Arquitetura multicloud exige uma nova governança de dados
60% dos projetos de IA podem falhar antes mesmo de gerar valor
Não por falta de tecnologia.
Não por limitações dos modelos de inteligência artificial.
Mas por um problema muito mais básico: a ausência de dados preparados para IA.
Segundo a Gartner, até 2026, 60% dos projetos de IA serão abandonados porque as organizações não terão desenvolvido práticas adequadas de gestão e governança dos dados.
A consultoria também destaca que 63% das empresas ainda não possuem, ou não sabem se possuem, práticas de gestão de dados preparadas para atender às demandas da inteligência artificial.
Esse cenário deixa claro que o desafio da IA deixou de ser tecnológico.
Hoje, ele é arquitetural.
À medida que as empresas adotam diferentes provedores de nuvem, modernizam aplicações e distribuem seus dados entre ambientes híbridos e multi-cloud, cresce também a complexidade para integrar, governar e disponibilizar informações confiáveis para analytics e IA.
Nesse contexto, arquitetura de dados, engenharia de dados e governança deixam de ser iniciativas independentes e passam a formar a base da transformação digital.
Arquitetura multi cloud: flexibilidade exige organização
Nos últimos anos, a estratégia multi-cloud deixou de ser uma exceção.
Hoje é comum que uma mesma organização uma arquitetura com múltiplas plataformas cloud, por exemplo, utilize AWS para determinadas aplicações, Microsoft Azure para serviços corporativos, Google Cloud para analytics e IA, além de manter sistemas legados em ambientes próprios.
Essa abordagem oferece vantagens importantes:
- maior flexibilidade tecnológica;
- liberdade para utilizar os melhores serviços de cada provedor;
- redução do risco de dependência de um único fornecedor (vendor lock-in);
- maior resiliência operacional.
Mas existe um efeito colateral.
Quanto maior a distribuição dos dados, maior a necessidade de uma arquitetura mais robusta e complexa, para que seja capaz de garantir integração, qualidade, segurança e governança.
Sem isso, surgem silos de informação, duplicidade de dados, inconsistências entre indicadores e dificuldades para escalar projetos analíticos.
Mais nuvens não significam mais maturidade
A adoção de ambientes distribuídos continua crescendo. Segundo o relatório State of the Cloud, da Flexera, 73% das organizações já operam em ambientes híbridos, combinando diferentes provedores de nuvem e infraestrutura local.
Esse cenário aumenta a flexibilidade, mas também amplia os desafios relacionados à integração, governança e controle dos dados.
A IA é tão confiável quanto os dados que recebe
Existe uma máxima bastante conhecida no universo de dados:
Garbage in, garbage out.
Em outras palavras, nenhuma inteligência artificial consegue gerar bons resultados quando trabalha com dados inconsistentes, duplicados ou sem contexto.
É justamente por isso que a governança de dados deixou de ser apenas uma prática voltada ao compliance.
Ela passou a ser um requisito para inovação.
Uma estratégia moderna de governança precisa responder perguntas fundamentais:
- Onde cada dado está armazenado?
- Qual sua origem?
- Quem pode acessá-lo?
- Quais transformações ele sofreu?
- Como garantir conformidade com a LGPD?
- Como assegurar que dashboards, modelos analíticos e aplicações de IA utilizem informações confiáveis?
Responder a essas perguntas significa reduzir riscos e aumentar a confiança sobre os dados utilizados pelas áreas de negócio.
Qualidade de dados continua sendo um dos maiores desafios para a IA
A Gartner recomenda que líderes de Dados e Analytics priorizem iniciativas de qualidade, governança e modelos de confiança para acelerar projetos de IA. Sem uma base consistente, a tendência é que iniciativas de inteligência artificial tenham dificuldade para evoluir da prova de conceito para a operação em escala.
Engenharia e modelagem de dados: os pilares da escalabilidade
Em um ambiente híbrido ou multi-cloud, integrar sistemas não é suficiente.
É preciso construir uma arquitetura capaz de organizar os dados desde sua origem até o consumo por aplicações analíticas e modelos de IA.
Nesse processo, a engenharia de dados é responsável por desenvolver pipelines escaláveis, integrar diferentes fontes de informação, automatizar transformações e garantir qualidade ao longo de toda a jornada.
Já a modelagem de dados organiza essas informações de forma consistente, reduzindo redundâncias e criando uma base confiável para tomada de decisão.
