Um estudo da Rocket Software revelou que menos de um terço das empresas utiliza todos os dados disponíveis para alimentar seus modelos de IA.

Waltham, Massachusetts – 8 de outubro de 2024 – A Rocket Software, líder global em tecnologia de software de modernização, anunciou hoje os resultados de sua pesquisa " Repensando o Papel dos Dados de Mainframe em IA e Análise Enterprise " . Conduzida pela Foundry Media para a Rocket Software, a pesquisa entrevistou mais de 200 líderes empresariais e tomadores de decisão nas áreas de análise de dados, gestão, engenharia e arquitetura nos EUA, Reino Unido, Alemanha e França, para entender como as organizações estão aproveitando os dados de mainframe como parte de suas iniciativas de IA e análise. A pesquisa constatou que apenas 28% dos entrevistados utilizam dados de mainframe extensivamente em iniciativas orientadas a dados. Não considerar os dados de mainframe – que incluem informações em tempo real e históricas sobre interações com clientes, dados de contas, transações financeiras e estoque – em modelos de IA é uma oportunidade perdida. Ao integrar esses dados valiosos, os modelos se tornam mais precisos, perspicazes e refletem o escopo completo das operações de uma organização, revelando insights poderosos e impulsionando uma tomada de decisão mais informada.

A inteligência artificial (IA) e a análise avançada de dados desempenham um papel cada vez mais importante na diferenciação das empresas, abrindo oportunidades para novas eficiências, impulsionadores de crescimento e experiências aprimoradas para o cliente. O sucesso e a utilidade de um modelo de IA residem nos dados com os quais ele é treinado. Na corrida pela adoção da IA, a maioria das organizações não conseguiu aproveitar totalmente os dados de mainframe para aprimorar seus modelos. Uma IA que represente com precisão todos os dados de uma empresa oferece aos líderes maior visibilidade das operações e insights mais profundos, facilitando a tomada de decisões informadas em tempo real. De fato, 46% dos entrevistados afirmaram que os dados de mainframe representam um meio potencial para melhorar a qualidade, a precisão e a integridade dos conjuntos de dados existentes.

Desafios, tanto reais quanto percebidos, têm levado muitos a enfrentar dificuldades na integração de dados de mainframe em suas capacidades de IA e análise de dados:

• 76% dos líderes afirmaram que o acesso a dados de mainframe e metadados contextuais foi muito ou um tanto desafiador.
• 64% afirmaram que consideram a integração de dados de mainframe com fontes de dados em nuvem um desafio que varia de moderado a muito grande
• Os maiores obstáculos à utilização de dados de mainframe foram:
  • Complexidade dos processos de recuperação e extração de dados (59%)
  • Preocupações com relação à segurança, conformidade e privacidade de dados (56%)
  • Formatos de dados proprietários (41%)

“Se as organizações não incorporarem seus dados de mainframe em IA e análises, correm o risco de desenvolver modelos menos inteligentes, poderosos ou precisos”, disse Michael Curry, presidente da Unidade de Negócios de Modernização de Dados da Rocket Software. “A Rocket Software possui a tecnologia e a expertise para ajudar as empresas a integrar facilmente seus dados de mainframe às suas iniciativas de IA e análises, automatizando a complexidade e reduzindo a necessidade de habilidades e conhecimentos especializados para proteger, recuperar e extrair dados de mainframe.”

A modernização de mainframes é um investimento que vale a pena. Quarenta e dois por cento dos entrevistados disseram preferir adotar uma solução pré-construída para integrar seus dados de mainframe com dados na nuvem, e 51% citaram a criação de novas capacidades analíticas ou iniciativas de negócios que antes não eram possíveis como o caso de uso mais atraente para dados de mainframe. É aí que parceiros experientes, que oferecem recursos em todo o processo de modernização, podem apoiar as empresas, mitigando desafios para desbloquear todo o potencial dos dados. Os entrevistados destacaram a escalabilidade para grandes conjuntos de dados (82%), a interoperabilidade com ferramentas e plataformas de gerenciamento de dados existentes (82%) e a segurança e criptografia robustas (81%) como os principais benefícios da integração de dados de mainframe e nuvem.

Para baixar o estudo completo, clique aqui . Para obter mais informações, inscreva-se no webinar da Rocket Software na terça-feira, 12 de novembro, aqui .

Metodologia

A Foundry entrevistou 213 líderes empresariais e tomadores de decisão, incluindo aqueles que atuam em funções de análise de dados, gerenciamento de dados, engenharia de dados ou arquitetura de dados, entre 10 e 27 de maio de 2024, para entender como as organizações estão utilizando ou planejando utilizar dados de mainframe como parte de suas iniciativas de IA e análise para impulsionar a estratégia, melhorar a eficiência operacional e aumentar a vantagem competitiva.

Sobre a Rocket Software

A Rocket Software é líder global em tecnologia de modernização e parceira de referência que capacita as principais empresas do mundo em suas jornadas de modernização, abrangendo desde sistemas essenciais até a nuvem. Com a confiança de mais de 12.500 clientes e 750 parceiros, e com mais de 3.000 funcionários em todo o mundo, a Rocket Software permite que seus clientes maximizem seus dados, aplicativos e infraestrutura para fornecer serviços críticos que impulsionam o mundo moderno. A Rocket Software é uma empresa privada americana com sede na região de Boston e centros de excelência estrategicamente localizados na América do Norte, Europa, Ásia e Austrália. A Rocket Software faz parte do portfólio da Bain Capital Private Equity. Siga a Rocket Software no LinkedIn e no Twitter ou visite www.RocketSoftware.com .