As mudanças na área de tecnologia estão acontecendo cada vez mais rapidamente. Segundo o relatório CIO Dynatrace 2022, 77% das organizações afirmam que o ambiente de TI muda a cada minuto ou menos.
O ano já começou com novidades e tendências que vieram para ficar, como a popularização da Inteligência Artificial por meio de ferramentas como o ChatGPT. No mercado de trabalho, as equipes passam a depender de uma ampla variedade de soluções para garantir eficiência e segurança na área de tecnologia, de forma cada vez mais distribuída entre segmentos.
Embora as novas tecnologias proporcionem agilidade e inovação para as equipes de TI, elas também trazem desafios em termos de complexidade e risco. Como resultado, as equipes podem encontrar dificuldades em promover a Transformação Digital na escala exigida e na velocidade necessária para atender às expectativas dos clientes.
Veja a seguir quais serão os 5 principais desafios para a área de tecnologia no segundo semestre:
1. Segurança cibernética
Segurança cibernética é um assunto extremamente relevante nos dias de hoje, pois a tecnologia está cada vez mais presente em nossas vidas. A crescente digitalização aumenta o risco de ataques cibernéticos – que têm se tornado cada vez mais sofisticados e abrangentes à medida que os criminosos virtuais desenvolvem técnicas mais avançadas para explorar vulnerabilidades em sistemas, redes e aplicativos. Algumas dos ataquem mais comuns incluem:
Ransomware: um tipo de malware que criptografa os arquivos do usuário e exige um resgate (ransom) para restaurar o acesso aos dados. Os ataques de ransomware têm sido cada vez mais direcionados a empresas e órgãos governamentais.
Ataques de phishing: os ataques de phishing envolvem o uso de e-mails falsos ou sites fraudulentos para enganar os usuários e obter informações confidenciais, como senhas e dados bancários.
Ataques de engenharia social: nesse caso, os criminosos manipulam pessoas para obter informações sensíveis ou acesso a sistemas.
Ataques de negação de serviço (DDoS): nesses ataques, os criminosos sobrecarregam um servidor ou rede com tráfego excessivo, tornando-o inacessível para os usuários legítimos.
A governança de segurança cibernética é essencial para garantir que as organizações estejam preparadas para proteger seus dados, sistemas e infraestrutura contra crimes cibernéticos. Isso envolve a implementação de políticas, procedimentos, controles e diretrizes para mitigar riscos e responder efetivamente a incidentes de segurança.
Além disso, é crucial para empresas e organizações estar em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados. A LGPD é uma legislação que busca garantir a privacidade e a segurança dos dados pessoais dos cidadãos e estabelece regras sobre coleta, armazenamento, processamento e compartilhamento de informações.
Para atender aos requisitos da LGPD, as organizações precisam adotar práticas de segurança cibernética adequadas, como criptografia, controle de acesso, auditorias de segurança e treinamentos para conscientização dos colaboradores.
Diante dos ataques cibernéticos cada vez mais sofisticados, é essencial que as empresas estejam preparadas para enfrentar esses desafios e garantir a privacidade e a segurança dos dados de clientes e usuários.
2. Transformação Digital como processo contínuo
A Transformação Digital é o processo de incorporar tecnologias digitais em todas as áreas de uma organização para impulsionar mudanças significativas em seus processos, cultura, produtos e serviços. Embora a Transformação Digital possa trazer inúmeras vantagens e oportunidades para as empresas, também traz desafios significativos, como a dificuldade de se adaptar à evolução da tecnologia e à presença de sistemas legados.
Novas soluções digitais, tendências e ferramentas surgem constantemente, sendo desafiador para as companhias aplicarem essas inovações de forma efetiva em suas operações e estratégias de negócios. A resistência à mudança e a falta de conhecimento técnico adequado são alguns dos fatores que dificultam a adaptação. Além disso, investir em novas tecnologias muitas vezes requer recursos financeiros significativos, o que pode ser uma barreira para algumas empresas, especialmente as de menor porte.
Por exemplo, os sistemas legados foram desenvolvidos com tecnologias mais antigas e muitas vezes não são facilmente atualizáveis ou integráveis com as novas ferramentas. Eles são mantidos em uso porque ainda desempenham funções essenciais, mas podem representar uma dificuldade durante a Transformação Digital.
