A transformação digital não é mais uma opção, mas uma necessidade para empresas que desejam se manter competitivas em um mercado cada vez mais dinâmico e orientado por dados. No entanto, muitas organizações ainda dependem de infraestruturas de nuvem frágeis e ultrapassadas, que não somente limitam a capacidade de inovação, mas também comprometem a segurança, a eficiência operacional e a capacidade de extrair valor dos dados.
A dependência de infraestruturas de TI obsoletas é um desafio comum em muitas empresas, especialmente aquelas que cresceram rapidamente ou que adotaram tecnologias sem um planejamento de longo prazo.
Segundo uma pesquisa da Kyndryl, 44% dos sistemas críticos estão próximos ou já atingiram o fim de sua vida útil. Isso representa um risco significativo, especialmente em um cenário onde a demanda por insights baseados em dados só aumenta.
A modernização dessas infraestruturas é uma necessidade estratégica para impulsionar resultados comerciais e garantir a resiliência operacional.
Porém, modernizar uma infraestrutura de dados não é uma tarefa simples. Exige um planejamento cuidadoso, investimentos significativos e, acima de tudo, uma visão clara dos resultados que se deseja alcançar.
A escassez de competências em dados
Um dos maiores obstáculos para a modernização é a falta de habilidades especializadas em dados. A mesma pesquisa da Kyndryl revelou que 40% dos líderes enfrentam lacunas de competências que dificultam a modernização. Sem profissionais qualificados em áreas como arquitetura de dados, ciência de dados e integração de sistemas, mesmo os investimentos mais robustos podem falhar.
A escassez de talentos é um problema global, agravado pelo ritmo acelerado das inovações tecnológicas. Muitas empresas estão descobrindo que a tecnologia está avançando mais rápido do que a capacidade de treinamento e desenvolvimento de suas equipes. Isso cria um ciclo vicioso: as empresas precisam modernizar suas infraestruturas para se manterem competitivas, mas não têm as habilidades necessárias para implementar e gerenciar essas mudanças.
A solução? Investir em treinamento e capacitação, além de considerar a automação e a inteligência artificial (IA) para suprir parte dessa demanda. A IA generativa, por exemplo, pode ajudar a decifrar códigos legados e criar documentação técnica, reduzindo a dependência de habilidades específicas em mainframes. Parcerias com provedores de serviços especializados podem ajudar a preencher lacunas temporárias de habilidades.
Os dados necessários para alcançar bons resultados
Antes de iniciar qualquer projeto de modernização, é essencial definir claramente os resultados comerciais desejados. O que a empresa espera alcançar? Melhorar a experiência do cliente, reduzir custos operacionais ou aumentar a eficiência? Com esses objetivos em mente, é possível identificar quais dados são críticos e como coletá-los, gerenciá-los e analisá-los eficientemente.
Um erro comum é tentar modernizar todos os sistemas de uma vez, o que pode levar a custos exorbitantes e resultados insatisfatórios. Em vez disso, a abordagem deve ser focada e incremental, priorizando as áreas que trarão maior impacto comercial. Por exemplo, uma empresa pode começar modernizando seus sistemas de CRM (Customer Relationship Management) para obter uma visão mais clara e unificada do cliente, antes de passar para outras áreas, como finanças ou operações.
Outro ponto importante é garantir que os dados sejam consistentes e confiáveis. Muitas empresas enfrentam o desafio de dados fragmentados, onde diferentes departamentos têm definições e métricas diferentes para conceitos aparentemente simples, como "cliente" ou "receita". Isso pode levar a análises imprecisas e decisões equivocadas. A modernização deve incluir a padronização e a integração dos dados, garantindo que todas as áreas da empresa estejam alinhadas.
Confiança e segurança de dados para modernizar
A segurança dos dados é uma preocupação central na modernização de infraestruturas. Com o aumento do uso de IA, a capacidade de acessar e interrogar grandes volumes de dados também cresceu, incluindo riscos de violações e ataques cibernéticos. A Kyndryl aponta que 65% dos executivos estão preocupados com ciberataques, mas somente 30% se sentem preparados para gerenciar esses riscos.
A modernização deve incluir a implementação de controles robustos de segurança, como criptografia, monitoramento contínuo e políticas de acesso restrito. Além disso, é crucial garantir que os dados sejam confiáveis e consistentes, evitando silos de informação que comprometam a tomada de decisões.
Outro aspecto importante é a conformidade com regulamentações de privacidade de dados, como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) no Brasil ou o GDPR (General Data Protection Regulation) na Europa. A modernização deve garantir que a empresa esteja em conformidade com essas leis, evitando multas e danos à reputação.
As preocupações com custos e inovação
A modernização de infraestruturas pode ser cara, mas não investir nela pode ser ainda mais custoso a longo prazo. No entanto, é importante equilibrar os gastos com a manutenção operacional e os investimentos em inovação. Seth Ravin, CEO da Rimini Street, sugere que as empresas destinem 30% a 40% de seu orçamento anual para inovação, garantindo que não fiquem estagnadas tecnologicamente.
A migração para a nuvem nem sempre é a solução mais econômica. Em alguns casos, manter sistemas on-premise ou adotar uma abordagem híbrida pode ser mais vantajoso, especialmente para empresas com demandas de computação estáveis. A chave é avaliar cada caso individualmente, considerando fatores como custos de migração, necessidades de desempenho e requisitos de segurança.
Como recorrer à IA para ganhos de modernização?
A IA generativa e outras ferramentas de automação estão revolucionando a forma como as empresas abordam a modernização de infraestruturas. Essas tecnologias podem ajudar a decifrar códigos legados, identificar dependências entre sistemas e até mesmo sugerir melhorias para otimizar o desempenho.
Um exemplo prático é o uso de IA para gerenciar operações em mainframes, reduzindo erros humanos e acelerando processos. Segundo a Kyndryl, a automação pode resolver até 30% dos problemas de TI, gerando economias significativas em manutenção e tempo de inatividade.
A IA ainda pode ser usada para analisar grandes volumes de dados e identificar padrões que seriam impossíveis de detectar manualmente. Isso pode levar a insights valiosos, como tendências de mercado, comportamentos do cliente ou oportunidades de otimização de processos.
Modernizando com o CodeNew
Para empresas que lidam com aplicações legadas, a reescrita completa do sistema nem sempre é a melhor opção. É aí que entra o CodeNew, uma solução que moderniza aplicações sem a necessidade de reescrevê-las do zero. Utilizando serviços de nuvem e técnicas de refatoração modular, o CodeNew otimiza o desempenho, atualiza funcionalidades e reduz custos operacionais.
Com o CodeNew, as empresas podem estender a vida útil de suas aplicações, garantindo que continuem funcionando de forma eficiente e segura por muitos anos. Além disso, a abordagem personalizada permite ajustes específicos para atender às necessidades únicas de cada negócio.
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A modernização de infraestruturas é um processo complexo, mas essencial para empresas que desejam se manter competitivas na era digital. Com as soluções certas e uma abordagem estratégica, é possível transformar sistemas obsoletos em ativos valiosos, capazes de impulsionar a inovação e gerar resultados comerciais significativos.
Na CodeBit, estamos comprometidos em ajudar sua empresa a navegar por esse desafio. Oferecemos expertise em modernização de infraestruturas, segurança de dados e integração de tecnologias emergentes, como IA e Cloud Computing.
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