A Infraestrutura para Transformação Digital

A Infraestrutura para Transformação Digital

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O gerenciamento responsável tecnológico é parte essencial das estratégias empresariais. O avanço da tecnologia para funções cada vez mais complexas, traz a necessidade de compreender melhor o apoio primordial das ferramentas, além do impacto nos níveis de capacidade competitiva de cada organização.

O embasamento da transformação digital bem direcionado tende a criar ações disruptivas que transformam a maneira como a sociedade vive e interage entre si. Empresas dos mais diversos segmentos têm investido massivamente em tecnologia, representando um dos maiores crescimentos de pesquisas e investimentos.

Inteligência artificial (IA) e Machine Learning (ML) são os maiores fatores desta transformação, mas também é importante lembrar que Big Data é uma ferramenta essencial, visto que, sistemas de IA dependem de enormes volumes de dados para que consigam determinar parâmetros que sustentem decisões estratégicas. O Deep Learning (DL) é, igualmente, um desdobramento muito importante dentro de ML para a utilização destes dados.

Apenas buscar orientação a partir dos dados não é suficiente, é preciso que a infraestrutura da empresa consiga suportar eficientemente as soluções que permitirão que a organização se mantenha centrada nas informações trabalhadas, gerando aplicações com soluções rápidas onde o sucesso é baseado na derivação de inteligência a partir de dados para alcançar vantagem competitiva.

Desde a escolha das ferramentas até a criação da equipe, é necessário estar atento à demanda crescente, que vem melhorando cada vez mais seus usos e funções, mas representando também desafios técnicos na criação da estrutura adequada.

O êxito da atividade requer uma base moderna criada especificamente para as funções determinadas, porém, em todas as hipóteses, a capacidade de processamento e armazenamento precisa suportar o alto volume de dados, para que a tecnologia consiga cumprir sua função em otimizar ações.

Os atributos fundamentais para esta estrutura são:

  •   Disponibilidade  

    Soluções baseadas em Inteligência Artificial só conseguem cumprir sua função quando os dados ficam inteiramente disponíveis. O armazenamento tem a necessidade de possuir alta disponibilidade com replicação das informações para sistema secundário. Esse processo ajuda também a prever falhas e dados corrompidos, sendo primordial para a implantação da atividade.

 

  •   Confiabilidade  

    Os sistemas de IA não podem tomar decisões se os dados estão corrompidos ou incorretos. A confiabilidade das informações depende dos recursos de construções adotados para a verificação de erros no software. A escolha ideal do local de armazenamento é determinante também para a segurança dos dados.

 

  •   Desempenho  

    O processamento de sistemas precisa ser rápido, pois, estão cada vez mais tomando decisões de dados em tempo real. A rapidez de desempenho pode ser fator decisivo em estratégias a frente da concorrência, necessitando de armazenamento com alto desempenho a medida que Big Data e a análise cognitiva ficam mais difundidos, é sempre exigido mais suporte dos sistemas de armazenamento em suas funções.

 

  •   Usabilidade  

    À medida que o armazenamento aumenta, é necessário ter o suporte que promova a facilidade para uso do generalista de TI, de forma que gerenciar esse armazenamento e implantar melhorias seja cada vez mais rápido.

 

  •   Automação  

    Automatizar recursos para armazenamento funcional como replicação, hierarquização e backups, pode reduzir bastante o impacto do gerenciamento de armazenamento da IA. Quanto mais automatizado o sistema, normalmente, menores são os custos para executá-lo.

A sobrecarga dessas funções pode afetar todo o uso da tecnologia, além de custar mais do que o previsto. É importante considerar sistemas de alto desempenho, com taxas de utilização elevadas que não criem necessidade de aumento dos sistemas físicos no Data Center. A escolha certa das ferramentas pode ser o fator decisivo no uso destas tecnologias emergentes, já extremamente necessárias nos meios organizacionais.

Plataformas de ciência de dados só tendem a crescer e o desafio está na capacidade de integração dos próprios sistemas. Não se trata apenas de automatizar processos, mas também da criação progressiva de soluções pontuais, para que cada vez mais tenhamos acesso a uma inteligência integrada.

A Inteligência Artificial apenas alcança sua utilidade quando fomentada em estrutura transparente. A crescente busca pelo tema é uma resposta mediante a necessidade inserção dos altos volumes de dados em estratégias comerciais. Os atributos fundamentais da estrutura organizacional vão também agir como garantias para a própria Inteligência artificial e suas funções como, Big Data, Machine Learning e Deep Learning, que são os combustíveis e motores principais de IA. A usabilidade destes agentes só é assegurada com a criação da infraestrutura de TI correta para gerar funcionamento, almejando sempre a obtenção de confiança autônoma em seus processos de uso.

Nos próximos artigos vamos aprofundar nas estruturas de transformação, abordado mais destes agentes e explanando suas necessidades e também benefícios.

 

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