No mais recente painel de especialistas da BigID, “O cenário em evolução da democratização de dados e da IA” líderes de pensamento de BigID, AWS, Coesão, e KPMG reuniram-se para explorar a interseção crítica de prontidão da IA e acesso seguro aos dadosA sessão ofereceu insights práticos para líderes de dados que precisam navegar no cenário digital em rápida transformação de hoje, especialmente à medida que as organizações vão além dos silos tradicionais em direção ao empoderamento de dados em toda a empresa.
Como adoção de IA Com a aceleração do crescimento econômico, a importância de disponibilizar dados confiáveis e de alta qualidade para um leque mais amplo de usuários nunca foi tão evidente. Mas essa acessibilidade traz consigo uma responsabilidade: garantir que os dados sejam governados, rastreáveis e seguros para uso. E para muitas organizações, o caminho para a democratização passa tanto por uma mudança de mentalidade quanto por metadados.
Principais conclusões
Uma das conclusões mais importantes da sessão foi a ideia de que o sucesso da IA depende da confiança — confiança na qualidade dos seus dados, na sua origem e na sua conformidade. Como disse Steven Gatchel, vice-presidente de Estratégia de Dados e IA da BigID:
Entre os clientes com quem trabalhamos, há um grande foco em realizar avaliações de prontidão para IA em dados... Ser capaz de acessá-los e garantir sua qualidade é essencial para a IA.
Essa prontidão não se aplica apenas a bancos de dados estruturados. Agora, ela inclui fontes não estruturadas, como PDFs, transcrições de chamadas, e-mails e registros de sistema. Dar sentido a essa profusão de dados — e prepará-la para uso em IA — é onde os metadados assumem o papel principal.
O elo perdido entre governança e IA
Os metadados emergiram como um tema central ao longo da discussão. Os participantes enfatizaram seu papel crescente em garantir a rastreabilidade dos dados, gerenciar riscos e dar suporte à segurança. IA éticaChris Johnson, Diretor de Gestão de Produtos da Cohesity, resumiu isso perfeitamente:
Os metadados são tão importantes quanto os próprios dados. Eles permitem a observabilidade e fornecem contexto, como a forma como os dados foram gerados... Sem eles, as organizações correm o risco de problemas regulatórios.
A conversa também abordou o equilíbrio entre inovação e governança — especificamente, como as empresas podem incentivar a experimentação segura sem introduzir riscos desnecessários. Shivam Patel, da AWS, observou que a experimentação é inevitável e deve ser encarada — desde que os controles adequados estejam em vigor.
Os funcionários querem experimentar. A democratização de forma segura permite que as equipes descubram insights, desenvolvam soluções rapidamente e evitem padrões negativos.
O que está impedindo o crescimento das equipes? Resultados da pesquisa realizada durante o webinar revelam os principais desafios.
Durante a sessão ao vivo, os participantes foram convidados a opinar sobre os principais obstáculos à democratização de dados. Os resultados revelaram um panorama claro dos entraves mais urgentes da atualidade:
- 52% A fragmentação de dados em silos foi apontada como o maior desafio.
- 31% apontou para a falta de metadados e ferramentas de observabilidade.
- 17% disse que o principal obstáculo era o apoio da liderança.
Essas percepções estiveram em estreita consonância com a discussão do painel, reforçando a necessidade de estruturas unificadas de governança de dados, estratégias de metadados mais robustas e alinhamento executivo para escalar a IA de forma responsável.
O que tornou esta sessão especialmente relevante foi a crença compartilhada de que a democratização não se trata de abrir as comportas, mas sim de capacitar os usuários com o nível certo de acesso, o contexto certo e as ferramentas certas. A IA generativa está ajudando a superar a lacuna técnica, permitindo que usuários sem conhecimento técnico interajam com os dados de maneiras novas e mais intuitivas — mas isso só funciona se os dados subjacentes forem confiáveis e gerenciados de forma responsável.
Os participantes do painel também discutiram medidas práticas: desde a criação de programas mais robustos de alfabetização de dados em todas as unidades de negócios até a implementação. estruturas de governança centralizadas que apoiam a colaboração sem comprometer a conformidade. Não se trata de escolher entre controle e inovação — trata-se de criar as condições para que ambos possam prosperar.
Como Kelly Sacker, da KPMG, resumiu:
A importância da democratização de dados aumentou exponencialmente à medida que a IA se integra às estratégias de negócios. Capacitar pessoas sem conhecimento técnico é fundamental para o sucesso da IA.
Se a sua organização está trabalhando para desbloquear o potencial da IA, mantendo a segurança dos dados, esta sessão é imperdível.
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