No cenário atual, onde os dados são ativos estratégicos, as organizações buscam maneiras eficazes de gerenciá-los e utilizá-los para impulsionar decisões de negócio. O Data Mesh surge como uma abordagem inovadora que promove a descentralização da arquitetura de dados, permitindo que diferentes domínios dentro da organização gerenciem seus próprios dados como produtos. Este artigo explora o conceito de Data Mesh, seus benefícios e desafios, destacando como essa abordagem melhora a escalabilidade e a agilidade, facilitando a democratização dos dados de forma segura e governada.​  O Que é Data Mesh?  O Data Mesh é uma abordagem arquitetônica descentralizada para o gerenciamento de dados que enfatiza a distribuição de responsabilidades entre equipes multifuncionais. Diferentemente das arquiteturas tradicionais centralizadas, o Data Mesh propõe que cada domínio de negócio seja responsável por seus próprios dados, tratando-os como produtos. Essa mudança visa aumentar a flexibilidade e a escalabilidade na gestão de dados, alinhando-os mais estreitamente com as necessidades específicas de cada área da organização. ​   Princípios Fundamentais do Data Mesh  O Data Mesh se baseia em quatro princípios essenciais:​   Benefícios do Data Mesh  A adoção do Data Mesh oferece diversas vantagens para as organizações:​   Desafios na Implementação do Data Mesh  Embora os benefícios sejam significativos, a implementação do Data Mesh apresenta desafios:​   Caso de Uso: Implementação do Data Mesh no ING Bank  O ING Bank, uma instituição financeira global, adotou a abordagem de Data Mesh para transformar sua arquitetura de dados. Antes da implementação, o banco enfrentava desafios relacionados à centralização dos dados, que limitava a escalabilidade e a agilidade. Ao descentralizar a propriedade dos dados para equipes de domínio específicas, o ING conseguiu melhorar a qualidade dos dados, acelerar o tempo de entrega de insights e aumentar a satisfação dos clientes. Essa transformação permitiu ao banco responder de forma mais eficaz às demandas do mercado e às necessidades dos clientes. ​   Conclusão  O Data Mesh representa uma evolução significativa na gestão de dados empresariais, promovendo a descentralização e tratando os dados como produtos gerenciados pelos próprios domínios de negócio. Essa abordagem melhora a escalabilidade, a agilidade e facilita a democratização dos dados de forma segura e governada. Embora a implementação apresente desafios, os benefícios potenciais tornam o Data Mesh uma consideração valiosa para organizações que buscam se tornar verdadeiramente data-driven.​   Descentralize com inteligência e leve sua gestão de dados para o próximo nível! A Kie-Tec apoia sua empresa na adoção do Data Mesh, implementando estratégias de governança federada, infraestrutura de autosserviço e cultura orientada a dados. Torne seus domínios mais ágeis, escaláveis e preparados para transformar dados em decisões com segurança e autonomia.  Fale com a Kie-Tec e descubra como aplicar o Data Mesh na prática e acelerar sua jornada data-driven!  Referências: 

Imagine uma empresa que deseja impulsionar a tomada de decisões com base em dados, melhorar sua eficiência e se tornar mais competitiva. Parece um caminho óbvio — mas por onde começar? Assim como qualquer plano de crescimento, a jornada rumo à maturidade analítica precisa começar por autoconhecimento.  Este artigo apresenta como uma avaliação da maturidade analítica permite às organizações identificar seu ponto de partida, priorizar investimentos e gerar resultados consistentes. A fotografia inicial — obtida com métodos como o CRISP-DM — é o que transforma boas intenções em projetos de dados eficazes.  O Que é Maturidade Analítica?  A maturidade analítica representa o nível de capacidade de uma organização em coletar, tratar e usar dados estrategicamente. Organizações mais maduras têm maior autonomia para tomar decisões baseadas em dados confiáveis, integrados e acessíveis em toda a empresa.  Por que Começar com um Assessment?  Antes de investir em novas plataformas, contratar especialistas ou desenvolver dashboards, é essencial avaliar a realidade atual da organização. Esse processo — normalmente chamado de assessment de dados — permite:  O CRISP-DM como Base para Avaliação  O framework CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é amplamente utilizado como base metodológica para projetos de dados. As duas etapas iniciais — Entendimento do Negócio e Entendimento dos Dados — são essenciais para iniciar com clareza e assertividade.  1. Entendimento do Negócio: Perguntas Estratégicas que Precisam de Resposta  Nesta etapa, o objetivo é entender quais são os objetivos reais da organização e como os dados podem apoiá-los. Exemplos de perguntas que podem surgir:  Insights dessa etapa podem revelar, por exemplo, que o time comercial não tem visibilidade clara sobre a jornada do cliente, ou que o setor financeiro não consegue antecipar variações de fluxo de caixa com base em dados históricos — problemas que impactam diretamente os resultados.  2. Entendimento dos Dados: Realidade versus Expectativa  Aqui, são analisadas as fontes de dados, sua estrutura, qualidade e acessibilidade. Perguntas típicas incluem:  Essa análise ajuda a dimensionar o esforço técnico, priorizar integrações e decidir se é viável começar com um MVP (mínimo produto viável), além de levantar riscos importantes como dados sensíveis fora do controle de governança.  Como Esses Insights Beneficiam o Plano de Projeto  Ao combinar os aprendizados sobre o negócio com o real estado dos dados, é possível:  Esse conhecimento inicial permite que o projeto de dados seja construído de forma estratégica, estruturada e com metas claras, aumentando as chances de sucesso e gerando valor desde as primeiras entregas.  