Pular para o conteúdo
Introdução
Você já se sentiu cercado por dados, mas com a sensação de que falta clareza? Se sim, você não está sozinho.
De acordo com o estudo State of the Cloud Report 2025, da Flexera, mais de 90% das empresas já operam com uma estratégia multi-cloud, ou seja, seus dados circulam entre diferentes nuvens públicas, privadas e sistemas locais. A escala dessa distribuição cresce ano a ano, mas a capacidade de integrar e aproveitar esses dados nem sempre acompanha o mesmo ritmo.
O que antes era apenas uma questão de infraestrutura virou um gargalo operacional, com dados duplicados, formatos incompatíveis, fluxos manuais. Na prática, o que vemos são times gastando energia demais só para garantir que as informações cheguem completas, certas e na hora certa. E quando isso não acontece, o que se perde não é só tempo: é competitividade.
É por isso que a integração de dados em escala se tornou um desafio-chave para quem lidera TI e inovação. Resolver esse desafio exige mais do que conectores: exige inteligência aplicada. Assim, pipelines low-code, orquestração entre nuvens e o uso de inteligência artificial (IA) para enriquecer, padronizar e validar dados em tempo real são o novo ponto de partida.
Neste artigo, mostramos como transformar essa integração complexa em um processo fluido, contínuo e escalável, e como o Skyone Studio já faz isso hoje, com eficiência e controle desde o primeiro fluxo de dados.
Boa leitura!
O quebra-cabeça dos dados modernos
Falar em “volume de dados” já virou parte do cotidiano corporativo. Mas o verdadeiro desafio hoje não é quanto se coleta, e sim onde esses dados estão, em que estado chegam, e como podem ser usados com confiança. A maioria das empresas já percebeu que seus dados não estão apenas crescendo, e sim, se espalhando. E quando o que deveria ser um ativo estratégico se comporta como peças desconectadas, o quebra-cabeça começa a pesar.
Por que os dados estão por toda parte?
Tudo começa com a busca por agilidade. Para acompanhar o ritmo do mercado, novas ferramentas, APIs e serviços em nuvem foram incorporados em velocidade recorde. Ao mesmo tempo, muitos sistemas legados seguiram ativos, alimentando operações críticas que não podiam parar.
O resultado é um ecossistema cada vez mais distribuído: dados que nascem em um ERP, passam por plataformas de atendimento, transitam por aplicações móveis, e são armazenados em ambientes diferentes, como AWS, Azure, Google Cloud e até bancos locais. Assim, não é exagero dizer que, hoje, os dados vivem em trânsito constante.
Esse movimento até ampliou possibilidades. Mas também criou um efeito colateral: as informações estão por toda parte, mas raramente estão completas no mesmo lugar.
O que torna essa integração tão complexa?
Essa complexidade não vem apenas da tecnologia. Ela nasce da combinação entre diversidade de fontes, formatos incompatíveis, integrações pontuais e processos que evoluíram sem coordenação central.
Na prática, times gastam horas tentando entender onde os dados estão, como transformá-los, e de que forma podem confiar neles. Muitas vezes, esse esforço se concentra em tarefas operacionais, como ajustes manuais, verificações duplicadas e trocas intermináveis entre áreas. E quando tudo isso acontece de forma isolada, o potencial dos dados se perde no caminho.
Portanto, o desafio real está em criar coesão onde hoje há dispersão, sem comprometer a velocidade, a autonomia dos times ou a complexidade crescente dos ambientes multi-cloud.
Essa é a virada de chave que discutiremos a seguir: será que, mesmo em contextos tão diversos, é possível integrar dados com fluidez, inteligência e escala?
Multi-cloud e IA: aliados ou vilões?
A ideia de distribuir cargas entre diferentes provedores de nuvem, enquanto se aplica inteligência artificial aos dados para gerar valor, soa como a evolução natural da tecnologia corporativa. Mas, na prática, nem sempre essa combinação entrega os resultados esperados. Entre a promessa e a realidade, existe um ponto crítico: a forma como esses elementos se conectam.
Multi-cloud e IA não são soluções mágicas, mas sim, ferramentas poderosas que podem acelerar o uso de dados em escala, dependendo de como são aplicadas. Vamos entender melhor o que está em jogo?
Multi-cloud: liberdade com complexidade
A escolha por múltiplas nuvens é, muitas vezes, uma decisão estratégica. Ela oferece autonomia para combinar o melhor de cada provedor, atende a requisitos de compliance e garante resiliência diante de falhas.
