Estratégias de crescimento inorgânicas, como fusões e aquisições (M&A), servem como alavancas estratégicas de crescimento, possibilitando que as empresas realizem sinergias de receita e custos ou adquiram rapidamente capacidades emergentes que proporcionarão vantagem competitiva de longo prazo. Hoje, por exemplo, observamos grandes organizações adquirindo startups de IA menores e inovadoras para acelerar seus esforços de transformação em IA e obter uma vantagem competitiva.
A integração de tecnologia desempenha um papel crucial na captura de valor de fusões e aquisições. Um estudo da Deloitte argumenta que a TI é um fator-chave para os benefícios de integração, respondendo por mais de 50% de todas as sinergias. No entanto, devido à proliferação de silos de dados e às variadas arquiteturas e ambientes de tecnologia, as organizações enfrentam vários desafios de dados pós-fusão na realização dos benefícios de integração tecnológica.
Este artigo apresenta uma estrutura de cinco etapas para abordar esses desafios e acelerar a captura de valor em contextos de fusões e aquisições. Essa estrutura garantirá que sua estratégia de dados pós-fusão com a Cloudera ofereça os recursos necessários para simplificar o processo de integração tecnológica.
Figura 1: Estrutura de integração de dados pós-fusão com Cloudera
1. Acelere a Integração Pós-Fusão com o Cloudera Octopai Data Lineage
No início da integração pós-fusão, a fase de descoberta de dados frequentemente se torna um gargalo, uma vez que fontes fragmentadas e não documentadas atrasam análises críticas e esforços de conformidade. A Cloudera Octopai Data Lineage enfrenta esse desafio entregando uma solução automática de gerenciamento de metadados baseada em IA, que acelera a descoberta de dados, a linhagem de fim-a-fim e a catalogação em ambientes híbridos e multi-nuvem complexos.
O Cloudera Octopai Data Lineage mapeia efetivamente fluxos de dados e preenche lacunas de metadados, proporcionando linhagem multidimensional que traça origens e transformações para uma visibilidade completa. Com mais de 60 integrações nativas e conectores universais para sistemas não nativos, o Cloudera Octopai Data Lineage simplifica o onboarding dos conjuntos de dados adquiridos, melhorando assim a transparência, a qualidade e a confiança dos dados.
Por exemplo, em cenários de fusões bancárias, essa capacidade facilita a identificação rápida e marcação de conjuntos de dados relacionados a riscos, garantindo conformidade com normas regulatórias como BCBS 239 e minimizando a necessidade de auditorias manuais extensas ou intervenções.
2. Integre fontes de dados distintas com o Cloudera Data In Motion.
Integrar diversas fontes de dados e eliminar pipelines ETL complexos e personalizados é um desafio crítico após a fusão. A Cloudera oferece capacidades robustas para ingestão de dados, processamento e distribuição de dados em lote e em tempo real por meio do Cloudera Data Flow (alimentado pelo Apache NiFi) e Cloudera Streaming (alimentado pelo Apache Kafka e Apache Flink).
Com mais de 450 conectores, o Cloudera Data Flow oferece uma interface visual com recurso de arrastar e soltar para ingerir dados de uma variedade de fontes de dados heterogêneas, seja no local, nas nuvens ou na borda. Além disso, o Cloudera Streaming oferece uma arquitetura de barramento de mensagens que desacopla sistemas de origem dos sistemas de consumo entre as duas entidades, eliminando assim integrações ponto a ponto que adicionam complexidade arquitetônica e custos mais altos.
Durante a integração pós-fusão, esses recursos podem acelerar e simplificar consideravelmente a movimentação de dados entre as organizações. Por exemplo, o Cloudera Data Flow pode ser usado para integrar rapidamente dados locais de sistemas de origem legados da empresa adquirida ao data warehouse nativo da nuvem da empresa controladora, agilizando a tomada de decisões.
3. Criar uma camada segura de compartilhamento de dados no Cloudera Open Data Lakehouse com o Apache Iceberg
O compartilhamento de dados entre entidades em fusão é um requisito essencial para a tomada de decisão integrada e para obter insights. Esse processo pode ser complexo devido à diversidade de tecnologias de análise exploratória e inteligência de negócios, bem como aos diferentes modelos de segurança de dados utilizados por cada sistema.