Isso porque a integração de sistemas legados com novas plataformas e soluções pode ser complexa e exigir esforço adicional. Além disso, esses sistemas costumam apresentar problemas de segurança, escalabilidade e falta de suporte, tornando-os menos eficientes e suscetíveis a falhas. Superar as dificuldades na Transformação Digital requer um planejamento cuidadoso e uma abordagem que inclui estratégias como:
Avaliação e planejamento: realizar uma avaliação abrangente das necessidades e objetivos da organização, identificando as áreas que precisam de atualização tecnológica e definindo uma estratégia de Transformação Digital que esteja alinhada com os objetivos de negócio.
Capacitação e treinamento: investir na capacitação e treinamento dos funcionários para que eles estejam preparados para adotar novas tecnologias.
Modernização de sistemas legados: buscar a modernização de sistemas legados, tornando-os mais flexíveis, seguros e integráveis com as novas soluções digitais.
Parcerias e colaborações: buscar parcerias com empresas especializadas em tecnologia, startups ou fornecedores de soluções digitais.
Cultura organizacional: promover uma cultura organizacional aberta à inovação e à experimentação, incentivando a adoção de novas tecnologias e a busca por melhorias.
Em resumo, a Transformação Digital é um desafio complexo que requer uma abordagem estratégica e aberta para a adoção de novas tecnologias. Superar as dificuldades de adaptação à evolução da tecnologia e lidar com sistemas legados é fundamental para que as empresas possam aproveitar os benefícios e oportunidades proporcionados pela era digital.
3. Lidar com nuvens cada vez mais complexas
A complexidade das nuvens, especialmente em um cenário de múltiplos serviços e multicloud, é uma preocupação crescente para muitas organizações. A migração de aplicativos e serviços traz inúmeras vantagens em termos de escalabilidade, flexibilidade e redução de custos, mas também apresenta desafios significativos.
À medida que as empresas expandem suas operações na nuvem, é comum que elas utilizem uma combinação de diferentes provedores de serviços em nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) e outros provedores regionais ou especializados. Além disso, os aplicativos e serviços podem ser implantados em ambientes híbridos, envolvendo nuvens públicas e privadas.
Lidar com essa complexidade multicloud pode ser um desafio, uma vez que cada provedor de serviço tem suas próprias interfaces de gerenciamento, APIs e métricas de desempenho, o que dificulta a uniformidade no gerenciamento, pois cada ambiente pode exigir ferramentas e abordagens diferentes.
A falta de padronização nas métricas e logs, bem como a dificuldade de correlacionar dados de diferentes serviços e provedores, tornam a observabilidade mais complexa. Isso pode resultar em tempos de resposta mais lentos para resolver problemas e dificuldades na detecção e possíveis falhas.
A gestão de custos também é uma preocupação em ambientes de nuvem, especialmente quando se trata de múltiplos serviços e fornecedores. Cada provedor tem sua própria estrutura e as organizações precisam entender como estão sendo usados os recursos, já que a falta de controle pode levar a gastos excessivos e desperdício, resultando em orçamentos estourados. Para enfrentar esses desafios, é importante adotar práticas e ferramentas que podem facilitar a gestão em ambientes complexos de nuvem:
Automação: utilizar automação para implantar e gerenciar recursos em nuvem pode melhorar a eficiência operacional e reduzir erros humanos.
Ferramentas de observabilidade: investir em ferramentas de monitoramento que permitam obter uma visão holística e unificada do ambiente multicloud, facilitando a detecção de problemas e a análise de desempenho.
Análise de custos: implementar soluções de análise de custos que permitam rastrear o consumo de recursos em nuvem e identificar áreas de otimização e redução de gastos.
Políticas e governança: estabelecer políticas claras para o uso de recursos em nuvem e garantir uma governança adequada para evitar gastos desnecessários.
Parcerias estratégicas: considerar a possibilidade de parcerias com provedores de serviços gerenciados ou consultorias especializadas em nuvem para ajudar na implementação e gestão de ambientes multicloud complexos.
Resumindo, a complexidade das nuvens em ambientes com múltiplos serviços e multicloud é um desafio para muitas organizações. No entanto, com uma abordagem estratégica, adoção de tecnologias adequadas e práticas de gestão eficientes, é possível superar esses obstáculos e colher os benefícios da nuvem de forma mais eficaz.
