Na sala de reuniões estratégicas, o “Roadmap de Dados” é a estrela. Discute-se IA Generativa, dashboards em tempo real e a arquitetura Data Lakehouse. No entanto, para muitos CTOs em grandes corporações, bancos ou no Sistema S, há um elefante na sala: os dados mais valiosos e críticos do negócio ainda residem em sistemas legados.
A verdade inconveniente é que os dados de core banking, faturamento ou gestão acadêmica estão presos em mainframes, aplicações COBOL ou bancos de dados DB2.
O seu roadmap de IA e BI está travado? Entenda como a Dívida Técnica não é apenas um “problema de código”, mas um passivo estratégico que drena o orçamento e a agilidade da sua empresa.
Para muitos gestores, a “Governança de Dados” soa como burocracia: um conjunto de regras complexas, forçadas pelo time de compliance ou pela LGPD, que parecem apenas atrasar o projeto.
Enquanto isso, em outra sala, o mesmo gestor reclama que o projeto de Business Intelligence falhou. Os relatórios demoram, os números são conflitantes e ninguém no C-Level confia nos dashboards para tomar decisões.
O que o mercado está percebindo é que esses dois pontos estão intrinsecamente ligados. A falta de confiança no BI é um sintoma direto da ausência de governança. A Governança de Dados não é um freio; é o sistema operacional que permite que o BI e a IA funcionem com segurança e valor real.
A IA Generativa pode ser um acelerador de negócios ou um passivo regulatório. Entenda por que a Governança de Dados e o AI TRiSM são inegociáveis para projetos de IA em ambientes corporativos e regulados.
Estudos de mercado, como os do Gartner, apontam consistentemente para uma taxa de falha em projetos de dados e BI que varia de 60% a
Se 2025 foi o ano da experimentação com a IA Generativa, 2026 será o ano da industrialização e da governança. Segundo o Gartner, mais de
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