Na InterSystems, trabalhamos arduamente para manter um envolvimento ativo e contínuo com os principais analistas da indústria de gestão de dados. Isto garante que estejamos alinhados com as suas perspectivas evolutivas sobre o mercado, permitindo partilhar informações sobre o trabalho que estamos fazendo com os nossos clientes e parceiros e mantém os analistas informados sobre as nossas mais recentes inovações e avanços de produtos.
No meio da rápida transformação em curso na gestão de dados, dois temas surgiram como especialmente críticos - e fundamentais - para fornecer IA mais rápida e mais fiável: plataformas de dados convergentes e dados prontos para IA.
Plataformas de dados convergentes
A Gartner e muitos outros analistas, bem como muitas organizações empresariais com quem trabalhamos, estão a reconhecer a emergência e a importância daquilo a que chamam plataformas de dados convergentes. Estas plataformas reduzem a complexidade, os custos através da convergência ou combinação de vários serviços de gestão de dados que, historicamente, aumentam o desempenho e a eficiência, têm estado disponíveis como serviços independentes numa única oferta.
As plataformas de dados convergentes podem proporcionar uma grande variedade de benefícios, especialmente no que diz respeito às iniciativas de IA e GenAI. Muitos fornecedores abordam a convergência simplesmente agrupando diferentes serviços independentes, todos construídos com diferentes arquiteturas e todos exigindo a sua própria cópia dos dados. A nossa abordagem, obviamente, consiste em fornecer estas capacidades - incluindo a gestão de bases de dados multi-modelo e multi-carga, integração e orquestração de serviços, e várias capacidades analíticas - num único motor, construído de raiz, alavancando uma única representação de dados: o nosso "plano de dados comum". A nossa abordagem à convergência resulta em arquiteturas mais simples, maior ROI, fragilidade reduzida, elimina a duplicação de dados e fornece dados mais fiáveis para iniciativas de IA, uma vez que existe um único modelo abrangente para segurança, governação, linhagem e semântica em todos os dados.
Seguem alguns dos principais relatórios de analistas que destacam esta tendência para plataformas de dados convergentes, com alguns dos extractos mais relevantes de cada relatório. Todos os relatórios mencionados nesta publicação estão disponíveis na InterSystems, gratuitamente, para sua leitura.
"As organizações estão a debater-se com a proliferação de serviços de gestão de dados de componentes, lutando frequentemente para gerir um número crescente de sistemas especializados, ao mesmo tempo que enfrentam a complexidade operacional, obrigações de conformidade e desafios de otimização de custos. As empresas, especialmente as que estão limitadas por recursos limitados ou por falta de pessoal técnico, reconhecem cada vez mais que as melhores estratégias criam uma complexidade insustentável, levando-as a optar por plataformas convergentes ao longo do tempo que oferecem uma gestão optimizada, simplicidade operacional e segurança integrada. Como resultado, o mercado está a passar por uma mudança fundamental em direção a soluções convergentes que integram modelos de dados documentais, gráficos, relacionais e vectoriais, juntamente com capacidades de integração e gestão de dados.
A convergência de requisitos de bases de dados multi-modelo, exigências analíticas em tempo real e necessidades de segurança rigorosas cria um caso convincente para a adoção do InterSystems IRIS®. Para investigar a lacuna entre a adoção da plataforma de dados de primeira ordem e as reavaliações, a Nucleus entrevistou várias organizações empresariais que migraram para o InterSystems IRIS após enfrentarem desafios com sua estratégia inicial de gerenciamento de dados. Os clientes citaram a convergência, o suporte à escala empresarial e o cansaço das soluções de componentes como factores-chave que motivaram a mudança, com a adoção a conduzir a uma melhoria de até 98% na precisão da filtragem de riscos e sinistros e à consolidação de centenas a milhares de serviços de gestão de dados. À medida que as exigências da plataforma de dados continuam a aumentar para suportar novas cargas de trabalho e crescentes pegadas de dados, a Nucleus espera que a InterSystems se torne o destino das empresas à medida que estas amadurecem para além das arquiteturas de componentes para alcançar uma maior eficiência e poupança de custos."
Os IDC MarketScapes fornecem avaliações quantitativas e qualitativas aprofundadas do mercado tecnológico dos fornecedores para uma vasta gama de mercados tecnológicos. Este MarketScape de bases de dados analíticas fornece em nível mundial, uma avaliação abrangente dos 14 principais fornecedores neste espaço, juntamente com as observações da IDC sobre o mercado e conselhos para os compradores de tecnologia.