Uma abordagem de open data lakehouse que combina o Apache Iceberg, o Catálogo REST do Cloudera Iceberg e Cloudera Shared Data Experience (SDX) possibilita que as organizações desenvolvam uma camada unificada de compartilhamento de dados. Essa camada é compatível com diversos mecanismos analíticos (por exemplo, Snowflake, Databricks, AWS EMR, AWS Athena e Salesforce Data Cloud, desde que esses mecanismos tenham o Iceberg REST Catalog habilitado) e apresenta um modelo de segurança e governança refinado para gerenciar o acesso de uma ampla gama de usuários, incluindo as equipes de ciência de dados recém-integradas.
Por exemplo, duas organizações de saúde envolvidas na fabricação de medicamentos podem usar o Cloudera para construir um data lakehouse compatível com GxP que consolida os ativos de dados das entidades em fusão, garantindo o cumprimento dos requisitos regulatórios.
4. Padronizar iniciativas interambientais em um único ambiente multinuvem.
Os diversos ambientes utilizados para atividades analíticas nas duas entidades que se fundem levam a operações duplicadas ao longo do ciclo de vida dos dados, incluindo múltiplos pipelines de engenharia de dados para tarefas comuns, como ingestão de dados e padronização.
A Cloudera permite que as organizações padronizem as operações de dados e IA em um ambiente de execução comum em diversos ambientes de nuvem pública e privada. Essa capacidade deriva do modelo de infraestrutura conteinerizada subjacente usado em todos os ambientes, de um mecanismo consistente de autenticação e autorização de usuários (Cloudera SDX) e do Cloudera Manager, que serve como um painel único de controle para o gerenciamento de clusters em diversos ambientes de implantação e regiões.
No contexto pós-fusão, essa padronização é transformadora: as duas empresas podem integrar suas operações do ciclo de vida dos dados em um único runtime, eliminando ferramentas redundantes e facilitando o compartilhamento de dados, insights e modelos de IA. Isso leva à redução dos custos de tecnologia e mão de obra para operações de dados e desenvolvimento de modelos de IA/ML, aumento da produtividade dos profissionais, consolidação de múltiplas ferramentas e redução de silos de dados.
5. Escale as Iniciativas de IA em Qualquer Lugar com a IA da Cloudera
Após a aquisição ou fusão, o desafio imediato é integrar as ferramentas, os modelos e os cientistas de dados díspares da start-up inovadora recém-adquirida, tudo isso enquanto gerencia as demandas de capacidade em constante mudança. O Cloudera AI Workbench e o AI Inference capacitam as organizações a dimensionar iniciativas de IA no local ou na nuvem:
Oferecemos uma solução fim-a-fim, baseada em contêineres para engenharia de recursos, treinamento de modelos, rastreamento de experimentos e implantação de modelos.
Facilitar o compartilhamento de modelos de IA que permite que os cientistas de dados colaborem entre equipes distintas
Aproveitando os serviços de aceleração de hardware e software dos parceiros da Clouder que podem acelerar todo o ciclo de vida da ciência de dados, melhorando o desempenho da engenharia de dados em 20 vezes e o desempenho da inferência de IA em até 6 vezes.
Com o Cloudera, a empresa integrada pode alcançar uma redução substancial de custos ao mover cargas de trabalho persistentes e intensivas em computação, como modelos de IA/ML que servem para ambientes on-local. Ainda mais importante, pode acelerar o tempo de lançamento no mercado de novas aplicações combinadas de IA. Isso permite que a organização concretize rapidamente a “vantagem competitiva” que buscava com a fusão e aquisição desde o início.
Dê o próximo passo para garantir uma integração bem-sucedida após sua próxima fusão e aquisição.
A Cloudera pode acelerar a integração de ativos de dados e capacidades analíticas entre as duas entidades envolvidas na integração após a fusão. Nossa plataforma oferece escalabilidade durante o ciclo de vida dos dados, um modelo de implantação independente da infraestrutura e interoperabilidade do data lakehouse nos serviços Cloudera e no Apache Iceberg. Essa combinação oferece um modelo arquitetônico para padronizar iniciativas e operações de dados de IA/ML, além de oferecer um modelo de compartilhamento de dados que pode ser usado tanto por serviços Cloudera quanto não Cloudera.
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