Os dados corporativos agora devem suportar decisões em tempo real, fluxos de trabalho automatizados e sistemas de IA que dependem de informações atuais, conectadas e confiáveis. Plataformas projetadas principalmente para relatórios periódicos nunca foram criadas para esse trabalho.
No entanto, dados críticos permanecem espalhados por plataformas envelhecidas e aplicações desconectadas. A Concentrix moderniza esses ambientes em torno das decisões, fluxos de trabalho e casos de uso que precisam suportar. Isso facilita o acesso aos dados governados, reduzindo a complexidade, o atraso e o custo de escalar a IA.
Acesse dados confiáveis e governados mais rapidamente
Implante análises, automação e IA mais rapidamente
Reduzir o custo e a complexidade da plataforma de dados
Melhorar a resiliência e a escala da plataforma
Coloque dados em decisões e fluxos de trabalho
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Projetar a arquitetura, os modelos de dados e os padrões de engenharia necessários para atender aos requisitos atuais do negócio e apoiar o crescimento futuro.
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Migre de ambientes fragmentados ou envelhecidos para plataformas modernas capazes de lidar com volumes crescentes de dados, novas demandas de negócios e cargas de trabalho em IA.
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Conecte aplicativos, plataformas e fontes de dados para que informações consistentes possam circular com segurança pela empresa.
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Mantenha a plataforma eficiente e confiável conforme a demanda muda. Melhoramos o desempenho, gerenciamos a capacidade, fortalecemos a confiabilidade e controlamos custos ao longo do tempo.
Liderança em ideias e pesquisa para inspirar inovação
A engenharia de plataformas de dados projeta, constrói, integra e aprimora as bases tecnológicas usadas para coletar, gerenciar, processar e servir dados empresariais. Seu objetivo é disponibilizar dados confiáveis para análises, IA, aplicações, decisões e fluxos de trabalho. Ela combina arquitetura com engenharia prática para que a plataforma possa funcionar de forma confiável sob demandas reais de negócios.
A modernização pode ser necessária quando os dados são difíceis de acessar, a integração demora demais, os custos aumentam, o desempenho é inconsistente ou a arquitetura legada limita novas análises e o uso de IA. A resposta nem sempre é substituição total. Uma avaliação clara pode identificar quais restrições precisam de redesenho e quais podem ser resolvidas por meio de engenharia direcionada ou otimização.
A IA depende de dados oportunos, relevantes, bem estruturados e governados. A engenharia de plataformas de dados cria os pipelines, integração, armazenamento, processamento, acesso e controles operacionais necessários para fornecê-la. Também suporta mudanças nas demandas de produção, como contexto em tempo real, dados vetoriais, pipelines de funcionalidades, feedback do modelo e monitoramento, sem construir uma base separada para cada caso de uso.
A migração de dados move dados de um ambiente para outro, muitas vezes como parte de uma mudança de plataforma. A integração de dados conecta fontes e sistemas para que os dados possam continuar fluindo e sendo usados em toda a empresa. Migração geralmente é uma transição com prazo definido. A integração é uma capacidade contínua que deve permanecer confiável à medida que fontes, aplicações e requisitos de negócios mudam.
Não necessariamente. Serviços em nuvem podem melhorar a escalabilidade, flexibilidade e acesso a capacidades modernas, mas a arquitetura correta depende da sensibilidade dos dados, regulamentação, investimento existente, necessidades de desempenho, economia e prontidão operacional. Muitas empresas utilizam abordagens híbridas. O objetivo é remover as limitações do uso empresarial, não buscar a adoção da nuvem como resultado isoladamente.
As medidas devem refletir tanto a saúde técnica quanto a usabilidade para negócios. Elas podem incluir disponibilidade de dados, frescura, qualidade, confiabilidade do pipeline, tempo de processamento, prazo de acesso, custo, escalabilidade, taxas de incidentes e adoção por usuários. As medidas mais fortes mostram se as equipes conseguem obter e usar dados confiáveis rapidamente o suficiente para apoiar as decisões, fluxos de trabalho e aplicações de IA que importam.
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