Levantamento mostra que para 43% das empresas instaladas no país, a pandemia ampliou significativamente a quantidade de dados que precisam ser coletados, armazenados e analisados


Como as empresas têm lidado com a avalanche de dados gerada pela aceleração na transformação digital dos negócios e da sociedade? Para responder a essa questão, a Dell Technologies encomendou um estudo global, conduzido pela Forrester Consulting, batizado de Data Paradox (Paradoxo dos Dados). Os resultados do levantamento apontam que a explosão no volume, velocidade e variedade de dados gerados, em vez de oferecer uma vantagem competitiva, tem criado um desafio para as organizações, por conta de uma combinação de barreiras: falta de conhecimento e ferramentas adequadas, dificuldade de integração (silos) e riscos associados à privacidade e segurança.


O estudo Data Paradox foi gerado a partir de uma pesquisa com mais de 4 mil diretores e tomadores de decisão em empresas de 45 países, incluindo do Brasil, realizada em maio de 2021. E os resultados apontam que, no mercado brasileiro, 73% dos executivos acreditam que os dados são essenciais para o negócio, mas apenas 28% conseguem tratar esses dados de forma adequada e transformá-los em informações relevantes para o negócio. E 43% apontam que a pandemia ampliou significativamente a quantidade de dados que precisam ser coletados, armazenados e analisados pelas organizações.


O levantamento separou as empresas em quatro grandes grupos, de acordo com o estágio de maturidade na gestão de dados sob o ponto de vista de tecnologias/processos e cultura/conhecimento:


• Novatas de Dados – que inclui aquelas que estão sobrecarregadas com o volume e a variedade de dados e precisam da otimização dos conhecimentos e infraestrutura para lidar com eles


• Técnicas de Dados – que envolve aquelas que estão prontas para transformar dados em insights, usando multi-cloud e modelo de serviço para processar dados na ponta, mas precisam otimizar os conhecimentos e a cultura para gestão de dados


• Entusiastas de Dados – que já investem em conhecimentos e cultura focados em dados, mas precisam melhorar a infraestrutura e os processos


• Campeãs de Dados – tem capacidade de transformar os dados em insights para o negócio usando multi-cloud e modelo de serviço para processar dados na ponta, e investem em conhecimentos e cultura focados em dados


No Brasil, 23% das empresas entrevistadas foram classificadas como Campeãs de Dados – o número é quase o dobro da média mundial, de 12% –, mas a maioria (47%) ainda se encontra na fase de Novatas de Dados, 18% se posicionam como Entusiastas e 12% como Técnicas.


O Paradoxo de “mais dados do que as empresas suportam”


Entre os paradoxos mapeados, o estudo mostra que, enquanto 76% das empresas no Brasil dizem que estão coletando dados em uma velocidade mais rápida do que conseguem analisá-los e utilizá-los, 74% dizem que, constantemente, precisam de mais dados do que aqueles disponíveis. O que pode ser o resultado de:


• Mais da metade (58%) das empresas no país afirma que armazenam uma quantidade significativa de dados nos data centers próprios e não processam os dados na borda (edge);


• Para 38% das companhias os dados estão divididos em silos e não estão integrados em um mesmo ambiente;


• A maioria das organizações no país (71%) ressalta que a diretoria da organização não apoia de forma ostensiva o uso estratégico da análise de dados.


Essa combinação da falta de ferramentas, processos e cultura faz com que a explosão de dados dificulte mais o trabalho das equipes em vez de facilitar. No Brasil, 63% dos respondentes do estudo reclamam que têm um grande volume de dados que não atendem aos requisitos de segurança e conformidade e 59% consideram que suas equipes estão sobrecarregadas com os dados de que dispõem.


“Em um cenário de transformação digital acelerada e no qual os dados passam a ser cada vez mais estratégicos para a tomada de decisão e para inovação, esse estudo mostra que as empresas – e seus líderes – precisam olhar com mais cuidado para essa questão, se quiserem ser competitivas no longo prazo e evitar problemas associadas à segurança e conformidade”, afirma Diego Puerta, líder da Dell Technologies Brasil.


O paradoxo do “ver sem fazer”


Nos últimos 18 meses, o setor de soluções e serviços on-demand teve um crescimento exponencial. No entanto, o número de empresas que mudaram a maioria de suas aplicações e a infraestrutura para um modelo como serviço nesse período ainda é pequeno: só 20% no Brasil.


Apesar disso, a maioria das empresas enxerga que a infraestrutura de TI e aplicações sob demanda podem trazer benefícios concretos para o negócio:


• 65% das empresas no Brasil acreditam que esse ambiente on demand permite escalar para atender as demandas dos clientes


• 68% acreditam que o modelo permite às empresas serem mais ágeis


• 66% acham que o on demand garante o provisionamento de aplicações de forma mais rápida e simples


• 80% dizem que o modelo on demand ajudaria a solucionar as dificuldades que a empresa está enfrentando com parte ou todas das seguintes barreiras associadas a capturar, analisar e atuar sobre os dados: alto custo de armazenamento; um data warehouse que não é otimizado; uma infraestrutura de TI ultrapassada; e processos que são muito manuais.


Esperança no Horizonte


O estudo mostra um ambiente promissor. Apesar dos desafios atuais, boa parte das empresas consultadas têm planos para melhorar o tratamento de dados. No Brasil, 76% pretendem implementar o aprendizado de máquina para automatizar a detecção de anomalias de dados; 59% planejam mudar para um modelo de dado como serviço e 65% pretendem rearquitetar seus ambientes para melhorar o processamento e uso de dados nos próximos um a três anos.


“O caminho para que as empresas transformem essa avalanche de dados em uma vantagem competitiva para o negócio passa, necessariamente, pela modernização da infraestrutura de TI, por meio de uma arquitetura que permita capturar, analisar e utilizar os dados na ponta, a partir de um ambiente multi-cloud”, aconselha Puerta, acrescentando: “A mudança passa também pela otimização do fluxo de dados, para que eles possam fluir de forma mais livre e segura, enquanto são amplificados por tecnologias como Inteligência Artificial e Machine Learning (Aprendizado de Máquina).