A capacidade de extrair insights rápidos e precisos do volume crescente de dados é decisiva nos negócios. Convergir Business Intelligence (BI) e Inteligência Artificial Generativa (GenAI) exige mais do que apenas dados. Exige governança, agilidade, padronização e inteligência em tempo real— e esse nível de sofisticação técnica não se improvisa.
Neste artigo, reunimos insights e destacamos princípios e práticas para viabilizar essa integração.
1. Adote arquiteturas modernas: Data Lakehouse
O relatório “State of the Data Lakehouse in the AI Era” de 2025 destaca que 85% das organizações estão utilizando data lakehouses para o desenvolvimento de modelos de IA, evidenciando sua importância na preparação de dados para aplicações de GenAI.
2. Padrões Abertos para Flexibilidade e Interoperabilidade
A adoção de formatos de tabela abertos, como Apache Iceberg e Delta Lake, permite que as organizações evitem o aprisionamento a fornecedores específicos, garantindo flexibilidade e compatibilidade com diversas ferramentas de análise e processamento de dados.
3. Governança e Segurança Integradas
Com o aumento das regulamentações de privacidade de dados, como GDPR e CCPA, é importante implementar controles de acesso granulares e monitoramento contínuo. O uso de catálogos de dados e políticas de governança robustas assegura conformidade e segurança em ambientes de lakehouse.
Dicas:
- Adote uma abordagem de “menor privilégio”, utilizando controles de acesso baseados em funções (RBAC) e visualizações SQL para restringir o acesso a dados sensíveis, como informações pessoais identificáveis (PII). Ferramentas como o Unity Catalog permitem gerenciar permissões de forma centralizada e consistente em todos os ativos de dados. –Databrincks
- Implemente autenticação multifator (MFA), restrinja o acesso com base no princípio do menor privilégio e monitore continuamente as atividades na rede para detectar e prevenir acessos não autorizados. – Microsoft
4. Eficiência Operacional e Redução de Custos
A arquitetura lakehouse permite a separação entre armazenamento e processamento, otimizando o uso de recursos e reduzindo custos operacionais. Empresas relatam economias significativas ao migrar de data warehouses tradicionais para lakehouses, com melhorias na performance analítica. – Microsoft
5. Cultura de dados e colaboração interdisciplinar
Nem a melhor arquitetura funciona sem um mindset de dados e cooperação entre equipes de BI, engenharia e ciência de dados. McKinsey aponta que empresas com governança robusta e clareza de papéis são 3× mais propensas a gerar >20% de contribuição ao EBIT por meio de iniciativas de dados e IA McKinsey & Company.
Sugestões:
- Estabelecer squads multifuncionais com SLAs claros para entrega de produtos de dados.
- Promover treinamentos contínuos em ferramentas de GenAI e melhores práticas de arquitetura.
6. A Liven como Parceira Estratégica
Na Liven, oferecemos serviços especializados, exclusivo para resolver problemas reais do seu negócio:
- Diagnóstico Arquitetural: Análise detalhada da infraestrutura de dados atual e identificação de oportunidades de melhoria.
- Implementação de Lakehouse: Desenvolvimento e implantação de soluções personalizadas utilizando tecnologias líderes de mercado.
- Integração de BI e GenAI: Criação de pipelines de dados que suportam tanto análises tradicionais quanto aplicações de IA generativa.
Conclusão
A integração eficaz de BI e IA Generativa requer uma arquitetura de dados moderna, escalável e segura. O Data Lakehouse oferece a base ideal para essa transformação, e a Liven está pronta para ser sua parceira nessa jornada, porque trabalhamos com serviços exclusivos para cada empresa porque sabemos que cada negócio é único!
Entre em contato conosco para saber como podemos ajudar a transformar seus dados de verdade!