Conclusão  A jornada para se tornar uma empresa verdadeiramente data driven começa com uma etapa muitas vezes ignorada: autoconhecimento analítico. Entender o ponto de partida é o que permite definir prioridades, evitar investimentos equivocados e alcançar resultados consistentes.  Começar pela avaliação da maturidade analítica, com apoio de frameworks como o CRISP-DM, é o que transforma intenção em estratégia — e estratégia em impacto real.  Sua jornada data-driven começa com o primeiro passo certo: autoconhecimento analítico! A Kie-Tec ajuda sua empresa a avaliar sua maturidade analítica, identificando oportunidades, riscos e prioridades para transformar dados em decisões estratégicas. Com frameworks como o CRISP-DM, construímos uma base sólida para projetos de dados que geram valor real desde as primeiras entregas. Entre em contato e descubra como transformar intenção em resultados com um plano de dados alinhado ao seu negócio!  Referências 

Imagine uma empresa que implementou com sucesso a automação de um processo específico, colhendo benefícios como redução de custos e aumento de eficiência. Animada com os resultados iniciais, a organização decide expandir a automação para outros setores. No entanto, à medida que tenta escalar essas iniciativas, depara-se com obstáculos inesperados que dificultam o progresso. Essa situação é comum em muitas empresas que buscam ampliar suas operações de automação. Este artigo explora os desafios enfrentados ao escalar a automação e apresenta soluções práticas, destacando como a plataforma UiPath pode facilitar essa transição.  Desafios Comuns na Escala da Automação  1. Integração com Sistemas Legados  Muitas organizações operam com sistemas antigos que não foram projetados para interagir com tecnologias modernas. Integrar a automação a esses sistemas pode ser complexo e propenso a erros, criando um obstáculo significativo para a expansão das iniciativas de RPA.  2. Gestão da Mudança Organizacional  A introdução de automação em larga escala pode gerar resistência entre os colaboradores, que podem temer pela segurança de seus empregos ou sentir-se desconfortáveis com novas formas de trabalho. Uma comunicação eficaz e programas de treinamento são essenciais para mitigar esses receios e promover a aceitação das mudanças.  3. Manutenção da Qualidade e Consistência  À medida que a automação se expande, garantir que todos os processos automatizados mantenham alta qualidade e consistência torna-se um desafio, especialmente sem uma governança adequada. A falta de padrões claros pode levar a discrepâncias e ineficiências nos processos automatizados.  Soluções Práticas com UiPath  Integração Simplificada com Sistemas Legados  A UiPath oferece ferramentas robustas que facilitam a integração com sistemas legados, permitindo que as empresas automatizem processos sem a necessidade de substituir infraestruturas existentes. A plataforma é projetada para interagir com uma ampla variedade de aplicativos e sistemas, proporcionando uma transição suave para a automação em larga escala.  Gestão Eficaz da Mudança  Para enfrentar a resistência interna, é crucial implementar um plano de comunicação claro e oferecer treinamento adequado aos colaboradores. A UiPath Academy disponibiliza recursos educacionais que capacitam as equipes a compreender e utilizar as ferramentas de RPA, facilitando a transição e promovendo a aceitação da automação.  Governança Centralizada  Manter a qualidade e a consistência dos processos automatizados é vital. A UiPath Automation Ops permite que as empresas implementem regras de governança eficazes, personalizem políticas organizacionais e monitorem o desenvolvimento da automação, garantindo conformidade e qualidade em larga escala.  Caso de Sucesso: Randoncorp  A Randoncorp, uma das maiores fabricantes de implementos rodoviários da América Latina, enfrentava desafios na padronização de processos e na busca por maior eficiência operacional. Ao adotar a UiPath como plataforma de automação, a empresa passou a operar com mais agilidade e segurança em seus fluxos internos.  O projeto resultou em uma verdadeira cultura de automação, com os robôs sendo tratados como "colaboradores digitais". A empresa não apenas otimizou processos repetitivos, mas também integrou o RPA a estratégias de inovação, permitindo que os times de negócio tivessem mais tempo para decisões estratégicas. Segundo a própria Randoncorp, o uso da UiPath contribuiu para uma "transformação digital estruturada, rápida e sustentável".  Conclusão  Escalar iniciativas de automação apresenta desafios significativos, mas com abordagens estratégicas e o uso de ferramentas adequadas, como as oferecidas pela UiPath, é possível superar obstáculos e alcançar uma automação eficaz em larga escala.  Ao enfrentar questões de integração, gestão de mudanças e governança com soluções específicas, as empresas podem transformar seus processos, obter vantagem competitiva e acelerar sua jornada rumo à eficiência operacional e à inovação contínua.  Escale sua automação com confiança e eficiência! Com a expertise da Kie-Tec e o poder da plataforma UiPath, sua empresa supera os desafios da automação em larga escala — desde a integração com sistemas legados até a gestão da mudança e a governança de qualidade. Transforme robôs em verdadeiros aliados estratégicos e leve sua operação a um novo patamar. Fale com a Kie-Tec e impulsione sua jornada de automação com resultados reais e sustentáveis!  Referências