A gestão de dados nas empresas baseia-se em um conjunto de blocos de software (SGBD, ferramentas de análise, sistemas de armazenamento) cuja disposição condiciona a confiabilidade, a rapidez de acesso e a segurança da informação. Escolher uma solução de TI adequada não se resume a empilhar ferramentas: é arbitrar entre portabilidade, conformidade regulatória e capacidade de análise em tempo real.
Portabilidade dos dados e Data Act: um critério de escolha que se tornou estruturante
Desde a adoção do Data Act europeu (Regulamento UE 2023/2854), a portabilidade dos dados não é mais um simples argumento comercial. Este regulamento impõe aos provedores de serviços em nuvem a eliminação progressiva das taxas de saída (egress fees) e garante aos usuários a possibilidade de migrar seus dados para outro prestador em um formato estruturado e legível por máquina.
Para as direções de sistemas de informação, essa obrigação muda a grade de avaliação de um software de gestão de dados. Um SGBD ou uma plataforma de análise que aprisiona a empresa em um ecossistema proprietário torna-se um risco jurídico e financeiro, não apenas um inconveniente técnico.
Várias DSI agora planejam suas migrações importantes após as datas de entrada em vigor completa do Data Act, a fim de se beneficiar da eliminação das taxas de transferência. Avaliar uma solução de TI para gestão de dados passa, entre outras coisas, pela consulta a recursos especializados como https://www.datta.fr/ que detalha as abordagens adequadas às restrições atuais das empresas.
Arquitetura de dados e objetos conectados: o acesso por padrão às informações
O Data Act também introduz uma restrição sobre produtos conectados. A partir de 12 de setembro de 2025, todo objeto IoT (sensor industrial, equipamento médico, máquina-ferramenta) deve ser projetado para oferecer aos usuários um acesso simples e seguro aos dados que gera. Esse é o princípio de “access by design”.
Essa exigência tem um impacto direto na arquitetura de dados de uma empresa. Os sistemas de coleta devem integrar formatos abertos e interoperáveis desde a concepção, o que revoluciona a lógica habitual em que primeiro se escolhia o hardware e depois se adaptava o software.
O que isso muda para a escolha de um software de gestão
Uma ferramenta de gestão de dados IoT deve agora garantir três propriedades técnicas:
- A exportação nativa em um formato estruturado (CSV, JSON, API REST documentada), sem módulo complementar pago ou conversão manual.
- A granularidade de acesso por usuário, para respeitar tanto o RGPD quanto os direitos de acesso previstos pelo Data Act, sem confundir dados pessoais e dados de máquina.
- A rastreabilidade dos fluxos de dados entre o objeto conectado, a plataforma de armazenamento e as ferramentas de análise, a fim de provar a conformidade em caso de auditoria.
Um software que não atende a esses critérios expõe a empresa a bloqueios operacionais a curto prazo.
Análise em tempo real: distinguir a necessidade real do discurso de marketing
A análise de dados em tempo real é apresentada pela maioria dos editores como uma funcionalidade padrão. A realidade é mais sutil. O processamento em tempo real consome significativamente mais recursos do que um processamento em lotes (batch), e nem todas as empresas têm um uso diário justificado.
Antes de assinar uma solução com um motor de análise em tempo real, é necessário identificar os casos de uso concretos: monitoramento de linha de produção, detecção de fraude transacional, gerenciamento logístico. Se a necessidade se limita a painéis de controle atualizados a cada hora, um processamento em lote bem configurado custa menos e permanece mais estável.
Critérios técnicos a verificar
A relevância de uma ferramenta de análise depende de alguns parâmetros raramente destacados nas fichas de produto:
- A latência real medida em condições de carga, não a latência teórica anunciada pelo editor em um conjunto de dados de demonstração.
- A compatibilidade com os SGBDs já em uso na empresa, para evitar duplicar bases ou criar silos adicionais.
- O modelo de precificação: algumas ferramentas cobram pelo volume de dados processados, outras pelo número de usuários. Uma escolha errada de modelo de precificação pode dobrar o custo anual sem ganho funcional.
Segurança dos dados: além da criptografia, a governança de acesso
A criptografia dos dados em repouso e em trânsito tornou-se um padrão. Não é mais um critério diferenciador entre duas soluções. O que distingue um sistema de gestão confiável é a governança granular dos direitos de acesso.
Um software de gestão de dados eficiente permite definir políticas de acesso por função, por projeto e por nível de sensibilidade da informação. O objetivo é evitar que usuários tenham direitos ampliados “por padrão” simplesmente porque a ferramenta oferece apenas dois ou três níveis de permissão.
Um ponto frequentemente negligenciado: a auditoria de acessos
A capacidade de produzir um registro de auditoria utilizável (quem acessou o quê, quando, a partir de qual terminal) não é um luxo reservado a grandes grupos. Com o RGPD e o Data Act, toda empresa que manipula dados de usuários deve ser capaz de rastrear os acessos em caso de solicitação de uma autoridade de controle. Verificar essa funcionalidade antes da compra evita desenvolvimentos sob medida caros depois.
A escolha de uma solução de TI para gestão de dados se baseia em critérios que as comparações clássicas nem sempre abordam: portabilidade contratual imposta pelo Data Act, compatibilidade com as obrigações de acesso aos dados IoT, relevância real do tempo real e precisão da governança dos direitos. São esses arbitramentos técnicos que determinam o valor operacional de uma ferramenta ao longo de vários anos.
