O poder estratégico da migração de dados para a cloud

Os dados são, indiscutivelmente, o ativo mais valioso que uma organização possui e a forma como são utilizados pode impactar diretamente os resultados corporativos, e os dos clientes. À medida que as equipas de TI e os responsáveis de negócios procuram um modelo de adoção da cloud, adotar a estratégia mais correta de migração é uma etapa vital para garantir que corresponde às metas da empresa. Numa altura em que os dados servem como base e elemento determinante do sucesso de uma organização, a utilização de uma estratégia de migração baseada em dados, possibilita oportunidades para melhores resultados de negócios que outras estratégias de migração em cloud não permitiriam.

A migração baseada em dados não se trata apenas de os transferir para a cloud, mas de aproveitar esses dados assim que estiverem nesta estrutura para melhorar as capacidades de tomada de decisão. No entanto, antes de iniciar o processo de migração, as organizações devem passar pelo processo de revisão, análise e classificação de subconjuntos de dados e, de seguida, determinar como devem ser utilizados quando estiverem na cloud. Recorrer a um data lake pode facilitar este processo de tomada de decisão.

Como as organizações podem ter um grande conjunto de dados sem uma perspetiva clara de como utilizá-los, um data lake permite que a empresa importe simplesmente os seus dados estruturados sem ter que os organizar numa primeira fase. Além disso, como os data lake são escalonáveis e flexíveis para as necessidades atuais de uma organização, incorporar um data lake na estratégia de migração é uma maneira económica de armazenar dados enquanto estes são processados.

Uma estratégia de migração de cloud baseada em dados que incorpora um data lake permite que as organizações restrinjam ou expandam o acesso aos dados e automatizem tarefas repetidas, aliviando as equipas de TI para resolver problemas mais urgentes.

A migração para a cloud através de uma abordagem baseada em dados cria maiores oportunidades para que as perceções sejam obtidas a partir dos dados agregados e rapidamente utilizadas de forma impactante. Este processo é simples, pois assim que os dados forem migrados para um data lake, as organizações podem avaliar de que conjuntos de dados pretendem obter informação, para depois inseri-los num mecanismo de análise e incorporar essas novas descobertas às práticas de negócios num curto espaço de tempo.

As migrações baseadas em dados permitem processos mais eficientes e económicos a longo prazo, quando aliadas a algoritmos de machine learning. O valor desses algoritmos assenta na capacidade de avaliar dados, avaliar a sua qualidade, prever contributos que estejam a faltar e conceder recomendações. Os sistemas de machine learning podem ser aplicados de muitas maneiras diferentes, desde a simplificação dos processos internos e a melhoria da experiência do utilizador até ao aperfeiçoamento dos sistemas de cibersegurança. Na verdade, usar machine learning para proteger uma empresa contra ameaças de cibersegurança é uma das principais formas pelas quais as organizações estão a explorar estes conhecimentos. Por exemplo, ao vincular informações de fontes como firewalls, routers e pesquisas na internet, os dados podem ser analisados em tempo real, o que coloca as organizações numa posição mais vantajosa para analisar as tentativas de ameaças e ajustar a sua postura de segurança.

As ferramentas de machine learning são especialmente valiosas para organizações sobrecarregadas com dados. Para muitas empresas, os sistemas preexistentes que utilizam não têm capacidade de gerir o aumento do volume de trabalho como resultado do seu crescimento, criando velocidades de processamento mais extensas e sistemas operacionais sobrecarregados. Pensando num caso concreto, em que dezenas de cientistas de dados tentam aceder ao mesmo tempo a informações desses sistemas, torna-se difícil para essas estruturas gerir o volume de trabalho, assim como usar essas informações de forma proativa. No entanto, uma vez que os dados são migrados para a cloud, as informações de firewalls, pesquisas na internet, routers e outras fontes podem ser automaticamente vinculadas e analisadas em tempo real, criando valor adicional para a organização.

Do aumento da eficiência à redução de custos, as migrações baseadas em dados são a forma como as organizações reinventam e reconstroem o uso das perceções obtidas através de dados para resolver desafios, outrora impossíveis. Com a utilização de dados a tornar-se um elemento chave do valor interno e externo de uma organização, uma abordagem baseada em dados para a migração da cloud é essencial para criar melhores resultados organizacionais e encontrar soluções para as necessidades mais urgentes das empresas.

Sandy Carter, vice-presidente de parceiros e programas VP da AWS WWPS

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