Rastreamento de linhagens que começa tarde demais cria lacunas de confiança: por que as empresas precisam de visibilidade desde os sistemas de registro até a IA.

Este blog é o segundo de uma série que explora como a Rocket Software e a Ataccama trabalham juntas para ajudar as organizações a construir inteligência de dados confiável e de ponta a ponta. Na primeira parte, a Ataccama examinou por que a linhagem completa depende da visibilidade em ambientes de mainframe, distribuídos e em nuvem. Nesta publicação, exploramos por que essa visibilidade é importante e o papel que a linhagem completa desempenha no estabelecimento da confiança para relatórios, governança, IA e tomada de decisões.

Resumo

• Para estabelecer confiança em relatórios, governança, análises e IA, é necessário que a linhagem completa comece no sistema de origem, e não no ponto de consumo.
• Lacunas na linhagem de dados são lacunas de confiança. Sem visibilidade sobre a origem dos dados e como eles foram alterados, as organizações tomam decisões com base em evidências incompletas.
• À medida que a IA influencia decisões e ações, as organizações precisam de dados explicáveis ​​e governados, com visibilidade de todo o seu ciclo de vida e contexto de negócios.
• O rastreamento de ponta a ponta aprimora as investigações de qualidade de dados, os relatórios regulatórios, o planejamento de modernização e a prontidão para IA, conectando os resultados finais às fontes e dependências iniciais.
• Juntas, a Rocket e a Ataccama proporcionam visibilidade contínua desde os sistemas operacionais até as plataformas de dados modernas, ajudando as organizações a migrar de uma visibilidade fragmentada para um contexto pronto para a tomada de decisões.

Por que a genealogia completa é a base da confiança?

A maioria das estratégias de dados empresariais parte do pressuposto de que a confiança pode ser estabelecida assim que os dados chegam a um data warehouse na nuvem, aplicativo, painel de controle, modelo de IA ou agente. No entanto, grande parte do contexto que determina se os dados que chegam ali são confiáveis ​​já está várias etapas antes.

Muitos dados críticos para os negócios não se originam na nuvem. Eles começam nos sistemas operacionais que executam a empresa: plataformas de sinistros, sistemas de apólices, pagamentos e contas de clientes, além de ambientes legados que ainda servem como sistemas de registro.

É por isso que a linhagem empresarial não pode começar no ponto de consumo. Ela precisa começar no ponto de origem.
O primeiro post de Ataccama nesta série destaca um ponto importante: a linhagem só é útil quando está completa. Em ambientes empresariais complexos, a linhagem se fragmenta quando quaisquer sistemas ficam fora do grafo. Essa fragmentação cria riscos para relatórios regulatórios, investigações de qualidade de dados, análise de impacto, governança e raciocínio de IA.

A Rocket resolve esse desafio exatamente onde ele reside, estendendo a linhagem aos sistemas onde os dados críticos de negócios se originam.

A lacuna de linhagem não é apenas uma lacuna de cobertura técnica. É uma lacuna de confiança.

Quando as organizações não conseguem rastrear os dados desde os sistemas onde foram criados até os sistemas que os transformam, armazenam, analisam e utilizam, elas são forçadas a tomar decisões com base em evidências parciais. Elas sabem onde um ativo de dados foi parar, mas não qual processo operacional o criou. Elas podem ver uma métrica em um relatório, mas não todas as transformações anteriores que a moldaram. Elas podem identificar um problema de qualidade de dados em um painel, mas não a condição de origem que o causou.

Isso mina a confiança nas próprias iniciativas que os programas de dados modernos visam apoiar.

O problema com a linhagem que começa rio abaixo

As empresas investiram pesadamente em plataformas de dados modernas. Esse investimento gerou análises melhores, acesso mais amplo aos dados e programas de governança mais escaláveis. Mas também introduziu um ponto cego comum: as organizações só obtêm visibilidade dos dados depois que eles já foram migrados.
Essa visão a jusante é valiosa, mas incompleta.

O desafio torna-se cada vez mais urgente à medida que as organizações expandem o uso de IA e a tomada de decisões baseada em dados. A Gartner^® prevê que, até 2026, as organizações abandonarão 60% dos projetos de IA que não forem suportados por dados adequados para IA.¹ .

Ao mesmo tempo, 36% das empresas ainda obtêm mais da metade de sua receita comercial de aplicativos mainframe, e 21% obtêm mais de três quartos.² Quando a linhagem começa no data warehouse, no lakehouse, na plataforma de BI ou no fluxo de trabalho de IA, ela pode perder regras de negócios críticas, transformações, movimentações de arquivos, trabalhos em lote, lógica de aplicativos e dependências do sistema de origem que moldaram os dados antes de sua chegada.

Líderes empresariais, equipes de governança e engenheiros de dados precisam de respostas para as mesmas perguntas fundamentais: de onde os dados se originaram, quais sistemas e processos os criaram, como eles mudaram ao longo do caminho e quais relatórios, aplicativos, modelos e processos de negócios subsequentes dependem deles.

