O poder da semântica empresarial: Transformando dados em insights acionáveis de IA

Apresentado pela SAP

Não há dúvida de que o futuro dos dados empresariais e da tomada de decisões é impulsionado pela IA. Com os constantes avanços na IA, organizações de diversos setores sentem a pressão para promover inovações em todo o processo. No entanto, o desafio fundamental para alcançar o sucesso com a IA é a fragmentação de dados.

“A realidade para a maioria dos nossos clientes é que cada parte de seus negócios está profundamente conectada, mas quando precisam tomar decisões baseadas em insights, é aí que os dados parecem uma experiência fragmentada,” diz Tony Truong, diretor de marketing de produtos, dados e análises na SAP.

A desalinhamento entre TI e negócios se deve a inconsistências na forma como eles enxergam a empresa – cada um tem abordagens bastante diferentes para equilibrar agilidade de dados e governança de dados. Unir esses aspectos é uma tarefa demorada para a TI, pois quando os dados são extraídos de sua fonte, o contexto empresarial – uma compreensão dos dados em relação aos processos com os quais estavam originalmente associados – é completamente perdido. Para que os dados sejam utilizáveis, todos os metadados e a lógica devem ser reconstruídos do zero. E quando esse longo e redundante processo é concluído, os dados já estão obsoletos.

Além disso, há uma discrepância nas definições de dados entre diferentes departamentos ou sistemas – cada departamento pode ver o mesmo ponto de dados de uma maneira distinta. Por exemplo, o que a equipe de vendas considera um “cliente” pode diferir da definição da equipe de marketing. A discrepância na semântica pode afetar a forma como os líderes empresariais avaliam o impacto de uma campanha de marketing para a equipe de desenvolvimento de negócios. A inconsistência pode levar a ineficiências significativas e atrasos na tomada de decisões, afirma Truong.

“Essa experiência fragmentada leva a oportunidades perdidas e desconexões entre soluções integradas,” diz Truong. “Gerenciar dados e aplicações em diferentes plataformas é complexo, exigindo habilidades especializadas e ferramentas que podem aumentar os custos operacionais e de complexidade se não forem feitas corretamente. E quando os dados são enviados aos usuários sem o contexto necessário para que sejam úteis, a colaboração se torna significativamente limitada, e a organização perde a capacidade de insights de decisões compartilhadas e expertise coletiva.”

Sem contexto, modelos de linguagem de grande escala (LLMs), outras aplicações a montante e usuários de negócios não estão trabalhando com conhecimento específico de domínio suficiente para entregar os insights que as organizações buscam. E para garantir que os consumidores de dados possam aproveitar esses dados plenamente, as organizações precisam priorizar semântica empresarial, alfabetização de dados e capacidades de autoatendimento.

A importância da semântica empresarial

À medida que as organizações integram dados em múltiplos processos empresariais, elas precisam de uma nova maneira de manter a precisão desses dados. É aí que a semântica empresarial entra em cena.

Modelos e aplicações de IA exigem dados semanticamente ricos para produzir resultados empresariais confiáveis. Uma camada semântica é uma camada de abstração entre o armazenamento de dados subjacente e as ferramentas de análise. Ela traduz metadados (ou contexto empresarial) em linguagem natural para que os usuários possam interagir usando termos que entendem, ocultando a complexa infraestrutura de dados subjacente, o que simplifica drasticamente a exploração e análise de dados.

Isso fornece aos usuários de negócios uma maneira de descobrir e entender relacionamentos entre dados, permitindo que respondam a perguntas complexas e descubram insights ocultos que bancos de dados tradicionais poderiam perder. Também oferece acesso seguro e verdadeiramente autônomo a dados e análises, o que é um grande avanço para a tomada de decisões empresariais. Quando as equipes têm acesso simplificado aos mesmos dados contextuais, leva muito menos tempo e esforço para gerar insights, acelerando dramaticamente a tomada de decisões baseada em dados para usuários em todos os níveis e em todos os departamentos.

“Quando produtos de dados são enriquecidos com conhecimento específico de domínio e são acessíveis, isso devolve a propriedade dos dados aos negócios e os torna infinitamente utilizáveis em toda a organização, já que o valor de um ativo de dados é proporcional ao seu uso,” diz Truong.

Como o business data fabric desbloqueia a semântica empresarial e o autosserviço

Um business data fabric é fundamental para fornecer uma camada de dados integrada e semanticamente rica sobre os paisagens de dados subjacentes. Trata-se de uma arquitetura de gerenciamento de dados que proporciona acesso contínuo e escalável a dados sem duplicação, diferindo de um data fabric padrão ao manter o contexto e a lógica empresarial intactos.

Ele cria uma única fonte da verdade, oferecendo acesso ágil e autônomo a dados confiáveis, decisões aceleradas e precisas, dados em tempo real para insights momentâneos e flexibilidade em um landscape de dados simplificado. Isso maximiza o potencial de seus dados e dos investimentos atuais em infraestrutura, enquanto uma governança de dados abrangente garante a todos os stakeholders que dados privados permanecem privados.

A TI pode federar acesso e segurança para que as equipes tenham acesso autônomo sem a necessidade de reconstruir sistemas e processos ou fazer cópias offline, e os dados são protegidos contra acesso não autorizado. A modelagem de dados e a camada semântica criam uma linguagem comum para os dados entre sistemas, criando um modelo que descreve os dados e uma camada semântica que oferece uma interface amigável aos consumidores de dados.

“Quando os processos empresariais são integrados, você pode aproveitar seus investimentos existentes e futuros,” diz Truong. “Os dados são harmonizados e prontos para uso. Todas as suas linhas de negócios podem ter um único sistema para potencializar seus sistemas de tomada de decisão interorganizacional.”

Aprofunde-se: Saiba mais sobre como um business data fabric pode transformar suas capacidades de IA.

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