Potencialize seu Enterprise BI: como abordar sua migração para AI/BI

O business case para a modernização do BI

Imagine este cenário: Na segunda-feira de manhã, um executivo de marketing percebe um pico no churn de clientes. Ela recorre à plataforma de BI em busca de respostas, só para descobrir que não tem a licença de US$ 150 por usuário, reservada para um pequeno grupo de especialistas. Dois dias se passam até a aprovação do acesso.

Ao acessar, ela se depara com a próxima barreira: o desempenho. As consultas diretas são muito lentas, então a TI exige extrações noturnas para o servidor de BI. No meio da semana, ela analisa dados desatualizados, e não os sinais em tempo real de que precisa.

Ela percebe um aumento no churn após a promoção de fim de semana de um concorrente e pede a confirmação ao assistente de IA da ferramenta de BI. Quando ela pede ao assistente de IA para analisar os preços dos concorrentes, ele pede desculpas: os novos dados dos concorrentes precisam ser modelados antes que ele possa responder a perguntas baseadas em NLP.

Na sexta-feira, a resposta chega. A oportunidade passou, e o concorrente já ganhou terreno. Licenças caras, desempenho lento e IA sem contexto transformaram um insight urgente em uma oportunidade perdida.

Este cenário não é apenas um problema de tecnologia, ele representa um risco estratégico para a tomada de decisões de negócios.

A maioria das empresas ainda usa sistemas de BI defasados. Esses sistemas são lentos, caros e limitam o acesso a especialistas. Enquanto isso, o ambiente de negócios atual recompensa as organizações em que todas as funções de negócios, das finanças à cadeia de suprimentos, vendas e sucesso do cliente, têm acesso governado a dados confiáveis, atualizados, em tempo real e a insights de AI.

Na Databricks, ao nos depararmos com desafios semelhantes, decidimos transformar nosso ecossistema de BI legado em um ecossistema que prioriza a AI, migrando para o Databricks AI/BI.

Em apenas cinco meses, migramos mais de 1.300 painéis, reduzimos US$ 880 mil em custos anuais e entregamos um desempenho 5x mais rápido com 80% mais satisfação do usuário.

Os custos ocultos da inação em BI

As ferramentas de BI legadas criam mais do que problemas de desempenho: elas impõem riscos estratégicos que se acumulam com o tempo:

• Risco competitivo: organizações com analytics nativo de IA permitem que todas as funções de negócio tomem decisões mais rápidas e melhores do que aquelas que dependem de especialistas em analytics. Sem uma abordagem moderna de BI, há um alto risco de ficar para trás no mercado.
• Risco de IA: Todo fornecedor de BI promete "insights gerados por IA", mas quem já os experimentou sabe que são frustrantemente imprecisos e exigem uma modelagem perfeita para responder a qualquer pergunta de negócio. Esses assistentes de IA falham porque são acoplados a arquiteturas legadas top-down, nas quais a inteligência precisa ser modelada na camada de apresentação, e não no catálogo.
• Risco de precisão: o BI legado recria a lógica de negócios na camada de visualização, criando múltiplas versões da verdade. Quando os painéis de finanças e vendas mostram números de receita diferentes, a confiança é abalada e a IA se torna impossível — como um assistente pode fornecer insights precisos quando não sabe qual "receita" está correta?
• Risco de talentos: suas equipes financeiras, gerentes de marketing e líderes de operações ficam presos esperando que os analistas criem relatórios. Organizações com dados democratizados reduzem o tempo para obter insights em 74%, mas o licenciamento e a complexidade do BI legado impedem essa transformação.
• Risco de conformidade: a governança fragmentada em ferramentas de BI independentes cria exposição a auditorias e complexidade regulatória. Cada cópia de dados introduz possíveis vulnerabilidades de segurança e lacunas de linhagem. Sem uma única fonte da verdade de ponta a ponta para sua governança de dados, você corre o risco de vazar informações confidenciais.
• Risco orçamentário: o licenciamento por usuário impede a democratização dos dados, limitando artificialmente o ROI. As organizações pagam taxas premium enquanto restringem o acesso a analytics a um pequeno grupo de especialistas, criando gargalos de decisão.

Esses riscos não permanecem estáticos—eles aceleram. Enquanto as organizações com BI legado lutam com assistentes de AI não confiáveis, definições de dados conflitantes e gargalos de analistas, os concorrentes nativos de AI estão capacitando todos os trabalhadores do conhecimento com análises conversacionais que realmente funcionam. Eles estão tomando decisões mais rápidas com dados confiáveis, atraindo os melhores talentos com plataformas modernas de autoatendimento e escalando insights de AI precisos em toda a sua força de trabalho. O custo da inércia não é apenas ineficiência operacional, é obsolescência estratégica.

Na Databricks, o reconhecimento desses riscos crescentes em nossa infraestrutura de BI impulsionou nossa busca urgente por uma solução transformadora.

