Como o crescimento de dados não estruturados está resultando em novos desafios

Dados não estruturados são aqueles que não possuem um formato padronizado para leitura, que podem ser documentos de Word, páginas de internet, vídeos, áudios, entre outros. E para as organizações conseguirem manter toda essa base, elas devem estar atentas às estratégias de governança de dados, como: responsividade, segurança, transformação digital, regulação e conformidade.

Uma pesquisa da 451 Research mostra que 46% dos prestadores de serviços e 29% das empresas, relataram que dados não estruturados estão crescendo muito mais rápido quando comparados a outros dados corporativos.

E para as organizações conseguirem manter toda essa base, elas devem estar atentas às estratégias de governança de dados, como: responsividade, segurança, transformação digital, regulação e conformidade Com esse aumento constante de dados, as empresas estão buscando cada vez mais utilizá-los com rapidez e eficiência, podendo com isso, abrir uma vantagem competitiva. Conheça os desafios que as organizações encontrarão em 2020:

1 • Inteligência Artificial
Um levantamento feito pelo Laboratório do Futuro, da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), aponta que a automação ameaça mais da metade dos empregos em todos os 5.570 municípios do país até 2040. São cerca de 27 milhões de trabalhadores, 60% dos que têm carteira assinada, correm o risco de ter alguma tarefa assumida por um sistema de inteligência artificial. Isso significa que as máquinas trarão uma revolução na forma em que trabalhamos. Algumas atividades serão eliminadas de fato, mas a maioria será apenas modificada, com robôs e humanos atuando em colaboração.

A Hitachi Vantara, subsidiária de infraestrutura e soluções digitais da Hitachi, está colocando este conceito de inteligência artificial em prática, ajudando companhias aéreas e aeroportos a resolverem problemas com atrasos de voos e congestionamentos no check-in. Ações como essa além de melhorarem a experiência do consumidor, trazem economia e mais segurança.

2 • DataOps e DevOps
Essa forma de abordagem colaborativa e multifuncional de análise, pode ser inovadora quando adotada. De acordo com o Gartner, a atual taxa de adoção de DataOps é de menos de 1% do mercado, mas esse 1% tem uma enorme vantagem competitiva. Isso porque essa análise transforma organizações de dados de equipes desorganizadas e lentas, em equipes de alto desempenho. O verdadeiro desafio é encontrar uma maneira de entender e descobrir comoutilizar esta metodologia para fins comerciais.

Já o DevOps é uma metodologia que utiliza a comunicação para integrar desenvolvedores de software e profissionais de infraestrutura de TI. O que acaba contecendo, é que muitas empresas liberam novas versões de software com grande periodicidade, e, para conseguir a agilidade necessária para colocar as aplicações em produção, é imprescindível considerar as orientações DevOps, que distribuem esses serviços em alta velocidade e de maneira otimizada.

3 • Video Analytics
Os vídeos vão muito além do entretenimento hoje em dia. Negócios baseados em vídeo, como cursos à distância, treinamentos corporativos e negócios empresariais, lançaram novas formas de ter um acesso versátil a qualquer conteúdo com a possibilidade de economizar dinheiro. Os investimentos em tecnologia de vídeo levam à inovação, além de melhorar a colaboração e a produtividade dos funcionários. Essa intensidade e necessidade de transformação tecnológica que vivemos hoje é tão grande que reflete nas organizações, que até 2020, pretendem iniciar uma formação para acompetência em análise de dados, de acordo com o Gartner.

Um exemplo de como o Video Analytics pode mudar a experiência do usuário, foi a sua utilização na cidade de Tequila, no México. A Hitachi Vantara implantou soluções que proporcionaram à cidade, uma transformação no turismo. Com cerca de 15 câmeras, APs e sensores, foi possível capturar dados sobre pessoas e volumes de tráfego, bem como a frequência de visitas a restaurantes e lojas. Com esses dados, foi possível ajudar moradores e visitantes a fazer melhores escolhas sobre onde visitar, comer e estacionar (acidade conta com displays inteligentes que mostram o tempo de espera em estacionamentos e restaurantes). O impacto dessa ação resultará no aumento de turistas na cidade, que recebeu em 2019 40 mil turistas e tem expectativas de receber 1,4 milhões de pessoas em 2020.

4 • Cloud computing, edge computing e fog computing
A computação em nuvem (cloud computing) já possui uma grande popularidade, já que seus benefícios podem ser mensurados na velocidade e implantação de softwares, sistemas e modelos. Ela transfere a responsabilidade de processamento e armazenamento de informação para servidores hospedados em datacenters e que podem ser acessados via internet.

Já a computação de borda (edge computing) fornece novas possibilidades para o conceito de IoT. Os dispositivos que executam computação cognitiva e que dependem de um processamento mais poderoso estão se beneficiando deste tipo de aplicação para tarefas como detecção de faces, processamento de linguagem natural e até sistemas de recomendação.

Por fim, a computação de neblina (fog computing), existe para atender a necessidade de dispositivos e empresas estarem hiperconectados. Este é um tipo de computação que permite uma mistura de nuvem inteligente com borda inteligente. Possui esse nome porque não está totalmente na borda, onde ocorre a aquisição dos dados, e nem totalmente na nuvem, longe da fonte de dados e necessitando de uma conexão com a internet. Todas essas novas formas de conexão estão ganhando espaço para trazer um impacto positivo em diferentes ambientes empresariais.

A importância de armazenar e processar tantos dados pode ser notada na PierianDx, empresa de pesquisa médica de precisão, que utilizou os serviços em nuvem da Hitachi Vantara. A PierianDx procurava usar a computação em nuvem como uma maneira de armazenar economicamente grandes conjuntos de dados. Foi realizada uma migração da solução para uma arquitetura híbrida na nuvem Amazon Web Services, e serviços gerenciados, a fim de garantir a conformidade com HIPPA. Com isso, a empresa conseguiu melhorar sua infraestrutura, segurança e conformidade, criando melhores soluções de medicina personalizadas para seus clientes.

“A Hitachi Vantara continua investindo em soluções que automatizem o design, implantação e o gerenciamento de dados, com os níveis adequados de governança e metadados para melhorar a qualidade, uso e valor dos dados em ambientes dinâmicos”, pontua Marcelo Sales, Diretor de Arquitetura e Pré-Vendas para América Latina

Serviço
http://www.hitachivantara.com
http://www.hitachi.com