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Data AI

Não é segredo que houve uma explosão de dados nos últimos 10 anos. De acordo com a Forbes, de 2010 a 2020, a quantidade de dados criados, capturados, copiados e consumidos no mundo aumentou de 1,2 trilhão de gigabytes para 59 trilhões de gigabytes, um crescimento de quase 5.000%.

O Fórum Econômico Mundial estima que até 2025, mais de 463 exabytes de dados serão criados a cada dia globalmente! Para contextualizar, todos os dias: 

  • 294 bilhões de e-mails são enviados
  • 4 terabytes de dados são criados a partir de cada carro conectado
  • 65 bilhões de mensagens são enviadas no WhatsApp
  • 5 bilhões de buscas são feitas

Bem, a questão é: como uma empresa pode capitalizar os dados gerados em diferentes variedades (estruturados, semiestruturados e não estruturados), velocidade (velocidade de processamento de dados) e volume (quantidade de dados)? A boa notícia é que as principais empresas digitais, como Google, Meta e Amazon, são capazes de construir um negócio baseado em dados e IA. Estudos mostram que as empresas orientadas por insights têm 23 vezes mais chances de adicionar clientes, 19 vezes mais chances de serem lucrativas e experimentam um crescimento 7 vezes mais rápido que o PIB.

Desafios das Iniciativas Empresariais

Agora, mais do que nunca, os CEOs estão focados em maximizar o lucro, reduzir os custos operacionais e pagar dividendos às partes interessadas. Os líderes da linha de negócios têm várias iniciativas, como aumentar as receitas, melhorar a experiência do cliente, operar com eficiência, automatizar trabalhos intensivos em mão de obra e melhorar um produto ou serviço. Para dar suporte a esses objetivos de negócios, as organizações dependem fortemente de dados e IA para tomar decisões de negócios ou prever resultados. Mas aproveitar os dados de maneira eficaz não é fácil:

A IBM descobriu que a má qualidade dos dados custa à economia dos EUA até US$ 3,1 trilhões anualmente

A Forrester relata que até 73% de todos os dados dentro de uma empresa não são usados para análise.

De acordo com uma pesquisa da Forbes, 95% das empresas citam a necessidade de gerenciar dados não estruturados como um problema para seus negócios.

Sem mudanças significativas nas plataformas de dados legadas, é muito difícil alcançar o resultado comercial desejado. A arquitetura de dados legada une vários produtos de dados de fornecedores para dar suporte às iniciativas de negócios, que acabarão por falhar devido a:

  • Arquitetura complexa: com uma abordagem de vários produtos, é necessário que você conheça os códigos proprietários de vários fornecedores, o que reduz a produtividade da equipe e reduz o tempo de lançamento no mercado.
  • Alta latência: com a variedade, velocidade e volume de dados, as decisões de negócios precisam ser tomadas em tempo real, mas é muito difícil conseguir isso com plataformas de dados legadas.
  • Alto TCO: possuir plataformas de dados de vários fornecedores e recursos gerenciando a plataforma de dados incorre em altos custos operacionais.
  • Silo de dados: retarda o processo de desenvolvimento, leva a modelos de ML menos precisos e diminui a produtividade da equipe.

Por que Databricks Lakehouse Architecture?

A plataforma Databricks Lakehouse é uma plataforma única para casos de uso de data warehouse, engenharia de dados, streaming de dados, análise de dados e ciência de dados. A plataforma Databricks Lakehouse combina os melhores elementos de data lakes e data warehouses para oferecer confiabilidade, forte governança e desempenho de data warehouses com abertura, flexibilidade e suporte de aprendizado de máquina de data lakes. A Plataforma Databricks Lakehouse é: 

Simples: a abordagem unificada simplifica sua arquitetura de dados, eliminando os silos de dados que tradicionalmente separam análises, BI, ciência de dados e casos de uso de aprendizado de máquina.

Open: nossos fundadores são os criadores originais de plataformas de código aberto, como Apache Spark, MLflow e Delta Lake. O Delta Lake forma a base aberta do lakehouse, fornecendo confiabilidade e desempenho recorde mundial diretamente nos dados do data lake.

Multicloud: a plataforma Databricks Lakehouse oferece uma experiência consistente de gerenciamento, segurança e governança em todas as nuvens.

 

 

Impacto do Databricks em suas iniciativas de negócios

De acordo com a Forrester, “No ambiente de negócios hipercompetitivo de hoje, aproveitar e aplicar dados, análise de negócios e aprendizado de máquina em todas as oportunidades para diferenciar produtos e experiências do cliente está rapidamente se tornando um pré-requisito para o sucesso.'' Portanto, não é de admirar que as empresas estejam apostando alto em análise de dados e IA. Na verdade, cerca de 65% dos CIOs das empresas da Fortune 1000 planejam investir mais de US$ 50 milhões em dados e projetos de IA em 2020.

A Databricks encomendou um estudo da Forrester Consulting: The Total Economic Impact™ (TEI) of the Databricks Unified Data Analytics Platform. Neste estudo, a Forrester examina como as equipes de dados — e toda a empresa — podem se mover mais rapidamente, colaborar melhor e operar com mais eficiência quando têm uma plataforma aberta e unificada para engenharia de dados, aprendizado de máquina e análise de big data. Por meio de entrevistas com clientes, a Forrester descobriu que as organizações que implementaram a Databricks obtêm quase US$ 29 milhões em benefícios econômicos totais e um retorno sobre o investimento de 417% em um período de três anos. Eles também concluíram que a plataforma da Databricks se paga em menos de seis meses.

Conclusão 

Com tais avanços tecnológicos, espera-se que as organizações gerem uma enorme variedade e volume de dados mais do que antes. Portanto, é vital que as empresas capitalizem as iniciativas de dados e IA – para reduzir custos operacionais e criar novos produtos e serviços. Para alcançar essas iniciativas, as empresas precisam adotar big data e tecnologia de IA. Uma plataforma de tecnologia que pode ser dimensionada para limpar, transformar e armazenar um grande volume de dados e para treinar, retreinar e servir modelos de IA.

Se você tem uma necessidade iminente de big data e IA entre em contato conosco

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