AI/BI: vantagens estratégicas que redefinem o analytics corporativo

Após avaliar cuidadosamente os desejos e as necessidades do nosso ecossistema de BI, nós nos concentramos em AI/BI por suas quatro vantagens estratégicas que abordam diretamente cada risco típico do BI legado.

1. Arquitetura escalável e de alto desempenho para vantagem competitiva

   O AI/BI elimina os atrasos de cache de dados executando consultas diretamente no seu lakehouse. O AI/BI utiliza o mecanismo de consulta de alto desempenho do Databricks e o cache de consultas para oferecer carregamento e interatividade quase instantâneos, mesmo nos dados mais complexos.

   Essa arquitetura elimina os trade-offs de desempenho que forçam as organizações a realizar movimentações de dados complexas, ao mesmo tempo que reduz a latência e os custos de infraestrutura.

2. Genie: AI conversacional para democratizar insights

   O Genie integrado utiliza o processamento de linguagem natural para permitir que os usuários façam perguntas como "Por que o churn aumentou no último trimestre?" em linguagem natural. Diferentemente dos assistentes de BI tradicionais, limitados a modelos de dados perfeitos, o Genie aprende com os metadados existentes para revelar insights.

3. A camada semântica unificada elimina problemas de precisão

   O AI/BI utiliza o Unity Catalog para estabelecer uma única fonte da verdade para toda a lógica e definições de negócios. Quando "receita" significa a mesma coisa nos painéis de finanças e vendas, a confiança nos dados é restaurada, e a IA pode fornecer insights consistentemente precisos em toda a organização.

4. A AI conversacional de autoatendimento capacita os trabalhadores do conhecimento.

   A IA/BI transforma os trabalhadores do conhecimento de solicitantes de tickets em especialistas de negócios autossuficientes por meio da interface de conversação e da arquitetura de alto desempenho do Genie. Times de finanças e gerentes de marketing agora podem fazer perguntas de negócios em linguagem natural e obter respostas instantâneas sem esperar que a TI crie relatórios ou remodele os dados.

5. Governança unificada com o Unity Catalog

   A integração de AI/BI com o Unity Catalog oferece governança de ponta a ponta para dados, modelos de IA e artefatos de dashboard. Este painel de políticas unificado simplifica auditorias, garante a conformidade e reduz a complexidade da governança de plataformas de BI legadas e independentes.

6. A economia baseada no consumo possibilita a verdadeira democratização.

   O preço baseado em consumo do AI/BI alinha os custos ao valor entregue, porque o cliente paga por quanto usa o produto em vez de por quantas pessoas têm a licença. Este modelo econômico torna viável fornecer acesso a análises para todos os trabalhadores do conhecimento sem picos no orçamento, permitindo, finalmente, a democratização que impulsiona a vantagem competitiva.

O AI/BI tinha claras vantagens estratégicas sobre as ferramentas de BI tradicionais, mas estabelecer essa distinção foi apenas metade da batalha. Agora enfrentávamos o desafio crítico que todo executivo teme: migrar mais de 1.300 dashboards de missão crítica sem interromper as operações diárias ou arriscar a experiência do cliente.

Um framework de migração comprovado de 5 pilares

Mais de 75% dos projetos de migração de dados falham em cumprir os prazos ou o orçamento. Os principais motivos são:

• A Abordagem Big Bang cria riscos enormes e é difícil de medir incrementalmente.
• Uma abordagem que prioriza a tecnologia que ignora a adoção e as dores do usuário
• Governança deixada para depois que cria descuidos de conformidade

Aprendendo com esses padrões de falha, projetamos nosso framework de cinco pilares para abordar sistematicamente cada risco por meio de validação incremental, design centrado no usuário e arquitetura com governança em primeiro lugar, transformando trocas de plataforma de alto risco em resultados trimestrais previsíveis.

Fig. 1.1: Projetos nessa escala exigem pensar devagar durante a fase de planejamento para executar rapidamente durante a fase de implementação ^[2]

Pilar 1: Análise e racionalização de inventário (2 a 4 semanas)

Foco estratégico: eliminar a dívida técnica disfarçada de valor de negócio

Catalogamos todos os relatórios — padrões de uso, pontuações de complexidade e mapeamento de propriedade. A telemetria de uso revelou que 84% dos dashboards não eram acessados há meses, o que nos permitiu desativá-los imediatamente. Essa atividade reduziu a pressão ao gerar economia instantânea com licenças e tornar o escopo da migração gerenciável.

A boa notícia: esse processo é mais fácil do que parece. A maioria das ferramentas de BI legadas tem dashboards de administrador integrados que fornecem análise de uso, rastreamento de linhagem e dados de propriedade por meio da análise de metadados — não é necessária a prospecção manual de dados.

Para criar classificações objetivas, usamos métricas proxy simples para pontuação de complexidade, como o número de abas, conjuntos de dados, elementos visuais e a complexidade da consulta. Essas medidas quantitativas nos deram uma estrutura de priorização clara, sem suposições subjetivas.

Insight executivo: a maioria das organizações carrega de 60 a 80% de dívida técnica de analytics. A análise de inventário traça um quadro real do escopo para estimar o tempo e o orçamento.

