Tentar construir um roadmap de dados ágil em cima de uma fundação monolítica e inacessível é a receita para o fracasso. A modernização de sistemas legados não é um “projeto paralelo” de TI; é o passo zero e inegociável da sua estratégia de dados.
O dilema do CTO: por que o legado é um gargalo de dados?
O problema do legado não é apenas que ele é “antigo”. O problema é que ele é um gargalo de engenharia que impede o acesso e a agilidade.
- Dados inacessíveis: Os dados estão em formatos proprietários (como copybooks COBOL) ou em bancos de dados que não “falam” com ferramentas modernas de BI e IA. Extraí-los é um processo manual, lento e caro.
- Risco operacional: Tentar fazer uma consulta analítica (BI) de grande volume em um sistema transacional (o mainframe) é perigoso. O risco de “derrubar” a operação core do negócio em horário de pico é real.
- Custo de integração: Cada nova demanda de relatório exige um esforço de “arqueologia” para entender o sistema legado, dependendo de profissionais especializados que são cada vez mais raros e caros.
O erro comum: “rip and replace” (arrancar e substituir)
Diante desse cenário, a primeira reação de muitos é propor o “Big Bang”: um projeto de “Rip and Replace” para desligar o mainframe e migrar tudo para a nuvem.
Este é o maior erro de planejamento. Esses projetos são:
- Caros: custam centenas de milhões e duram anos.
- Arriscados: a taxa de falha é altíssima, pois a complexidade das regras de negócio do legado é subestimada.
- Lentos: o negócio não pode esperar 5 anos para ter seu primeiro dashboard de IA.
A solução prática: modernização incremental como ponte
A abordagem estratégica não é substituir o legado, mas expor seu valor de forma segura e ágil. A modernização funciona como uma ponte entre o core estável e o roadmap de dados moderno.
Na prática, isso é feito com duas estratégias de engenharia:
1. Encapsulamento (APIs)
O primeiro passo não é mexer no core legado. É “envelopá-lo” (ou criar wrappers) com APIs modernas. A regra de negócio (ex: “cálculo de juros”) continua rodando no mainframe, mas agora ela pode ser “chamada” por uma aplicação de IA ou um dashboard de forma controlada e segura.
2. Sincronização de dados (change data capture – CDC)
Em vez de consultar o mainframe ao vivo (o que gera risco de performance), implementa-se o CDC (Change Data Capture). Essa tecnologia “lê” as transações do banco de dados legado e as replica em tempo real para o Data Lakehouse (a nova arquitetura de dados na nuvem).
O resultado: O sistema legado continua sendo o “sistema de registro” (seguro e estável), mas 100% dos seus dados estão disponíveis, atualizados e prontos para análise na plataforma moderna. O time de BI e IA pode trabalhar livremente, sem NENHUM risco para a operação transacional.
O roadmap de dados começa com o legado
Um roadmap de dados de sucesso não é sobre quais ferramentas de BI ou IA você vai comprar. É sobre a arquitetura de engenharia que você vai construir para alimentar essas ferramentas com dados confiáveis.
Para empresas com um core operacional robusto, a modernização de sistemas legados não é um “custo” de manutenção do passado. É o investimento de fundação que destrava o valor desses dados e viabiliza todo o futuro da estratégia de inovação.