Nova indústria de dados exige desempenho e valor em primeiro lugar

Por Jorge Moskovitz, Executivo de Contas Enterprise da Qlik

Salvador, 27/05/2025 – Nos últimos anos, testemunhamos uma revolução na indústria de dados. A transformação digital, antes de um imperativo, já é uma realidade consolidada. A discussão mudou: não se trata mais de “se” as empresas devem integrar inteligência artificial (IA) e analítica avançada em seus processos, mas “como” garantir que essas soluções entreguem desempenho e valor reais.

As experimentações devem ser executadas de forma eficiente. A adoção da IA generativa e de soluções avançadas de analítica aumentou e se tornou uma necessidade operacional. Agora, as organizações precisam priorizar estabilidade e experiência superiores para garantir que seus produtos de dados – uma abordagem que entrega conjuntos de dados de alta qualidade, com curaria, prontos para uso facilitado e para IA – realmente tragam resultados de negócios. A performance deixa de ser um detalhe técnico para virar um fator estratégico. Por isso, produtos de dados lentos, instáveis ou incapazes de gerar insights acionáveis não têm espaço no mercado.

Nesse cenário, não basta integrar diferentes fontes de dados ou oferecer dashboards interativos. O desafio é fazer com que cada consulta (query) a dados, análise e previsão sejam úteis, rápidas e impactantes. Essa performance dos produtos de dados deve focar na excelência em toda a jornada do dado, desde sua captura até sua transformação em insights valiosos, com agilidade, estabilidade e segurança. Ela deve ser priorizada quando conversamos sobre a obtenção e o uso de informações de valor e, para garantir, há alguns fundamentos essenciais para serem adotadas.

O monitoramento contínuo do desempenho dos produtos de dados em tempo real é um dos principais pilares, importante para a identificação de gargalos e otimização de processos antes que impactem melhorias no usuário final. No varejo, especialmente durante períodos de alta demanda como a Black Friday, por exemplo, o monitoramento constante do desempenho dos produtos de dados pode ser uma chave para o sucesso. Com a implementação de uma solução de análise com monitoramento contínuo baseado em IA, os projetos conseguem identificar gargalos no processamento de dados e melhorar consultas nos sites antes que os usuários finais – seus clientes – percebam a lentidão gerada pela descoberta. Como resultado, a experiência do usuário é aprimorada, aumentando as desvantagens durante o evento.

Ainda nesse contexto, o uso de streaming de dados, que processa informações conforme chegam , garante a geração de insights sem sobrecarregar a infraestrutura dos negócios. A otimização de cálculos, com agregações dinâmicas, também permite análises rápidas mesmo com grandes volumes de informações. Já carrega incrementais, com técnicas como Change Data Capture (CDC) para evitar o reprocessamento desnecessário e tornar processos de ETL/ELT (extração, transformação e carregamento) mais otimizados, também são algumas das peças-chave para garantir o uso estratégico e o desempenho dos dados.

A otimização de recursos também é parte fundamental dessa jornada, equilibrando eficiência e custos. Infraestruturas de dados devem ser escaláveis e eficientes, e a Nuvem é uma abordagem importante nesse sentido. No entanto, a gestão de custos com Cloud Computing, armazenamento e processamento é essencial para garantir que um desempenho não gere despesas excessivas sem retorno.

Em um caso real, uma fintech que enfrentou um volume crescente de transações conseguiu reduzir seus custos de armazenamento e processamento de dados na nuvem em 30% ao utilizar ferramentas de otimização como especificação de dados, ajuste dinâmico de carga e priorização de consultas a dados críticos, mantendo um desempenho e garantindo escalabilidade.

Estratégias como a transferência de dados antigos para camadas de armazenamento mais econômicas, por exemplo, também podem reduzir os custos em até 30%, enquanto a implementação de pré-agregações acelera cálculos e análises, evitando o tempo de resposta. Além disso, políticas de retenção inteligentes, baseadas em regras de catálogo de dados bem definidas, garantem que apenas os dados essenciais estejam disponíveis a todo momento sem sobrecarregar a infraestrutura.

Vale ressaltar que o desempenho não é apenas uma questão técnica; ela precisa ser percebida pelo usuário que consome os dados. A experiência na interação é um fator central para o sucesso do analytics. Interfaces intuitivas, respostas rápidas e insights acionáveis são determinantes para a adoção e o impacto positivo dos dados nos negócios. Empresas que investem em soluções conversacionais, que permitem consultas a dados em linguagem natural; dashboards com design responsivo e baseado em UX ( User Experience ) dinâmico para visualizações simplificadas; Os insights gerados por IA via machine learning tornam os dados mais acessíveis e eliminam as barreiras técnicas para os usuários.

Sustentar esse nível de desempenho e usabilidade exige um compromisso contínuo com a evolução. As empresas precisam estar sempre acompanhando a crescente complexidade de seus dados e as mudanças no mercado para se manterem à frente, mantendo um ciclo constante de revisão de processos e adoção de novas tecnologias.

Estamos vivendo uma nova era na indústria, na qual os dados são o principal ativo das organizações, e o desempenho no seu uso define o sucesso ou o fracasso dos negócios. Por isso, não basta ter acesso a informações; é fundamental transformá-las em valor. As empresas que entendem essa nova dinâmica e focam no desempenho de seus produtos de dados serão preparadas para liderar o futuro. O momento é agora: desempenho e valor devem ser o centro da estratégia de dados de toda organização que busca crescimento e relevância nesse mercado digitalizado.