Os dados sempre foram um fator impulsionador para as organizações. Na última década, o valor dos dados aumentou exponencialmente. Organizações de todas as categorias e tamanhos (multinacionais e PMEs) começaram a tomar decisões comerciais críticas com base em insights recolhidos a partir de dados recolhidos. Os dados, mais comumente chamados de dados históricos, são coletados durante um tempo suficiente para reunir insights significativos.

Ultimamente, devido ao crescimento de enormes quantidades de dados e ao processamento dos dados recolhidos, as organizações enfrentam a questão premente de gerir os dados de forma eficaz. Este artigo apresenta algumas formas populares de gerenciar dados que compartilharão os holofotes de maneira ideal em 2024-25.

Gerenciamento de dados e Dockerização baseados em nuvem

As tecnologias baseadas em nuvem para proteção de dados podem oferecer inúmeras vantagens em relação aos métodos convencionais de persistência e gerenciamento de dados. Para citar alguns, escalabilidade sob demanda, zero manutenção de hardware, disponibilidade de suporte ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana e custo de acordo com a utilização dos dados – que é muito econômico em comparação ao gerenciamento de dados local – são algumas das melhores vantagens que fornecem uma vantagem vencedora para serviços de armazenamento e gerenciamento de dados baseados em nuvem. Amazon Web Services (AWS) e Google Cloud Platform (GCP) são dois dos serviços em nuvem mais populares fornecidos entre vários outros no mercado.

Como os provedores de serviços em nuvem oferecem as vantagens competitivas mencionadas acima, as empresas adotam rapidamente tecnologias em nuvem em vários setores verticais de negócios.

Estudos do Gartner mostraram que o adoção do mercado de nuvem atingiu quase 600 mil milhões de dólares, contra cerca de 300 mil milhões de dólares num ano (2022-2023). O fornecimento de infraestrutura como serviço (IaaS) foi considerado o motivo mais prevalente para o rápido crescimento da adoção de serviços em nuvem.

Quando se trata de gestão de dados, ser capaz de replicar os dados com eficácia e ainda gerar a mesma saída em diferentes ambientes desempenha um papel importante. É aqui que a dockerização entra em cena.

Em termos mais simples, a conteinerização (com tecnologias como Kubernetes e Docker) suporta implantações de código baseadas em hardware sem fazer quaisquer alterações. Isto, por sua vez, requer recursos mínimos para manutenção, permitindo que as empresas utilizem recursos em outros aspectos dos processos de negócios, como vendas e marketing.

Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquinas

O advento da inteligência artificial tornou-se mais prevalente a cada dia no mundo da tecnologia. Uma das principais razões para isso é que, com a IA, as organizações podem processar e analisar enormes quantidades de dados e obter insights úteis, sem exigir absolutamente nenhuma intervenção humana no processo em períodos muito curtos de tempo.

Com a IA sendo habilitada em quase todas as soluções de negócios, o mercado global de inteligência artificial deverá atingir cerca de 1812 mil milhões de dólares até ao final de 2023.

Além disso, a combinação de IA e ML pode beneficiar de algoritmos personalizados que ajudam a identificar padrões específicos nos dados e a antecipar as possibilidades de eventos futuros. Além disso, também pode ser usado para processar grandes quantidades de dados não estruturados e estruturá-los para fornecer informações significativas e relevantes que sejam facilmente compreendidas e acessadas também por profissionais não técnicos.

Geração de Dados Sintéticos

Um dos tópicos mais intrigantes que surgem durante o gerenciamento de dados é a geração de dados sintéticos.

Objetivos de geração de dados sintéticos para criar dados sintéticos que se assemelhem em todos os aspectos e características dos dados reais, mas não tenham impacto ou correlação com os dados reais (dados de produção). Isso ajuda a garantir que os dados estejam bem protegidos e também pode auxiliar no treinamento de modelos de dados para realizar análises de dados ou gerar dados falsos para testes de software.

Como o desenvolvimento utiliza dados sintéticos que se assemelham aos padrões subjacentes dos dados de produção, é mais fácil integrar o código em um ambiente de produção. Organizações com visão futurista já começaram a adotar o método de geração de dados sintéticos devido à sua capacidade de abordar de forma otimizada muitos casos de uso de negócios.

Plataformas de gerenciamento de dados de nível empresarial em grande escala fornecem uma solução completa de gerenciamento de dados sintéticos que combina o potencial de IA generativa, mecanismo de regras, clonagem de entidades e mascaramento de dados para fornecer dados precisos gerados sinteticamente.

Privacidade e segurança de dados

Como a quantidade de dados gerados e processados ​​só aumenta exponencialmente, é muito importante lidar com os dados processados ​​com a maior preocupação. Por exemplo, se um hospital coleta informações sobre pacientes, seu histórico médico e seu histórico médico familiar e as mantém para cada paciente, isso geralmente é chamado de “PII” (informações de identificação pessoal). Quando esta informação se torna acessível na Internet, pode causar danos potenciais ao indivíduo, e a organização terá de assumir as responsabilidades necessárias pelos danos que ocorreram ao indivíduo. Por esse motivo, as empresas tendem a priorizar a proteção de dados e a investir pesadamente para garantir a segurança dos dados.

Os pesquisadores identificaram que quase 33% dos consumidores globais foram sujeitos a violações de dados de alguma forma durante o ano passado.

Os serviços de criptografia do lado do servidor armazenam dados de nível empresarial e opções de backup e recuperação. Essas soluções também proporcionam fácil migração de dados entre serviços de nuvem pública.

Descentralização de dados

Nos últimos anos, a evolução da tecnologia e a mudança no domínio dos dados foram mais rápidas do que nunca. Isto traz a necessidade premente de que as capacidades de adoção rápida sejam atualizadas com tecnologias modernas e métodos improvisados. Eventualmente, as organizações descobriram que a melhor maneira de fazer isso seria seguir uma abordagem descentralizada para gerenciar os dados de forma eficaz.

Numa abordagem descentralizada, equipas designadas mantêm os dados. Alguns dos aspectos mais importantes de uma abordagem descentralizada são:

1. Fornecer permissões suficientes para que os usuários acessem os dados sempre que necessário e compreendam as características dos dados com os quais estão lidando.
2. Crie uma arquitetura de gerenciamento de dados que conecte todas as fontes de dados e componentes de 
   gerenciamento de dados por meio de métodos definidos (principalmente usando metadados).

De acordo com um estudo recente, de 2025, quase 75% das organizações terão adotado a descentralização de dados.

À medida que avançamos na era do crescimento massivo de dados, é difícil concluir que um método específico de gestão de dados resolverá todos os problemas empresariais relacionados com a gestão de dados. Os métodos mencionados acima também têm suas próprias deficiências. Mas, coletivamente, podem resolver a maioria dos problemas que as organizações enfrentam. No futuro, com tecnologias avançadas e mais clareza na gestão de dados, um único método poderá resolver a maioria ou mesmo todas as preocupações relacionadas com a gestão de dados.

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• Fonte: https://www.dataversity.net/5-data-management-trends-data-practitioners-and-cios-should-know-in-2024-and-2025/