Todos os anos, grandes corporações gastam trilhões de dólares em projetos de transformação digital projetados para incorporar firmemente as tecnologias digitais em suas operações de negócios. Essas tecnologias incluem análise preditiva e sistemas de suporte a decisões, e têm o potencial de transformar o foco tradicional de TI de economia de custos e solução de restrições técnicas para criação proativa de valor e oportunidades em toda a organização.
No entanto, os desafios de implementação significam que muitos desses projetos de transformação digital terminam em fracasso, levando a enormes perdas financeiras para as empresas envolvidas. Em um estudo empírico publicado no Journal of Digital Economy de KeAi , pesquisadores da Harvard Business School e da Stockholm School of Economics, na Suécia, exploraram as origens desses desafios de implementação e examinaram como as empresas podem melhorar suas chances de impulsionar a criação de valor comercial a partir de novas tecnologias digitais, especialmente big data e computação em nuvem.

O estudo baseou-se em dados de pesquisa detalhados. Isso foi coletado pela Keystone Strategy e pela Microsoft por meio de entrevistas pessoais com executivos seniores de tecnologia em mais de 100 corporações da Fortune 1000, com receitas combinadas de mais de US$ 4 trilhões. A pesquisa abrangeu um conjunto abrangente de estruturas técnicas e ferramentas avançadas desenvolvidas por nativos digitais em análise de dados e adoção de IA. Cada corporação pesquisada foi escolhida por seu modelo de atuação tradicional, o que pode impactar negativamente na adoção de novas tecnologias digitais. Essas empresas geralmente são limitadas por sistemas corporativos legados complexos que foram criados e modificados por longos períodos de tempo.

Os pesquisadores identificaram a "arquitetura de dados", em outras palavras, a maneira pela qual os ativos de dados lógicos e físicos de uma organização e os recursos de gerenciamento de dados são estruturados, como um elemento crucial da transformação digital bem-sucedida. Sam Cao, professor assistente do Departamento de Empreendedorismo, Inovação e Tecnologia da Escola de Economia de Estocolmo, explica:"A arquitetura de dados captura amplamente os recursos da arquitetura tecnológica em torno do processamento de fluxos de dados por meio de várias camadas e pipelines, combinando conjuntos de dados em várias fontes e locais , e desenvolvendo e implantando modelos de aprendizado de máquina em escala. Uma arquitetura de dados coerente permite que as empresas integrem grandes quantidades de dados de maneira automatizada e oportuna. E ajuda as corporações tradicionais a transformar investimentos técnicos em coinvenções centradas no usuário. Tais co-invenções incluem aplicativos de aprendizado de máquina e análise preditiva incorporados em toda a organização em vários processos de negócios, que aumentam o valor do trabalho realizado por usuários de dados e tomadores de decisão."

Os pesquisadores também descobriram que os sistemas legados afetam negativamente a capacidade de uma empresa de alinhar sua arquitetura de dados e se comprometer com a transformação. Cao diz:"Componentes de tecnologia desatualizados nos sistemas de TI existentes podem atrapalhar os esforços de transformação digital. Sistemas de software complexos agravam ainda mais o problema. Aplicativos de software de missão crítica são incorporados em muitas partes da organização, tornando as tecnologias legadas ainda mais difíceis de remover".

Ela acrescenta:"O estudo aponta para o fato de que as empresas devem avaliar cuidadosamente esses desafios antes de se comprometerem com iniciativas de transformação digital e destaca a importância de uma estrutura arquitetônica prática para gerenciar a IA". + Explorar mais

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