Pilar 2: Piloto, validação e padronização (4 a 6 semanas)

Foco estratégico: comprovar valor com risco mínimo para o negócio

Antes de migrar os dashboards, investimos em blocos de construção reutilizáveis:

Esse investimento inicial fez com que nossos sprints seguintes lidassem com cinco vezes mais dashboards que o primeiro, sem sacrificar a qualidade.

Insight executivo: as vitórias iniciais criam impulso para a transformação em toda a organização.

Pilar 3: automação e aceleradores (3 a 6 semanas)

Foco estratégico: aproveite a automação para minimizar custos e riscos

Juntamente com nosso parceiro Lovelytics, desenvolvemos ferramentas de automação estratégicas que reduziram o esforço manual em 40%: utilitários de conversão automatizados de uma ferramenta legada e uma ferramenta de regressão automatizada para confiança de dados em escala.

Insight executivo: o investimento em automação potencializa toda a migração, tornando o business case autoevidente.

Pilar 4: Execução baseada em sprints com gestão de mudanças (4 a 5 meses)

Foco estratégico: resultados mensuráveis com feedback

Sprints de duas semanas seguiram um padrão consistente:

Construir → Testar → Aceitação do usuário → Descontinuar o dashboard legado

Para viabilizar a adoção, nossos promotores das Unidades de Negócios organizaram plantões de dúvidas e forneceram canais de feedback. A governança de "descontinuação mediante aprovação" acelerou a adoção, tornando a plataforma de AI/BI o padrão.

Insight Executivo: Considere a descontinuação do dashboard legado como a única Definição de Pronto

Pilar 5: Governança e melhoria contínua (Contínuo)

Foco estratégico: a governança é um cidadão de primeira classe na migração, e não algo em que se pensa depois.

Nosso Centro de Excelência (COE) em Analytics garantiu a confiabilidade em nível de produção criando padrões, como controles de esquema, convenções de nomenclatura, pipelines de implantação automatizados, alertas e monitoramento centralizados e controles de acesso.

Insight Executivo: Precisamos incorporar o desenvolvimento da infraestrutura como parte do escopo da migração para evitar dívidas técnicas no futuro

Seguindo essa abordagem disciplinada, transformamos o que poderia ter sido uma substituição de plataforma caótica e de vários anos em uma transformação metódica, sem nenhuma interrupção nos negócios.

Impacto nos negócios que importa

As equipes executivas geralmente assumem que a modernização do BI exige cronogramas de vários anos e é um projeto de alto risco. Nossos resultados demonstram que essa suposição é categoricamente equivocada. Seguindo um framework de migração estruturado e investindo em automação, geramos impacto em toda a empresa em 5 meses.

Essas métricas não foram acidentais — elas resultaram de quatro fatores de sucesso que guiaram nossa jornada de migração e adoção:

Do BI legado à empresa nativa de IA: um playbook corporativo para insights mais rápidos, custos menores e uma cultura orientada a dados

A lacuna entre dashboards legados e insights nativos de AI é menor do que a maioria dos líderes espera, enquanto o valor estratégico é maior do que eles antecipam. O AI/BI representa mais do que uma atualização de plataforma — é a base para a AI empresarial que possibilita uma cultura orientada por dados com inteligência conversacional em escala em toda a empresa.

A transformação de BI legado para analytics nativo de IA não é apenas inevitável, é urgente. As organizações que atrasam a modernização do BI enfrentam uma desvantagem competitiva crescente à medida que as empresas nativas de IA avançam.

A migração da Databricks para AI/BI mostra que a transformação é rápida e oferece resultados mensuráveis: ganho de desempenho de 5x, economia anual de US$ 880 mil e maior adoção pelos usuários de negócios.

A questão não é se devemos modernizar, mas se você pode se dar ao luxo de adiar por mais um trimestre.

Pronto para modernizar a infraestrutura de BI da sua empresa?

Comece com uma auditoria de uso do dashboard para identificar vitórias rápidas, pilote o AI/BI em um domínio crítico e monte uma equipe de migração multifuncional usando nossa estrutura comprovada de 5 pilares. Quanto antes você modernizar, mais rápido estabelecerá uma vantagem competitiva por meio de analytics corporativo nativo de IA.

Para saber mais, assista ao nosso vídeo sobre como Turbinar seu BI corporativo: um guia prático para migrar para o AI/BI para entender como migrar para o AI/BI.

Se você estiver procurando mais informações sobre os recursos mais recentes de AI/BI, também pode conferir os seguintes links:

• Demos: Assista aos nossos vídeos de demonstração, faça tours do produto e acesse tutoriais práticos para ver o AI/BI em ação.
• eBook: Business Intelligence meets AI: faça o download do eBook
• Blog: Veja como a Databricks fez parceria com a Lovelytics para migrar para o AI/BI – Leia o blog

Explore os recursos de AI/BI e entre em contato com seu representante de conta da Databricks para acelerar sua jornada para o analytics nativo de IA hoje mesmo.

(This blog post has been translated using AI-powered tools) Original Post