Quando arquitetura, engenharia e modelagem trabalham de forma integrada, as empresas conseguem:
- reduzir silos de dados;
- acelerar projetos analíticos;
- reutilizar pipelines entre diferentes ambientes;
- diminuir custos operacionais;
- aumentar a confiabilidade das informações;
- criar produtos de dados melhores e com maior agilidade;
- preparar uma base sólida para inteligência artificial.
O papel da Databricks em arquiteturas modernas de dados
Construir uma estratégia multi-cloud eficiente exige plataformas capazes de integrar engenharia de dados, analytics, governança e inteligência artificial.
É nesse contexto que a Databricks se destaca como pioneira.
Sua arquitetura Lakehouse permite unificar dados estruturados e não estruturados em uma plataforma aberta, simplificando pipelines e reduzindo a movimentação desnecessária de informações entre diferentes ambientes.
Outro diferencial importante é a capacidade de operar de forma consistente em AWS, Microsoft Azure e Google Cloud, permitindo que organizações mantenham uma estratégia multi-cloud sem abrir mão da governança e da interoperabilidade.
Recursos como o Unity Catalog oferecem uma camada unificada para catálogo de dados, controle de acesso, auditoria e lineage, facilitando a gestão de ativos distribuídos em diferentes workspaces e provedores de nuvem.
Na prática, isso significa mais segurança, menos complexidade operacional e uma base preparada para analytics avançado e IA.
O futuro da nuvem será cada vez mais orientado por IA
A Gartner projeta que, até 2029, metade da capacidade computacional em nuvem será dedicada a cargas de trabalho relacionadas à inteligência artificial. Ao mesmo tempo, a consultoria alerta que muitas organizações ainda terão dificuldades para obter os resultados esperados com estratégias multi-cloud se não investirem em interoperabilidade, arquitetura e governança desde agora.
Tecnologia sem estratégia não resolve o problema
Nenhuma plataforma, por mais avançada que seja, substitui uma arquitetura bem planejada.
Escalar IA exige decisões que envolvem pessoas, processos, tecnologia e governança.
É justamente nessa combinação que a parceria entre ATRA e Databricks gera valor para as organizações.
Como parceira Databricks, a ATRA apoia empresas na construção de arquiteturas modernas de dados, implementação de práticas de governança, engenharia de dados, modelagem, modernização de plataformas analíticas e aceleração de iniciativas de inteligência artificial.
Mais do que implantar uma tecnologia, o objetivo é criar um ecossistema preparado para crescer com segurança, independentemente da quantidade de dados, do número de provedores de nuvem ou da evolução das aplicações de IA.
Conclusão
A inteligência artificial está elevando o nível de exigência sobre a forma como as empresas administram seus dados.
Em um cenário cada vez mais multi-cloud, governança, arquitetura e engenharia de dados deixaram de ser disciplinas de suporte para se tornarem fatores estratégicos de competitividade.
Organizações que investem em uma base de dados confiável, interoperável e preparada para diferentes ambientes conseguem acelerar iniciativas de analytics, reduzir riscos, atender requisitos regulatórios e extrair mais valor da inteligência artificial.
Mais do que escolher a tecnologia certa, o diferencial está em construir uma estratégia de dados capaz de acompanhar a evolução do negócio. E essa é uma jornada que combina arquitetura, governança, plataformas modernas como a Databricks e a experiência de parceiros especializados como a ATRA.
É uma estratégia em que a empresa utiliza dois ou mais provedores de nuvem, como AWS, Microsoft Azure e Google Cloud, aproveitando os melhores serviços de cada plataforma para atender diferentes necessidades do negócio.
Porque a qualidade, a segurança e a rastreabilidade dos dados impactam diretamente os resultados da inteligência artificial. Sem governança, modelos de IA podem utilizar informações inconsistentes, comprometendo análises e decisões.
A Databricks oferece uma plataforma Lakehouse que funciona em diferentes provedores de nuvem, integrando engenharia de dados, analytics, machine learning e governança. Recursos como o Unity Catalog centralizam o gerenciamento de dados, permissões e lineage em ambientes distribuídos.
A ATRA atua no desenho de arquiteturas modernas de dados, implementação de governança, engenharia e modelagem de dados, modernização de plataformas analíticas e aceleração de projetos de IA, utilizando tecnologias como a Databricks para criar ambientes escaláveis, seguros e preparados para o futuro.