As empresas têm cada vez mais dados que contêm informações valiosas sobre seus próprios negócios. Mas extrair valor desses dados requer um esforço que às vezes não é fácil.
Na última década, muitas organizações adotaram a transformação digital, incorporando sistemas de análise para diferentes departamentos: BI financeiro, painéis de operações, ferramentas de visualização em marketing ou análise preditiva em logística. Embora essas iniciativas tenham sido valiosas isoladamente, elas resultaram em um ambiente fragmentado, complexo e inconsistente que, paradoxalmente, limita a capacidade de tomar decisões estratégicas baseadas em dados.
O problema dos ambientes analíticos dispersos
Em muitas empresas, a arquitetura analítica atual foi construída como uma soma de soluções independentes, muitas vezes lideradas por áreas funcionais com autonomia tecnológica. Isso gera:
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- Silos de dados, onde cada departamento armazena, transforma e explora informações sem conexão ou rastreabilidade com outras áreas.
- Duplicidade de informações, resultando em diferentes versões do mesmo KPI, dependendo da fonte consultada.
- Inconsistência nas regras de negócios, onde cada unidade aplica seus próprios cálculos, filtros ou segmentações.
- Dificuldade em escalar, pois manter e alinhar várias plataformas e modelos é um fardo operacional e de governança.
- Riscos de segurança e conformidade, devido à falta de controle unificado sobre o acesso, a qualidade e a linhagem dos dados.
Essa realidade impede muitas organizações de avançarem em direção a uma verdadeira cultura orientada por dados, na qual os dados não apenas informam, mas também impulsionam decisões ágeis, colaborativas e coerentes em nível corporativo.
Business Intelligence vs. Análise Avançada e IA
Com a abundância de dados disponíveis, as organizações têm uma variedade de opções para gerenciá-los e analisá-los. Quando se trata de análise tradicional ou Business Intelligence, as empresas geralmente optam por arquiteturas baseadas em data warehouse.
Um data warehouse é um sistema de banco de dados projetado especificamente para o armazenamento, recuperação e análise de dados estruturados. Ele serve como um repositório central para os dados históricos de uma organização, com foco principalmente em fontes de dados bem definidas e estruturadas. Os data warehouses são essenciais para gerar relatórios, visualizações e análises históricas em inteligência empresarial. Eles também fornecem governança de dados robusta para segurança cibernética, qualidade e conformidade.
Por outro lado, os data warehouses são caros de construir e manter, o que causa atrasos no processamento de dados e os torna menos ideais para análises em tempo real. Modificá-los para alterações nos esquemas de dados também pode ser complicado e demorado.
Mas o que acontece quando precisamos analisar não apenas dados estruturados, ou se temos grandes volumes de dados e queremos realizar análises avançadas, aprendizado de máquina ou tarefas de inteligência artificial? Nesses casos, as arquiteturas do tipo data warehouse não atendem a essas necessidades e uma arquitetura do tipo Data Lake se torna necessária.
Um Data Lake é um repositório central para armazenar grandes quantidades de dados brutos, semiestruturados e não estruturados em escala. Ao contrário dos bancos de dados tradicionais, os data lakes são projetados para lidar com dados em seu formato nativo, sem a necessidade de estruturação prévia.
Os Data Lakes armazenam dados brutos e não transformados e são altamente escaláveis para aplicações de big data e IoT. Os Data Lakes simplificam a exploração de dados, permitindo que os usuários extraiam informações dos dados brutos antes de estruturá-los. Eles suportam análises avançadas, como modelagem preditiva, detecção de anomalias e análise de sentimentos.
No entanto, os data lakes podem ser difíceis de gerenciar devido ao seu grande volume e diversidade de dados. É necessário um planejamento adequado para evitar desorganização e baixo desempenho ao consultar dados não estruturados.
Nessa situação, você tem dados duplicados em dois sistemas diferentes (data warehouse e data lake) e as alterações feitas em um sistema provavelmente não chegarão ao outro. Como resultado, os dados são quase imediatamente desviados, sem mencionar o custo de armazenar os mesmos dados várias vezes.
Portanto, há alguns anos, a Databricks criou um novo paradigma arquitetônico: o data lakehouse.
Os data lakehouses são a plataforma de dados ideal: em vez de copiar e transformar dados em vários sistemas, você tem uma plataforma que se adapta a todos os tipos de dados e usos de dados.
SAP Business Data Cloud: uma nova visão dos dados empresariais
Nesse contexto, o SAP Business Data Cloud (BDC) é apresentado como uma solução abrangente para acabar com essa fragmentação. Trata-se de uma plataforma em nuvem unificada que conecta, integra, controla e analisa dados de forma consistente em toda a organização.