4. Gestão de dados mais eficiente
A gestão de dados eficiente é crucial em um ambiente de aplicações complexas. À medida que as organizações adotam a nuvem e implementam soluções distribuídas, o volume de dados gerados, armazenados e processados aumenta significativamente. Conectar e reunir esses dados de forma coesa é essencial para obter insights valiosos e tomar decisões bem fundamentadas. Algumas estratégias para alcançar uma gestão mais eficiente incluem:
Padronização de dados: definir padrões para a estrutura e formatação dos dados, independentemente da fonte de armazenamento. A padronização facilita a integração e a análise posterior.
Integração de dados: utilizar ferramentas de integração de dados que possam conectar e combinar informações, sejam elas armazenadas em nuvens públicas, privadas ou em ambientes locais.
Plataforma de dados unificada: investir em uma plataforma de dados unificada que possa centralizar a gestão de dados de várias fontes e oferecer uma visão abrangente do ambiente de dados.
Data Lakes e Data Warehouses: implementar Data Lakes ou Data Warehouses para armazenar e processar grandes volumes de dados de forma estruturada, permitindo análises avançadas e extração de insights.
Ferramentas de Business Intelligence (BI): utilizar ferramentas de BI para visualizar e analisar os dados de maneira mais acessível e intuitiva, facilitando a extração de insights e a tomada de decisões.
Streaming de dados: implementar soluções de streaming de dados em tempo real para obter informações instantâneas e contínuas sobre eventos importantes.
Segurança e conformidade: garantir que a gestão de dados seja realizada com foco na segurança e conformidade com as regulamentações de proteção de dados.
Machine Learning e análise preditiva: utilizar técnicas de Machine Learning e análise preditiva para identificar padrões e tendências nos dados, gerando insights valiosos para a tomada de decisões.
Automação e orquestração: implementar automação e orquestração para simplificar tarefas de gestão de dados e reduzir a intervenção manual.
Monitoramento e métricas: implementar sistemas de monitoramento para acompanhar o desempenho e a utilização dos dados, garantindo que o ambiente esteja sempre otimizado e operando de forma eficiente.
Como podemos observar, a gestão de dados eficiente em ambientes complexos e distribuídos é essencial para aproveitar ao máximo os dados gerados pelas aplicações e obter insights. Ao conectar dados de várias fontes com tecnologias modernas e uma abordagem integrada, as organizações podem superar os desafios e transformar dados em vantagens competitivas.
5. Operacionalizar a Inteligência Artificial
A Inteligência Artificial (IA) tem atraído muita atenção nos últimos anos devido ao seu potencial para transformar diversas indústrias e melhorar a eficiência em vários aspectos. No entanto, trazer essa tecnologia para a realidade dos negócios apresenta alguns desafios que requerem abordagens cuidadosas e estratégicas:
Complexidade tecnológica: a implementação de soluções de IA pode ser complexa e requer conhecimento especializado. A falta de habilidades e expertise dentro das equipes pode dificultar a adoção efetiva dessa tecnologia.
Dados de qualidade: a IA depende de grandes volumes de dados de alta qualidade para aprender e fornecer insights precisos. Como abordado no último tópico, a coleta, o processamento e a preparação dos dados podem ser desafiadores, especialmente quando os dados estão dispersos em sistemas diferentes.
Integração com sistemas existentes: muitas empresas já possuem sistemas legados e infraestruturas consolidadas. Integrar soluções de IA a esses sistemas pode ser um desafio técnico e organizacional.
Custos e investimentos iniciais: a implementação de projetos de IA pode exigir investimentos significativos em hardware, software e recursos humanos especializados.
Aceitação e mudança cultural: a adoção de IA pode envolver mudanças na cultura organizacional e na forma como as tarefas são realizadas. Nem sempre é fácil convencer os acionistas da importância e dos benefícios da tecnologia.
Ética e responsabilidade: o uso de IA levanta questões éticas e de responsabilidade em relação ao tratamento dos dados, tomada de decisões automatizadas e privacidade dos usuários.
Para superar esses desafios e tornar a IA uma realidade nas organizações, é essencial ter planejamento e definir uma estratégia alinhada aos objetivos do negócio, identificando o impacto esperado. É válido considerar parcerias com especialistas em IA para ajudar na implementação e fornecer conhecimentos técnicos adicionais, além de investir na capacitação dos colaboradores. Também é essencial priorizar a qualidade, a relevância e a confiabilidade dos dados.
Embora a implementação de IA nos negócios possa ser desafiadora, superar esses obstáculos proporciona uma vantagem competitiva, melhorando a eficiência operacional e a tomada de decisões. Com a abordagem adequadas, a inteligência artificial pode se tornar uma realidade próspera e transformadora para as empresas.
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