IA precisa de dados confiáveis para gerar valor. Entenda como o Data Lakehouse ajuda empresas a unificar dados e melhorar a governança, trazendo mais retorno e segurança para projetos de Inteligência Artificial.
Sergio Blum, Diretor de Engenharia de Valor da White Cube
A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser um experimento e se tornou essencial para as empresas. Porém, a adoção rápida não veio com a maturidade dos dados, o que cria problemas.
Sem essa maturidade, a inovação não funciona bem. Uma pesquisa da IDC mostra que 39% das empresas priorizam a governança de IA, mas 35% têm dificuldade em mostrar o retorno do investimento (ROI).
- IA precisa de dados confiáveis para funcionar bem.
- Dados espalhados causam erros e atrasos.
- Data Lakehouse une dados em um só lugar.
- Isso melhora a governança e a velocidade das decisões.
- Empresas com dados organizados têm mais retorno com IA.
Portanto, o desafio é garantir que a IA traga resultados reais para os negócios, com ganhos consistentes.
A fragmentação dos dados continua limitando os resultados
Muitas empresas cresceram com sistemas espalhados, criando repositórios de dados separados em cada área.
Isso torna a estrutura mais cara e difícil de gerenciar, além de menos previsível para responder às necessidades.
O resultado é visto em indicadores divergentes, validações manuais frequentes, dificuldade para rastrear dados e baixa confiança nas análises.
Em projetos de IA, esses problemas são ainda maiores, pois os modelos precisam de dados completos e atualizados.
Data Lakehouse gera valor em previsibilidade e velocidade da decisão
O Data Lakehouse é uma arquitetura que une dados de forma unificada, reduzindo o tempo entre capturar, tratar e usar as informações estrategicamente.
Ele resolve um problema concreto: cria uma base confiável para a IA funcionar em grande escala, automatizando a integração e simplificando a governança.
O Lakehouse se diferencia do Data Warehouse e do Data Lake por simplificar o processo de captura, processamento e disponibilização dos dados.
Com boas práticas, o Lakehouse permite que as iniciativas gerem valor rapidamente, de forma consistente e alinhada às necessidades da IA.
O ROI em IA depende da qualidade da infraestrutura de dados. A engenharia de dados se torna essencial para criar um catálogo confiável e compartilhado, com monitoramento e validação automática.
O retorno do Data Lakehouse para a operação das empresas
Com acesso rápido a informações confiáveis, as empresas tomam decisões melhores nas áreas comercial, operacional, financeira e estratégica.
Os ganhos aparecem em indicadores como:
- menor esforço para validar informações;
- menos tempo entre identificar uma oportunidade e decidir;
- menos conflitos entre áreas;
- mais confiança nos dados e menos risco na estratégia.
Quando a arquitetura é unificada, o uso de IA se torna mensurável e os dados sustentam o resultado financeiro.
Tratar a governança de dados como algo secundário aumenta custos sem trazer retorno.
Em setores regulados, a falta de maturidade analítica pode impedir a empresa de explicar suas decisões, causando problemas de conformidade e reputação.
Portanto, é preciso organizar os dados para que a IA funcione como parte do negócio, não como um experimento isolado.