Só que esse ganho de flexibilidade cobra um preço: diferentes arquiteturas, regras, padrões de segurança e formatos de dados convivendo no mesmo ambiente. Sem uma camada clara de orquestração, o que era liberdade vira sobrecarga. E quem sente isso no dia a dia são os times que precisam integrar informações de várias fontes para rodar os processos de negócio com fluidez.
Quando as conexões são frágeis ou os dados não chegam completos, perde-se agilidade e aumenta-se a dependência de correções manuais. Não é à toa que tantas equipes buscam hoje uma forma mais visual, contínua e inteligente de controlar esse fluxo — o que nos leva ao papel da IA nesse quebra-cabeça.
IA aplicada à integração de dados
Se antes a IA era vista apenas como um recurso de análise avançada, hoje ela começa a assumir um papel mais silencioso, porém decisivo, dentro da jornada dos dados.
Estamos falando de modelos que atuam diretamente nos fluxos de integração, aprendendo com padrões históricos, preenchendo lacunas, identificando anomalias e sugerindo ajustes em tempo real. Tudo isso, sem travar o ritmo do negócio. É essa inteligência embarcada que permite automatizar o que antes era feito “no braço”. E, mais do que isso, criar confiança nos dados que circulam entre sistemas.
Na prática, a IA bem aplicada reduz retrabalho, eleva a qualidade das informações e prepara a base para que decisões realmente orientadas por dados aconteçam com mais segurança.
Essa camada de inteligência já começa a mudar o jogo em muitas empresas. Mas, para que ela funcione de verdade, é preciso enfrentar alguns entraves que seguem presentes, e que tornam a integração de dados mais lenta, trabalhosa e frágil do que deveria. É sobre esses obstáculos que falamos a seguir.
Os verdadeiros obstáculos da integração de dados
Ao falar em integração de dados, é comum imaginar que o desafio está apenas na escolha da tecnologia certa. Mas o que bloqueia a fluidez dos dados vai além de conectores ou pipelines. Geralmente, o bloqueio está no acúmulo de práticas operacionais frágeis, decisões descentralizadas e fluxos que cresceram mais rápido do que a capacidade de estruturar, padronizar e governar.
Essa distância entre o que se espera dos dados e o que eles realmente entregam na prática é visível: relatórios desalinhados, retrabalho recorrente, processos que travam por inconsistências mínimas. E mais do que um problema técnico, isso afeta o tempo de resposta do negócio.
Não por acaso, o tema “integração em escala” vem ganhando espaço nas mesas de TI, dados e inovação. Abaixo, mapeamos os entraves mais comuns e mais custosos nesse processo.
Falta de qualidade e consistência
A qualidade dos dados deveria ser um ponto de partida, mas muitas vezes vira o principal gargalo. Quando os dados chegam desalinhados (seja por divergência de nomenclaturas, campos ausentes ou valores incompatíveis), a integração se torna lenta, trabalhosa e vulnerável.
De acordo com o relatório Planning Insights 2025, da Precisely, 64% das empresas ainda enfrentam esse problema como prioridade, e 67% admitem que não confiam totalmente nos dados que usam para tomar decisões. Isso impacta diretamente a velocidade com que novos projetos podem ser implantados, e a confiabilidade das análises que orientam a operação.
Ou seja, sem uma estratégia clara de padronização e enriquecimento, os times acabam presos em ciclos de correção que drenam energia e impedem a evolução para iniciativas mais estratégicas.
Governança e conformidade sob pressão
Com dados circulando entre sistemas locais, múltiplas nuvens e ferramentas terceirizadas, garantir governança virou missão crítica. Não se trata apenas de rastrear acessos ou criar permissões, mas sim, de entender todo o ciclo de vida da informação e ter respostas rápidas para perguntas como: “de onde esse dado veio?”, “quem alterou?” ou “estamos em conformidade com a LGPD?”.
Segundo a Gartner, 75% das iniciativas de governança fracassam, justamente por falta de estrutura ou continuidade. E a Precisely reforça esse alerta em outro estudo: mais da metade das empresas analisadas ainda considera a governança um obstáculo relevante para a integridade dos dados.
Esse cenário compromete não só a segurança, mas a escalabilidade. Sem governança clara, cresce a dependência de processos manuais, aumenta o risco de não conformidade e, principalmente, perde-se visibilidade — o que afeta tanto a TI quanto outras áreas de negócio.
Fluxos de dados desconectados e manuais
Enquanto muitas empresas avançam em iniciativas de modernização, boa parte dos fluxos de dados ainda depende de soluções improvisadas. Planilhas temporárias acabam se tornando permanentes. Scripts de integração só funcionam quando alguém está monitorando. E processos críticos exigem checagens manuais para evitar falhas previsíveis.
