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O desafio do valor dos dados na era da IA: como reescrever as regras da sua gestão de dados

[vc_row][vc_column][vc_column_text]Vivemos cercados por dados — logs, métricas, eventos, cliques — e, ainda assim, muitas empresas lutam para converter esse oceano de informações em resultado concreto. Esse desafio do valor dos dados na era da IA ficou mais visível à medida que segurança, observabilidade e analytics se tornaram pilares de resiliência digital.

O volume cresce exponencialmente, os custos pressionam, a conformidade endurece e, no meio disso tudo, o objetivo principal se perde: transformar dados em vantagem competitiva. Uma pesquisa recente da Splunk, em parceria com a Oxford Economics, confirma que a explosão de dados e as exigências de segurança e compliance são hoje os maiores entraves — e que a resposta passa por reescrever as regras de gestão de dados com foco em valor, não apenas em coleta.

Por que a gestão atual não basta

Conforme usuários exigem mais conectividade, digitalização e recursos acelerados por IA, o volume dispara. No levantamento citado, 67% apontam o volume como desafio líder e 69% destacam segurança e conformidade. Os impactos são empresariais: 62% relatam falhas de compliance, 71% má tomada de decisão e 46% desvantagem competitiva quando a gestão de dados falha. Em outras palavras, custos sobem, riscos aumentam e a qualidade de decisão cai, exatamente o oposto do que a IA promete resolver.[/vc_column_text][vc_row_inner][vc_column_inner][us_separator][vc_column_text]

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[/vc_column_text][us_separator][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_column_text]A pesquisa mostra que gestão do ciclo de vida dos dados e gestão de pipelines já compõem a estratégia de grande parte das organizações. Porém, três práticas ainda pouco exploradas ampliam o valor sem inflar a conta: data tiering (armazenar e consultar por valor de negócio), reuso de dados (eliminar redundâncias, incentivar colaboração) e data federation (acessar e analisar onde os dados estão, sem mover tudo).

Embora 92% já possuam algum nível de federação, só 20% implementaram plenamente; o reuso aparece subalocado; e o tiering ainda tem espaço para maturar. O potencial está justamente aí: entender o ecossistema de dados como um portfólio, priorizando acessibilidade e governança de acordo com o valor gerado.

O “trifásico” que rende: federação + pipelines + ciclo de vida

As empresas que combinam federation totalmente implementada com pipelines robustos e lifecycle disciplinado colhem benefícios mensuráveis: acesso mais rápido aos dados e processamento mais eficiente, além de economia relevante de custos frente a seus pares. Esses ganhos transbordam para segurança (redução de MTTR, mais neutralizações de ameaças, menos incidentes) e para ITOps/observabilidade (melhor performance de apps e infraestrutura, monitoramento mais eficaz de processos críticos). O recado é claro: padronize seu fluxo ponta a ponta e deixe a federação habilitar velocidade, governança e escala.

Modelos bons de inteligência artificial precisam de dados bons, e dados bons exigem gestão de ponta a ponta. No estudo, 85% dizem que sua estratégia de dados já provê volume/variedade suficientes; 74% afirmam que ajuda a mitigar vieses; e 73% enxergam na IA um catalisador de qualidade ao automatizar tarefas repetitivas (enriquecimento, limpeza, rotulagem). Ao mesmo tempo, a IA melhora a própria gestão de dados ao aumentar produtividade e reduzir lacunas de processo. É um ciclo virtuoso: gestão de dados fortalece a IA; IA fortalece a gestão de dados.[/vc_column_text][vc_row_inner][vc_column_inner][us_separator][vc_column_text]

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Como sair do discurso e chegar ao ROI (roteiro prático)

Comece pelo mapa de valor: identifique domínios de dados críticos (segurança, observabilidade, negócio), defina KPIs ligados a resultado (MTTR, taxa de falsos positivos, latência de consulta, custo/GB ingerido, SLOs de apps) e classifique conjuntos por valor de negócio, é a base do data tiering. Em paralelo, crie pipelines versionados do source ao consumo (schema, enriquecimento, qualidade, catálogo) e habilite data federation para reduzir duplicação e acoplamento: analise “no lugar” sempre que possível.

Trate governança como produto (políticas, RBAC, mascaramento, linhagem) e integre IA onde ela reduz atrito: automatize normalização, dedup, entity resolution, taxonomias. Por fim, feche o ciclo com telemetria operacional da própria plataforma de dados (custo por workload, SLIs/ SLOs do lakehouse, error budgets) e leve esses números à mesa de produto e risco.

O papel da cultura (e do time)

Ferramentas resolvem parte do problema; o resto é cultura orientada a produto. Dados precisam de product owners, roadmaps e backlogs — não apenas de administradores. Segurança e observabilidade devem trabalhar com produto e finanças para alinhar custos a valor, criando políticas de retenção e acesso que respeitem a realidade do negócio. Só assim o desafio do valor dos dados na era da IA vira uma disciplina repetível, e não um fogo-fátuo de PoCs.

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Como a Fast Lane ajuda
Unimos capacitação (Splunk Observability, Splunk Security, pipelines e governança), arquitetura (federation, tiering, lifecycle) e aceleração de IA para transformar dados em decisão, com segurança e conformidade desde o dia zero.

Referência e inspiração: “AI and the Data Value Challenge: Why It’s Time to Rewrite the Rules of Data Management”, de Mangesh Pimpalkhare (Splunk), publicado em 29/04/2025.

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