O seu roadmap de IA e BI precisa de uma fundação. Um guia prático para CTOs sobre a arquitetura (Data Lakehouse) e os times (Engenharia vs. Analytics) necessários para parar de apagar incêndios e começar a gerar valor.
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.
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
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