O relatório State of Data Quality 2023, da Monte Carlo, mostra o custo disso: mais da metade das empresas reportaram que falhas na qualidade de dados impactaram até 25% de sua receita. E o tempo médio para detectar esses problemas aumentou de 4 para 15 horas em apenas um ano.
Isso revela uma operação pouco resiliente. Quando os fluxos são frágeis, o erro é silencioso, mas o impacto é alto. E à medida que os dados se tornam mais críticos para o negócio, essa fragilidade deixa de ser apenas operacional: ela se torna estratégica.
Com esses dados, fica claro que o que bloqueia a integração em escala não é apenas a quantidade de sistemas. O que bloqueia é a falta de fluidez, padronização e governança nos bastidores. Por isso, no próximo bloco, vamos explorar como resolver esse cenário com mais simplicidade, inteligência e escala.
Caminhos para simplificar a integração de dados
Ficar preso em fluxos manuais, inconsistências e retrabalho não é um destino inevitável. Com o amadurecimento das ferramentas e das arquiteturas de dados, já existem alternativas viáveis para integrar com mais fluidez, mesmo em ambientes complexos.
A chave está em deixar de enxergar integração como um esforço pontual e começar a tratá-la como um processo contínuo, com inteligência embutida desde o início. Abaixo, destacamos três frentes que vêm mudando a forma como as empresas orquestram seus dados com mais autonomia, escala e confiabilidade.
Pipelines low-code: integração sem fricção
Pipelines low-code são fluxos de dados criados com o mínimo de codificação. Em vez de escrever scripts complexos, os times desenham as integrações de forma visual, conectando sistemas com alguns cliques.
Essa abordagem reduz o tempo de desenvolvimento, diminui a dependência de especialistas e facilita ajustes ao longo do caminho. Assim, os times de TI e dados ganham mais autonomia, enquanto a operação se torna mais ágil e segura.
Em ambientes multi-cloud, essa simplicidade faz ainda mais diferença. A integração deixa de ser um gargalo técnico e passa a ser uma capacidade contínua, com rastreabilidade, manutenção facilitada e mais velocidade para entregar valor.
Arquiteturas modernas: lakehouse, mesh e iPaas
Para lidar com dados em escala, é preciso mais do que conectar sistemas. É necessário organizar a base sobre a qual tudo acontece. E aqui, três arquiteturas vêm se destacando:
- Lakehouse: é uma estrutura híbrida que combina o volume dos data lakes com a performance dos data warehouses. Ele permite armazenar grandes quantidades de dados brutos, mas com estrutura suficiente para consultas rápidas e análises profundas;
- Data mesh: é uma abordagem descentralizada de gestão de dados. Cada área da empresa se torna responsável pelos dados que produz, seguindo padrões comuns. Isso aumenta a autonomia dos times sem comprometer a consistência;
- iPaaS (Integration Platform as a Service): é uma plataforma que conecta diferentes sistemas por meio de conectores prontos. Ela facilita a integração entre nuvens, bancos, ERPs e outros serviços, com governança, segurança e escalabilidade nativas.
Essas arquiteturas não se excluem. Ao contrário: quando combinadas, ajudam a organizar, distribuir e conectar dados e com muito mais eficiência.
IA embarcada: do enriquecimento à catalogação inteligente
Incorporar inteligência artificial aos fluxos de dados significa trazer mais autonomia e qualidade desde a base. A IA embarcada atua diretamente nas integrações: detecta erros, preenche lacunas, sugere padrões e padroniza formatos em tempo real.
Ela também permite enriquecer os dados com informações externas ou com histórico interno. Isso aumenta o contexto e a confiabilidade das análises, sem exigir trabalho manual.
Outro benefício é a catalogação inteligente. Com IA, os dados são classificados, organizados e relacionados automaticamente, o que facilita buscas, auditorias e decisões. Tudo isso sem que ninguém precise mapear tudo na mão.
Essas capacidades transformam a forma como os dados circulam. Mais do que automatizar, a IA ajuda a operar com inteligência contínua e confiança, desde o início.
Essas três abordagens, integração visual, arquiteturas flexíveis e IA aplicada, têm um ponto em comum: elas simplificam o que antes era complexo. Mais do que soluções técnicas, elas permitem que os dados circulem com fluidez, estrutura e inteligência.
Mas, para que isso funcione no dia a dia, é preciso mais do que boas ferramentas. É preciso uma plataforma que combine tudo isso com autonomia, governança e escalabilidade reais. Vamos ver como isso acontece na prática?
