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Problemas com dados? Alguns benefícios para o setor de serviços financeiros
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Por Mirian Cruz, Líder de estratégias digitais na IBM Brasil

Um dos maiores dilemas da indústria financeira é conseguir utilizar os inúmeros dados que detém. De acordo com o AI Adoption Index da Morning Consult e IBM, 53% das empresas de serviços financeiros na América Latina contam com mais de 20 fontes diferentes - como bancos de dados e Internet das Coisas (IoT) - para alimentar seus sistemas de IA, Business Intelligence e Advanced Analytics, enquanto algumas dessas organizações lutam com até 1.000 fontes de dados. Consequentemente, o maior desafio é como gerenciar, manter e integrar diferentes fontes de dados de uma mesma empresa, no mesmo local, de forma segura e com acesso aos profissionais que precisam dessas informações para tomar melhores decisões.

O conceito Data Fabric está se tornando cada vez mais relevante e é uma arquitetura que facilita a integração de ponta a ponta de diversas fontes de dados de diferentes áreas do negócio e ambientes de nuvem por meio de sistemas inteligentes e automatizados. As equipes de gerenciamento de dados estão aproveitando-o para unificar seus sistemas de dados díspares, incorporar a governança, fortalecer as medidas de segurança e privacidade e fornecer melhor acesso de dados aos funcionários, principalmente aos usuários corporativos.

Assim, uma empresa de serviços financeiros poderia acessar plataformas de dados para investimentos, empréstimos, contas, atendimento ao cliente, promoções, entre outros, de um único lugar. Dessa forma, eles alcançariam uma visão holística do ciclo de vida do cliente e seriam capazes de fazer conexões entre dados que não existiam antes para tomar melhores decisões e entregar experiências mais satisfatórias.

A arquitetura do Data Fabric facilita os aplicativos de autoatendimento, democratizando o acesso aos dados e incluindo profissionais além dos recursos técnicos, como engenheiros de dados, desenvolvedores e equipes de análise de dados. Ao mesmo tempo, a redução dos gargalos de dados incentiva uma maior produtividade, permitindo que os usuários de negócios ajam mais rapidamente e liberam os usuários técnicos para priorizar tarefas que fazem melhor uso de suas habilidades.

Essa ampliação do acesso não significa comprometer as medidas de segurança e privacidade dos dados. Na verdade, mais proteções de governança são criadas em torno dos controles de acesso, garantindo que dados específicos estejam disponíveis apenas para determinadas funções. O Data Fabric também permite que equipes técnicas e de segurança implementem mascaramento e criptografia de dados em torno de informações confidenciais e proprietárias, mitigando riscos relacionados ao compartilhamento e vazamentos de dados.

Na IBM, trabalhamos com nossos clientes para promover culturas organizacionais baseadas em dados, onde toda a empresa tem as habilidades certas para aproveitar os dados e sua administração é feita sob padrões de transparência e responsabilidade. Uma abordagem integrada garante que as pessoas certas tenham as informações de que precisam no momento certo, em um ambiente seguro e com suporte de dados confiáveis, imparciais, de qualidade e em tempo real.

Quando a arquitetura é mais difícil de manter do que usar, geralmente é descartada. O Data Fabric permite uma abordagem holística ao unificar diversas fontes de dados hospedadas em diferentes ambientes, possibilitando que as organizações impulsionem a modernização, acelerem a inovação, personalizem o atendimento, criem confiança em seus dados e melhorem a colaboração. Além disso, por meio de uma abordagem de nuvem híbrida, a empresa poderá migrar estrategicamente suas cargas de trabalho para a nuvem, em um ambiente seguro e que permita cumprir as regulamentações locais. Dessa forma, a organização poderá infundir a IA em todo o seu negócio com mais facilidade, rapidez e segurança.

Editorias: Ciência e Tecnologia  Economia  Negócios  
Tipo: Artigo  Data Publicação:
Fonte do release
Empresa: Gabriel Forte   
Contato: Gabriel Guimarães Forte  
Telefone: --

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