Sustentação de ambientes dados: entenda por que sua empresa precisa

Nos últimos anos, a sustentação de ambientes de dados se tornou ainda mais importante diante do crescimento exponencial da geração e uso de dados dentro da estrutura de TI das companhias. De acordo com um relatório da consultoria IDC, o volume global de dados deve ultrapassar os 175 zettabytes até o final de 2025. Esse crescimento acelerado é resultado direto da popularização de tecnologias como a Internet das Coisas (IoT), inteligência artificial e a crescente digitalização dos negócios.

Esses dados, sejam em texto, áudio ou imagens, tornam-se apenas um emaranhado de informações se não houver um formato estratégico de gestão e sustentação técnica eficiente.

Neste artigo, vamos explorar como a sustentação de ambientes de dados se tornou crucial para a escalabilidade dos negócios, garantindo que as informações se transformem em ativos valiosos para a tomada de decisão. Confira a seguir.

Crescimento de dados e as novas tecnologias

O aumento exponencial do volume de dados produzidos e armazenados é impulsionado pelo avanço de novas tecnologias, como sistemas inteligentes, sensores IoT, aplicações corporativas e processos automatizados. Esse grande volume de informações trouxe oportunidades inéditas para as empresas, mas também um desafio importante: como manter ambientes de dados e soluções de inteligência artificial (IA) confiáveis, seguros e disponíveis em tempo real?

É nesse cenário que a sustentação de ambientes de dados se torna indispensável. Mais do que uma atividade técnica, trata-se de uma estratégia essencial para garantir a continuidade das operações analíticas e o sucesso das iniciativas de transformação digital.

O que é sustentação de ambientes de dados

A sustentação de ambientes de dados consiste em oferecer suporte técnico contínuo e especializado para toda a infraestrutura que sustenta a inteligência de dados nas empresas. Essa sustentação é realizada com o apoio de equipes qualificadas e soluções atualizadas do mercado — desde pipelines e dashboards até fluxos analíticos e modelos de inteligência artificial (IA) em produção.

Na prática, sustentar um ambiente de dados significa monitorar, manter e evoluir sistemas críticos para garantir que os dados circulem de forma segura, estável e em conformidade com os padrões de governança exigidos pela empresa ou por seu setor regulado. É isso que permite decisões estratégicas baseadas em dados confiáveis, sem interrupções ou falhas de desempenho.

Além disso, a sustentação envolve a integração de dados complexos, o desempenho de ambientes em nuvem ou híbridos e a atualização de componentes técnicos que acompanhem a evolução das plataformas analíticas.

Por que a sustentação é tão importante para o seu negócio?

Empresas que dependem de dados para operar e inovar — seja nos setores financeiro, industrial, de energia ou outros — precisam de ambientes de dados estáveis, auditáveis e seguros. Uma sustentação bem executada é o que garante essa base sólida, trazendo benefícios reais para o dia a dia do negócio:

• Alta disponibilidade: monitoramento constante e correção proativa de falhas evitam paradas que podem comprometer decisões importantes.

• Confiabilidade e governança: processos sustentados reduzem erros, retrabalhos e garantem compliance com normas de segurança e privacidade.

• Escalabilidade: a infraestrutura é preparada para crescer junto com o volume e a complexidade dos dados.

• Otimização de custos: automação de tarefas e suporte especializado diminuem esforços manuais e evitam desperdícios operacionais.

A sustentação de ambientes de dados é, portanto, um diferencial competitivo que assegura confiabilidade e continuidade para suas operações analíticas.

Principais desafios enfrentados pelas empresas

Sem uma estratégia de sustentação de ambientes de dados bem definida, os riscos operacionais crescem rapidamente. Muitas empresas não contam com equipes técnicas robustas para lidar com esses desafios, já que a gestão de tecnologia muitas vezes não é o foco principal do negócio.

Entre os obstáculos mais comuns estão:

• Falta de confiabilidade nas análises, causada por falhas em pipelines e inconsistências nas bases de dados;

• Baixa escalabilidade, dificultando a evolução dos projetos de dados e inteligência artificial;

• Riscos de segurança e compliance, especialmente em ambientes multicloud ou com alta complexidade regulatória;

• Altos custos operacionais, devido a retrabalho, suporte reativo e sobrecarga das equipes internas;

• Dificuldade de integração entre diferentes fontes de dados, o que compromete a qualidade das análises e o tempo de resposta.

Esses problemas reduzem a competitividade e colocam em risco a jornada analítica das empresas, especialmente quando há modelos de IA em produção que dependem de dados atualizados, confiáveis e íntegros.

Boas práticas para uma sustentação eficiente

Garantir ambientes de dados e IA sustentáveis exige planejamento estratégico e execução contínua. Para que a sustentação de ambientes de dados seja realmente eficiente, algumas boas práticas são indispensáveis:

• Monitoramento proativo, com alertas automatizados para identificar falhas antes que afetem os usuários;

• Equipes especializadas, com domínio em arquitetura de dados, inteligência artificial e governança;

• Automação de tarefas de suporte, reduzindo erros manuais e acelerando processos operacionais;

• Atualização tecnológica constante, garantindo compatibilidade com novas ferramentas e mantendo a performance;

• Políticas robustas de governança e compliance, assegurando a integridade, rastreabilidade e segurança dos dados.

Adotar essas práticas fortalece a base da sua estratégia de dados e garante ambientes mais estáveis, escaláveis e confiáveis.

Sustentação de dados e IA: casos de uso

Em projetos de inteligência artificial em produção, a sustentação de ambientes de dados é determinante para garantir desempenho e confiabilidade. Um exemplo prático é o trabalho realizado pelo time de especialistas da AMcom para uma grande indústria do setor de gás.

Uma squad dedicada foi estruturada conforme as necessidades específicas do projeto, apoiando toda a operação analítica da companhia. O resultado foi um ambiente com mais segurança, confiabilidade e automação no fluxo de dados.

Com essa sustentação estratégica, a empresa conseguiu acelerar sua tomada de decisão em 15 dias. Veja o case completo.

Quer saber como a AMcom vai além do suporte técnico e entrega sustentação de dados com governança, escalabilidade e confiança? Fale com nosso time!