A noção de combinar informações provenientes de diferentes fontes não é uma novidade, porém o foco na digitalização e na inteligência artificial está motivando as empresas a abordarem essa questão.
A hiperagregação de dados consiste na coleta, integração e processamento de grandes quantidades de informações provenientes de diversas fontes, incluindo plataformas de nuvem e sistemas locais. Essa abordagem visa unificar e ampliar o conjunto de dados existente, com o propósito de aprimorar a visibilidade das informações, o que resulta em uma melhor tomada de decisões, análises mais eficazes e maior eficiência operacional.
À medida que as organizações avançam na transformação digital, a compreensão e utilização eficaz da grande quantidade de dados disponíveis podem ser essenciais para aproveitar todo o potencial de valor de negócios. A hiperagregação de dados busca estabelecer um ambiente de dados integrado que esteja alinhado com os objetivos da empresa. Essa abordagem está se tornando cada vez mais importante, pois a maior visibilidade dos dados leva a decisões mais acertadas e, consequentemente, a um maior valor para o negócio.
Quem poderia imaginar? Qualquer indivíduo que atue na área de tecnologia da informação em empresas.
Utilizando a ideia de abstração.
A base fundamental da eficiente agregação de dados está na infraestrutura e nas tecnologias de suporte, conhecidas como middleware. As plataformas de nuvem são projetadas para lidar com grandes quantidades de dados, conforme discutido em artigos anteriores sobre complexidade e gerenciamento na nuvem. A abstração é uma estratégia-chave para lidar com a complexidade dos dados e da nuvem. Empresas podem simplificar operações, segurança, governança e configuração ao implementar uma camada de abstração em plataformas de nuvem. Essa camada não apenas facilita a integração de dados, mas também resolve desafios de multicloud, como silos de dados e interoperabilidade.
Um recurso compartilhado facilita a manipulação de conjuntos de informações intricados e desorganizados, independentemente de sua origem, seguindo essa abordagem desde os anos 80, conhecida também como virtualização de dados.
A automação no provisionamento e gerenciamento de nuvem mudou a forma como as organizações lidam com dados. Com o provisionamento automatizado, as empresas podem acessar recursos computacionais conforme necessário, expandindo suas operações de forma flexível sem a necessidade de investimentos em infraestrutura inicial. Essa flexibilidade é essencial para empresas que desejam aproveitar ao máximo o potencial dos grandes volumes de dados, obtendo insights rapidamente.
IA está no controle do veículo.
Ao longo das décadas, o conceito de abstração tem sido presente, embora com diferentes denominações. O interesse renovado atualmente se deve, em grande parte, ao aumento do foco em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML). Com a crescente integração dessas tecnologias nos processos de trabalho das empresas, a necessidade de dados consolidados e de alta qualidade se torna essencial. As plataformas de nuvem, com suas amplas ofertas de serviços, oferecem um ambiente ideal para aplicações baseadas em IA que requerem o processamento e análise de grandes conjuntos de dados. Por meio da hiperagregação, os modelos de IA têm acesso a diversas fontes de dados precisos, o que melhora a robustez e precisão de suas previsões.
No âmbito da viabilidade econômica, a utilização intensiva de dados apresenta um forte argumento em termos de vendas. Apesar dos possíveis custos envolvidos na transição para plataformas de nuvem, os benefícios advindos de análises de dados aprimoradas, redução de ineficiências operacionais e agilidade no lançamento de produtos frequentemente superam tais despesas. Isso permite que as organizações aloquem seus recursos financeiros de maneira mais eficiente, direcionando-os para a inovação e iniciativas estratégicas em vez de gastos com manutenção de hardware e infraestrutura.
O impulso em direção à computação ubíqua está em total sintonia com os fundamentos da agregação intensiva de dados. Ao implementar um modelo no qual a infraestrutura de computação abrange pontos de extremidade, data centers centrais e diferentes ambientes de nuvem, as organizações asseguram que os dados sejam processados e utilizados onde é mais eficaz e benéfico. Essa abordagem visa reduzir custos e fortalecer o desempenho e a resistência diante de possíveis interrupções.
Por que isso é relevante para você?
A coleta intensiva de dados não é apenas um avanço tecnológico, mas sim uma estratégia alinhada com a transformação digital. Ao oferecer uma visão unificada de diversas fontes de dados, ela capacita as organizações a usar seus dados de maneira eficaz, impulsionando a inovação e gerando vantagens competitivas no ambiente digital. Conforme a área continua a se desenvolver, a integração da coleta intensiva de dados com tecnologias avançadas certamente moldará o futuro da computação em nuvem e das estratégias de dados empresariais.
Os desafios e resoluções envolvendo a consolidação de dados corporativos são bem conhecidos. Eu abordei esse tema em livros nos anos 90, mas até 2024, ainda não conseguimos resolver completamente essa questão. A situação se agravou consideravelmente com a introdução de provedores de nuvem e a relutância em integrar dados entre diferentes setores dentro das empresas. Em vez de simplificar, a situação se tornou mais complicada.
Agora, a inteligência artificial requer acesso à maior parte das fontes de dados mantidas pelas empresas. Como ainda não existem metodologias de acesso universal, foi criada a expressão “hiperagregação de dados”. Se essa abordagem de coleta de dados avançar, será possível resolver o problema da discrepância de dados por motivos que vão além da inteligência artificial. Será que estou sendo ingênuo? Só o tempo dirá.