O aspecto mais poderoso do SAP BDC é que ele não exige que as empresas abandonem seus sistemas atuais. Pelo contrário, ele integra fontes SAP e não SAP de forma nativa, permitindo que você trabalhe com os dados “em seu local de origem” por meio de lógica federada e semântica comum.
O SAP BDC consiste em um conjunto de componentes de tecnologia de ponta, incluindo:
Principais recursos do SAP BDC
1. Unificação de dados SAP e não SAP
A plataforma oferece conectividade direta a fontes como SAP S/4HANA, SuccessFactors, Salesforce, bancos de dados em nuvem e ambientes de dados massivos. Isso permite quebrar silos de informações sem a necessidade de replicar dados continuamente, mantendo sua governança.
2. Análise avançada e preditiva
Graças ao SAP Analytics Cloud, os usuários podem criar painéis, modelos preditivos e de simulação diretamente em dados centralizados, sem depender exclusivamente da TI.
3. Governança de dados
O SAP BDC permite a definição de políticas de funções, acesso, qualidade, linhagem e rastreabilidade em todos os ativos de dados. Isso garante confiança, conformidade regulatória (como o GDPR) e auditoria dos processos analíticos.
4. Escalabilidade e flexibilidade na nuvem
Desenvolvido com base no SAP BTP (Business Technology Platform), o SAP BDC está pronto para ser escalonado de pilotos locais a implantações globais, mantendo o desempenho e a segurança.
5. Preparação para IA e aprendizado de máquina
Graças à sua integração com o SAP AI Core, Jupyter Notebooks e plataformas como Databricks, os dados governados pelo BDC podem ser usados para treinar e implantar modelos avançados, incluindo IA generativa, previsão de demanda, detecção de anomalias ou manutenção preditiva.
Como o SAP BDC promove uma cultura orientada por dados?
Uma empresa orientada por dados não precisa apenas de tecnologia. Ela exige que as equipes confiem nos dados, tenham acesso ágil a eles e sejam capazes de tomar decisões informadas. O SAP Business Data Cloud oferece:
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- Uma única fonte de verdade: todos os departamentos trabalham com as mesmas informações, atualizadas e contextualizadas.
- Dados acessíveis por toda a organização: de analistas a usuários de negócios, todos podem explorar os dados de acordo com sua função.
- Tomada de decisão mais rápida e menos arriscada: menos tempo para preparar e validar dados, mais tempo para analisar e agir.
- Melhor colaboração entre departamentos: graças a modelos semânticos compartilhados e visão interdepartamental.
- Custos e complexidade técnica reduzidos: substituindo várias soluções dispersas por uma plataforma unificada.
Casos de uso habilitados com SAP BDC
Uma empresa orientada por dados não precisa apenas de tecnologia. Ela exige que as equipes confiem nos dados, tenham acesso ágil a eles e sejam capazes de tomar decisões informadas. O SAP Business Data Cloud oferece:
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- Previsão de vendas com IA com base em dados históricos do SAP S/4HANA e comportamento externo.
- Análise de rentabilidade por canal/cliente, combinando dados financeiros, comerciais e logísticos.
- Automação de relatórios financeiros com rastreabilidade total dos dados.
- Suporte para modelos preditivos em manutenção, produção ou logística, conectando o SAP ao Databricks ou ao Jupyter.
- Exploração de dados com linguagem natural no SAP Analytics Cloud por usuários comerciais.
Um ecossistema preparado para o futuro
Além de seus recursos atuais, o SAP BDC está se integrando a ferramentas emergentes, como Insight Apps, assistentes inteligentes, mecanismos de IA generativa e automação de análise aumentada. Essas inovações permitirão que os usuários não apenas consultem, mas também conversem com seus dados, recebam recomendações proativas e gerem relatórios automaticamente.
Conclusão
Muitas organizações criaram arquiteturas de análise fragmentadas que não atendem mais às necessidades de agilidade, confiança e colaboração exigidas pelo ambiente atual. O SAP Business Data Cloud não apenas resolve essa fragmentação, mas também estabelece as bases para uma empresa verdadeiramente orientada por dados.
Com o SAP BDC, o caminho dos silos para a inteligência conectada está mais claro e acessível do que nunca. As empresas que o adotarem não só ganharão eficiência, mas também estarão preparadas para tomar decisões mais precisas e baseadas em evidências.
Na Avvale, ajudamos as organizações a obter o máximo valor do SAP Business Data Cloud, integrando eficientemente suas fontes de dados, projetando arquiteturas escaláveis e implementando modelos analíticos avançados. Nossa abordagem combina conhecimento técnico e visão estratégica para impulsionar decisões orientadas por dados e acelerar a transformação digital.