"O mercado das bases de dados analíticas está a entrar numa nova fase de inovação, à medida que os avanços nas arquitecturas de armazenamento e computação redefinem a forma como as empresas extraem valor dos dados. Para os compradores de tecnologia, esta investigação fornece um quadro estratégico para avaliar as bases de dados analíticas com base na flexibilidade, interoperabilidade e prontidão da IA: os novos factores de diferenciação competitiva na análise empresarial.
Considere cargas de trabalho convergentes construídas em arquitecturas de processamento transacional e analítico híbrido (HTAP) para a tomada de decisões em tempo real. As modernas plataformas de bases de dados analíticas suportam cada vez mais cargas de trabalho convergentes que unificam o processamento transacional e analítico num único sistema. O HTAP permite que as organizações analisem dados operacionais em tempo real sem replicação ou atraso, fornecendo a base para a tomada de decisões em tempo real. Os compradores devem avaliar se estas capacidades satisfazem requisitos como a detecção de fraudes, a personalização ou a visibilidade da cadeia de fornecimento, mantendo a integridade transacional e o desempenho analítico dos mesmos dados. As plataformas que suportam ambas as cargas de trabalho melhoram a capacidade de resposta, reduzem a movimentação de dados e reforçam a governação. As arquiteturas HTAP estão também a tornam-se essenciais para a IA agêntica, em que os dados em tempo real e ricos em contexto permitem a tomada de decisões autônomas e orientadas por dados em toda a empresa.
Após uma avaliação exaustiva das estratégias e capacidades da InterSystems, a IDC posicionou a InterSystems na categoria de Líderes neste IDC MarketScape 2025 para bases de dados analíticas em nível mundial. O InterSystems IRIS unifica modelos relacionais, de documentos, de valores chave, de objetos, de vectores e de séries temporais num único motor. Esta abordagem multimodelo permite que as empresas suportem cargas de trabalho operacionais, analíticas e emergentes orientadas para a IA sem depender de vários sistemas. O InterSystems IRIS reduz a duplicação e acelera o conhecimento."
Dados prontos para IA
Existem inúmeras citações, relatórios e anedotas de analistas que qualificam e quantificam a importância dos dados preparados para a IA no sucesso dos projetos de IA. Por exemplo, um inquérito da Gartner a executivos de TI conclui que apenas 4% das empresas afirmam que os seus dados estão preparados para a IA (Gartner, Top Trends in Data and Analytics, 2024) e os dados do inquérito da BARC indicam que os problemas de dados estão entre os principais obstáculos ao sucesso da IA. Os nossos clientes dizem-nos que a nossa abordagem ao fornecimento de dados prontos para IA, através de uma camada de tecido de dados inteligente abrangente e não disruptiva, alavancando uma arquitetura convergente, com segurança/linha de orientação/governação/semântica comuns, é um requisito para resultados bem-sucedidos de IA e GenAI.
Além disso, o fornecimento de capacidades de IA incorporadas que suportam várias formas de IA, incluindo análises preditivas e prescritivas, e a funcionalidade GenAI/RAG/Agentes/Vetor elimina a necessidade de copiar dados para ambientes separados para processamento analítico, melhorando a eficiência, diminuindo a latência e reduzindo a oportunidade de erro.
Os principais relatórios que destacam a importância dos dados prontos para IA estão abaixo.
Este relatório da Gartner está repleto de resultados de inquéritos interessantes e orientações sobre a natureza crítica dos dados prontos para IA e as alterações necessárias às arquiteturas, plataformas e processos de dados para permitir iniciativas de IA bem-sucedidas.
"Os líderes de dados e análises (D&A) estão sob extrema pressão para apoiar os esforços de IA urgentes e de missão crítica das suas organizações. Embora a maioria das organizações tenha investido ao longo dos anos em arquiteturas e práticas tradicionais de gestão de dados, aquelas que não conseguem perceber as diferenças entre os requisitos de dados prontos para IA e a gestão de dados tradicional colocarão em risco o sucesso dos seus esforços de IA."
A investigação da Gartner mostrou:
- A falta de dados é um dos três principais obstáculos à implementação de técnicas de IA para cerca de 40% dos inquiridos no inquérito Gartner AI in the Enterprise de 2023.
- Mais de 75% das organizações afirmam que os dados prontos para IA continuam a ser uma das suas cinco principais áreas de investimento nos próximos dois a três anos, de acordo com o inquérito Evolution of Data Management as a Dedicated Function 2024 da Gartner
Gartner, Inc. (2024). evolução da gestão de dados Num guia de viagem para obter sucesso na IA através de dados prontos para IA. Gartner.
O recente inquérito da BARC a 421 organizações globais, três dos seis principais obstáculos a projetos de IA bem-sucedidos estão relacionados com os dados, incluindo a qualidade dos dados (n.º 1), problemas de integração (n.º 3) e acesso insuficiente a dados/dados, reforçando que os dados prontos para a IA são essenciais para uma IA bem-sucedida e continuam a ser um desafio por resolver.