Por que o contexto do sistema de origem importa agora mais do que nunca.

A linhagem de dados sempre foi importante para a governança, a conformidade e a qualidade dos dados. Mas sua importância está aumentando à medida que as empresas migram do uso de dados orientado por análises para a tomada de decisões assistida por IA e fluxos de trabalho automatizados.

As iniciativas de IA dependem de mais do que apenas a disponibilidade de dados. Elas exigem dados precisos, explicáveis, atuais, governados e conectados ao contexto de negócios.

O contexto de negócios tem origem nos sistemas operacionais onde os eventos de negócios ocorrem. Para muitas organizações, principalmente em setores regulamentados, esses sistemas ainda incluem mainframes e plataformas legadas que permanecem como a fonte autorizada de dados corporativos críticos. Quando esses ambientes estão fora da cobertura de linhagem, as organizações não estão simplesmente perdendo um nó técnico em um grafo. Elas estão perdendo a verdade operacional por trás dos dados.

Isso tem consequências reais.

Um relatório regulatório torna-se mais difícil de defender quando as equipes não conseguem rastrear os dados até os sistemas de registro que os produziram. Um problema de qualidade de dados leva mais tempo para ser resolvido quando as equipes conseguem identificar a falha subsequente, mas não a causa primária. Qualquer iniciativa de mudança torna-se mais arriscada quando as equipes não entendem quais relatórios, aplicativos, produtos de dados ou pipelines de IA dependem do sistema que está sendo alterado. Uma iniciativa de IA torna-se mais difícil de governar quando as equipes não conseguem explicar a linhagem dos dados usados ​​para fundamentar as saídas do modelo ou as recomendações do agente.

Por que a IA aumenta a importância da linhagem?

A IA está mudando o que as organizações esperam dos dados corporativos. Não basta mais que os dados estejam disponíveis, catalogados ou aprovados para uso em um painel de controle. À medida que os dados começam a fundamentar copilotos, modelos, agentes e fluxos de trabalho de decisão automatizados, as organizações precisam entender se esses dados são suficientemente explicáveis ​​para serem confiáveis. Isso exige mais do que uma visão do produto final de dados. Exige visibilidade de todo o caminho percorrido pelos dados antes de chegarem a um fluxo de trabalho de IA.

Os sistemas de IA herdam as lacunas dos dados que os alimentam. Quando a linhagem começa depois que os dados já foram transformados, agregados, replicados ou separados do contexto do sistema de origem, as equipes não conseguem explicar como esses dados foram criados, o que mudou ao longo do processo ou quais suposições estão embutidas neles.

À medida que a IA evolui da geração de informações para a influência em decisões e ações, essas lacunas tornam-se cada vez mais significativas. Os usuários de negócios precisam ter confiança de que as respostas, recomendações e melhores ações subsequentes geradas por IA sejam baseadas em informações atuais, confiáveis ​​e explicáveis.

É aí que a linhagem se torna um componente fundamental da prontidão para a IA. Ela fornece evidências de que as organizações entendem os dados por trás da inteligência e podem demonstrar onde esses dados se originaram, como mudaram e por que são confiáveis.

O que uma linhagem completa torna possível

Quando a linhagem se estende dos sistemas operacionais para as plataformas de dados modernas, as organizações ganham mais do que um gráfico melhor. Elas ganham o contexto necessário para tomar decisões com maior confiança.

Análise de causa raiz da qualidade de dados mais rápida: Problemas de qualidade de dados frequentemente surgem em etapas posteriores, mas a causa geralmente ocorreu muito antes no fluxo de dados. Um defeito em um campo de origem, um job em lote, um processo de transformação ou definições de negócios conflitantes podem criar problemas que aparecem em outros lugares. Com a linhagem completa, as equipes podem rastrear os problemas até sua origem, em vez de depender de investigação manual e documentação desconexa. Isso reduz o esforço e aumenta a confiança na correção.

Relatórios regulatórios mais defensáveis: Os relatórios regulatórios exigem mais do que números precisos. As organizações precisam ser capazes de demonstrar a origem de um dado, como ele foi calculado e como se movimentou no ambiente. Quando a rastreabilidade exclui o sistema de registro, comprovar a cadeia de custódia torna-se difícil. A rastreabilidade completa conecta os resultados dos relatórios aos sistemas operacionais e às transformações que os produziram.

Modernização mais segura: Antes de modernizar, substituir, integrar ou desativar um sistema, as equipes precisam de visibilidade dos relatórios, aplicativos, produtos de dados, processos e pipelines de IA que dependem dele. Sistemas legados frequentemente contêm anos de lógica de negócios e dependências acumuladas que são mal documentadas em outros locais. O mapeamento completo da linhagem expõe esses relacionamentos antes que as alterações sejam feitas, ajudando as equipes a identificar riscos mais cedo e a tomar decisões de modernização com maior confiança.