Como o Skyone Studio transforma essa teoria em prática
Tudo o que vimos até aqui, da complexidade dos fluxos à inteligência embarcada, mostra que integrar dados com eficiência não é apenas possível: é essencial. E é exatamente isso que buscamos tornar real com o Skyone Studio.
Criamos uma plataforma pensada para simplificar a integração e orquestração de dados em ambientes multi-cloud. Usamos uma lógica visual, com pipelines low-code, que permite aos times montar e ajustar fluxos com agilidade, sem depender de programação pesada.
Nos conectamos de forma nativa a diferentes ambientes, de AWS, Azure e Google Cloud a bancos locais e sistemas legados. Assim, garantimos que os dados circulem com rastreabilidade, segurança e governança desde a origem.
Na camada de inteligência, aplicamos modelos de IA treinados no lakehouse, usando os próprios dados históricos da empresa como base. Isso nos permite enriquecer, padronizar e validar as informações em tempo real. Também identificamos anomalias, preenchemos lacunas automaticamente e otimizamos os caminhos pelos quais os dados trafegam.
Nosso objetivo é transformar a integração de dados em um processo fluido, contínuo e escalável. Um processo que se adapta às necessidades do negócio e acompanha seu crescimento com confiança e controle.
Se quiser entender como isso pode funcionar no contexto da sua empresa, estamos prontos para conversar! Fale hoje com um de nossos especialistas e descubra, na prática, o que o Studio Skyone pode simplificar, integrar e transformar para o seu negócio.
Conclusão
Cada empresa carrega seu próprio “emaranhado de dados”, com sistemas antigos, ferramentas novas, planilhas esquecidas, integrações que ninguém sabe bem como funcionam. O que vimos ao longo deste artigo é que, por trás dessa complexidade, existe uma oportunidade: a de transformar a forma como lidamos com os dados, com menos fricção e mais inteligência.
Essa transformação não exige recomeçar do zero, mas sim, olhar para o que já existe com outra lógica. Uma lógica que prioriza fluidez, adapta-se à diversidade dos ambientes multi-cloud e automatiza o que antes era feito na base do improviso.
É isso que buscamos com o Skyone Studio: reduzir as camadas invisíveis que travam os fluxos de dados e devolver clareza para quem precisa tomar decisões. Ao combinar pipelines low-code, conexão entre nuvens e IA aplicada desde a base, ajudamos a transformar caos em continuidade, e dados em confiança.
Se você gostou deste conteúdo e quer seguir explorando novas possibilidades para o seu negócio, nosso blog da Skyone está cheio de ideias, provocações e caminhos possíveis. Confira outros conteúdos publicados e continue com a gente nessa jornada de conhecimento tecnológico!
FAQ: perguntas frequentes sobre como integrar seus dados com IA e multi-cloud
A integração de dados em ambientes multi-cloud com apoio da inteligência artificial (IA) ainda levanta muitas dúvidas, especialmente quando o objetivo é ganhar escala, controle e agilidade ao mesmo tempo.
Abaixo, reunimos respostas claras e práticas para algumas das perguntas mais comuns de quem está enfrentando ou planejando esse tipo de desafio.
Como a IA é aplicada à integração de dados?
A inteligência artificial (IA) atua nos bastidores dos fluxos de dados, automatizando tarefas que antes exigiam muito esforço manual.
Ela pode detectar erros, sugerir correções, preencher lacunas com base em padrões anteriores, enriquecer informações com dados históricos e até identificar anomalias em tempo real. Com isso, os dados ganham mais qualidade, consistência e confiabilidade, tudo isso com menos intervenção humana.
O que torna a multi-cloud tão desafiadora?
Gerenciar dados em múltiplas nuvens significa lidar com diferentes regras, formatos, estruturas e requisitos de segurança. Essa variedade aumenta a complexidade da integração e exige mais cuidado com governança e orquestração. Sem uma camada de controle clara e ferramentas adequadas, os fluxos se tornam frágeis, e o esforço para manter a operação cresce exponencialmente.
O que são lakehouse, mesh e iPaaS e como escolher?
São abordagens complementares para lidar com a complexidade dos dados:
- Lakehouse: combina o melhor dos data lakes e dos data warehouses, permitindo armazenar grandes volumes com performance para análises;
- Data mesh: distribui a responsabilidade pelos dados entre os times, com regras comuns, o que favorece autonomia e escalabilidade;
- iPaaS: conecta sistemas diversos com rapidez e governança, ideal para empresas que precisam de integrações prontas e rastreáveis.
A escolha ideal depende do porte da empresa, da diversidade de fontes de dados e do grau de maturidade digital.