"A qualidade dos dados passou à frente de todos os outros obstáculos. Os resultados de 2024 classificaram a qualidade dos dados em 19%, no terço inferior da lista de desafios. À medida que mais projectos foram sendo realizados, a qualidade dos dados passou a ser o principal obstáculo em 2025 para o sucesso dos projectos de IA, com 44% dos inquiridos a referirem-na como o principal desafio. O velho ditado "lixo dentro é igual a lixo fora" é válido para a IA, tal como para a análise tradicional. A má qualidade dos dados tem impacto no contexto dos resultados e, certamente, na exatidão. A lição aqui é que a incapacidade de resolver problemas contínuos de qualidade de dados limitará a capacidade da sua empresa de fornecer projetos de IA impactantes."
Outro aspeto importante a salientar do inquérito é a necessidade de gerir dados em tempo real e várias formas de dados não estruturados, o que pode ser um desafio para as organizações, uma vez que muitos fornecedores de gestão de dados ainda se concentram principalmente na gestão de dados estruturados e em lote.
A Celent é uma empresa de análise bem conceituada que cobre o sector bancário. Este relatório documenta os resultados de um inquérito (patrocinado pela InterSystems) a mais de 100 executivos do sector bancário na América do Norte e no Reino Unido. As principais conclusões do relatório são que os bancos estão a investir na melhoria do desempenho dos seus modelos de IA (inteligência de decisão), por exemplo, para fraude, processamento de pagamentos, risco de crédito, inteligência do cliente, originação de empréstimos, etc., e os principais desafios relatados estão relacionados com a necessidade de melhores dados. Note-se que os cinco principais obstáculos ao reforço da inteligência decisória (modelos de IA) comunicados pelos bancos estão todos relacionados com questões de dados.
O ISG Buyers Guide™ para Plataformas de Dados avalia os fornecedores e produtos de software de plataformas de dados em oito áreas-chave, incluindo gestão de dados, consulta de dados, funcionalidade de engenharia de dados e outras. Este relatório reúne os dois temas: como a preparação para a IA exige uma arquitetura de dados convergente.
"O sector das plataformas de dados tem sido tradicionalmente segmentado entre plataformas de dados operacionais implementadas para suportar aplicações destinadas a utilizadores empresariais e decisores para gerir a empresa e plataformas de dados analíticos que normalmente suportam aplicações utilizadas por analistas de dados e de negócios para analisar a empresa. A importância crescente das aplicações operacionais inteligentes impulsionadas pela IA está a esbater as linhas que tradicionalmente dividiam os requisitos das plataformas de dados operacionais e analíticos. Os consumidores estão cada vez mais envolvidos com serviços baseados em dados que se diferenciam pela personalização e por recomendações contextualmente relevantes. As aplicações voltadas para o trabalhador estão a seguir o exemplo, visando os utilizadores com base nas suas funções e responsabilidades. A mudança para processos empresariais mais ágeis exige que o ML tenha plataformas e aplicações de dados mais reactivas. As aplicações inteligentes, embora operacionais por natureza, dependem do processamento analítico em tempo real para fornecer funcionalidades, incluindo recomendações contextualmente relevantes, previsões e prognósticos impulsionados por ML, IA generativa e agentes.
Afirmamos que, até 2027, os fornecedores de plataformas de dados darão prioridade ao desenvolvimento de funcionalidades híbridas de processamento operacional e analítico para satisfazer os requisitos das aplicações inteligentes impulsionadas pela GenAI."
É claro que, aqui na InterSystems, temos que defender esta abordagem convergente à gestão de dados há muitos anos e não poderíamos estar mais honrados por sermos reconhecidos como Líderes com a segunda maior pontuação global entre os 24 principais fornecedores de plataformas de dados pelo ISG no seu mais recente Guia do Comprador.
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Há muito para ler nestes relatórios, e espero que eles forneçam valor que possam aplicar às vossas respectivas organizações à medida que navegam neste mundo novo e em rápida evolução da IA agentic e generativa.
Mas, no final do dia, para a InterSystems, garantir que nos mantemos na vanguarda da tecnologia não tem a ver com o reconhecimento dos analistas, mas sim com a garantia do sucesso dos nossos clientes. À medida que os nossos clientes continuam a inovar, a fornecer novo valor comercial aos seus clientes e a diferenciar-se em mercados cada vez mais competitivos, continuamos a trabalhar arduamente para fazer avançar a base de dados e de análise que torna possível, os seus sucessos.
Para obter estes e outros relatórios de analistas,
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