Uma pesquisa recente conduzida pela IDC e encomendada pela Iron Mountain (NYSE), líder global em gestão de informações, revelou que, no Brasil, assegurar a qualidade dos dados é uma das três principais barreiras para a aplicação eficaz de inteligência artificial (IA) nas operações empresariais. Conforme aponta Orlando Souza, Head Comercial da Iron Mountain para a América Latina, garantir a confiabilidade dos dados, que podem chegar a milhões de gigabytes acumulados ao longo de décadas, exige organização automática para gerar insights e suportar decisões estratégicas. “Isso independente do conteúdo, local de armazenamento e formato desses dados”, destaca Souza.
A pesquisa ressalta ainda que, globalmente, a geração de dados deve ultrapassar 157 ZB neste ano, com potencial para dobrar até 2027. Atualmente, quase 25% desses dados já estão na nuvem, crescendo em ritmo duas vezes maior que em outras plataformas. Esse cenário leva as empresas a reverem suas estratégias, buscando bases sólidas para governança de dados, frente à necessidade de integração e controle.
Obstáculos na transformação digital
Outro ponto de destaque do estudo é a complexidade dos sistemas legados e o desafio da integração tecnológica. Segundo a pesquisa, os principais impulsionadores da digitalização nas empresas incluem a definição clara de processos de gestão de mudanças, o uso consistente dos dados para insights e a parceria com fornecedores de tecnologia com visão estratégica. Os maiores obstáculos, contudo, envolvem a complexidade dos sistemas legados, a resistência à inovação e a dificuldade de adaptação às novas tecnologias.
“É preciso considerar plataformas que integrem, organizem e deem visibilidade para dados e processos, assim como recursos de IA que possam apoiar a gestão de conhecimento e potencializar seus benefícios”, afirma Souza, destacando ainda a importância de simplificar as soluções de automação.
Estratégia de organização de dados da Iron Mountain
A Iron Mountain adota uma abordagem em três frentes para organização de dados empresariais. Primeiramente, automatiza processos ao criar fluxos de trabalho baseados na experiência acumulada em diversas indústrias, com foco em eficiência e redução de erros. Em seguida, estrutura os dados para fornecer insights rápidos, facilitando decisões ágeis. Por fim, identifica dados sensíveis, aplicando políticas de governança e retenção, o que mantém as informações protegidas.
“Trabalhamos em parceria com empresas para desbloquear o valor de seus dados, digitais e físicos, em qualquer formato, de forma ágil e segura, sempre levando em conta as metas ambientais e orçamentárias dos clientes”, conclui o executivo, reforçando a importância de um tratamento estratégico dos dados para o sucesso na transformação digital.