Maior prontidão para IA e agentes: Sistemas de IA, copilotos e agentes dependem de dados explicáveis ​​e governados. Quando a linhagem de dados remonta às fontes operacionais, as organizações obtêm o contexto necessário para compreender, governar e confiar nos dados que sustentam as saídas e decisões geradas por IA.

Onde Rocket e Ataccama se encaixam

O Ataccama ONE oferece uma experiência centralizada de linhagem e governança, onde as equipes consomem, gerenciam e atuam sobre a linhagem em toda a empresa. Os scanners Rocket funcionam como fontes de linhagem suportadas nesse ambiente, de modo que os metadados gerados pelo Rocket aparecem no mesmo gráfico e interface que a linhagem produzida pelos scanners nativos do Ataccama.

A Rocket amplia essa visibilidade para os sistemas operacionais, aplicativos, bancos de dados, tarefas, código e processos de transformação que, muitas vezes, ficam fora da cobertura da linhagem de dados moderna. Juntas, a Rocket e a Ataccama conectam os ambientes onde os dados corporativos críticos se originam com as plataformas modernas onde são gerenciados, analisados ​​e, cada vez mais, utilizados por IA.

Capturar a linhagem em plataformas modernas é apenas parte do desafio. A tarefa mais difícil é rastrear dados através de décadas de lógica de transformação oculta em código procedural, agendamento e orquestração complexos de tarefas com ramificação condicional e armazenamento não relacional fragmentado e sem contexto. A vasta experiência da Rocket em ambientes operacionais complexos estende a linhagem aos sistemas onde os dados críticos de negócios são criados — os sistemas que a Rocket tem ajudado empresas a operar e modernizar há anos.

Sem visibilidade desses sistemas a montante e pontos de transformação, as organizações veem apenas os estágios finais da jornada dos dados. Juntas, a Rocket e a Ataccama fornecem uma visão contínua desde a origem operacional até o consumo controlado, ajudando as equipes a entender não apenas onde os dados foram parar, mas também de onde vieram, como foram transformados e o que depende deles.

É aí que a linhagem se torna mais do que documentação. Ela se torna um mecanismo de confiança.
Considere um desafio comum enfrentado pelas instituições financeiras: validar um dado crítico em seus relatórios e comprovar sua origem.

E se um número de relatório regulatório não puder ser rastreado até sua origem?

Antes: linhagem fragmentada

Uma organização de serviços financeiros está preparando um relatório regulatório trimestral. O valor apresentado é visível no ambiente de análise, mas o rastreamento para antes de chegar aos sistemas onde os dados subjacentes de conta, transação e saldo foram originados.

Quando um revisor questiona o número, engenheiros de dados, equipes de aplicativos, analistas e responsáveis ​​pela governança investigam suas respectivas partes do processo. Sem uma visão completa da origem ao relatório, comprovar como o número foi obtido torna-se um longo exercício manual.

O resultado: validação atrasada, aumento do esforço de auditoria e redução da confiança na capacidade da organização de defender o número relatado.

Depois: Rocket Data Intelligence e Ataccama

Com o Rocket Data Intelligence estendendo a linhagem aos sistemas operacionais e o Ataccama fornecendo uma experiência centralizada de linhagem e governança, as equipes podem rastrear o dado do relatório até seus sistemas de origem, transformações e dependências.

Quando os números são questionados, a organização pode ver rapidamente de onde os dados se originaram, como mudaram e quais sistemas contribuíram para o resultado final.

O resultado: validação mais rápida, maior confiança nas auditorias, redução do esforço manual e uma base mais sólida para relatórios, governança e iniciativas de IA.

No próximo artigo, examinaremos como a linhagem confiável, os metadados e o contexto de negócios contribuem para a prontidão da IA ​​e ajudam as organizações a estabelecer confiança nos dados que alimentam análises, automação, copilotos e agentes.

Enquanto isso, explore como a Rocket Data Intelligence e a Ataccama trabalham juntas para fornecer visibilidade de ponta a ponta em ambientes de dados operacionais e modernos.

Sobre esta série

A série começou explorando por que a linhagem incompleta cria pontos cegos. Ataccama mostrou como ampliar a visibilidade em ambientes de mainframe, distribuídos e em nuvem cria a linhagem completa necessária para dar suporte a iniciativas de governança, análise, modernização e IA.

No próximo artigo, Ataccama explora a transição de dados explicáveis ​​para o uso de dados governados. A linhagem completa em todos os ambientes ajuda as organizações a entender a origem, as transformações, as dependências e os impactos das mudanças subsequentes nos dados. A governança, então, responde à pergunta crucial: esses dados devem ser usados ​​para essa decisão? À medida que a IA assume maior influência sobre os resultados de negócios, as organizações precisam de ambas as respostas. É aí que a governança baseada em políticas se torna essencial.