Em um universo movido a informação, compreender o papel dos dados estruturados e não estruturados é essencial para moldar estratégias financeiras vencedoras.
Dados estruturados são, por excelência, informações organizadas em formato padronizado. Geralmente armazenados em bancos de dados relacionais (SQL), apresentam-se em tabelas com linhas e colunas, facilitando consultas, relatórios e auditorias.
Por outro lado, dados não estruturados englobam textos livres, PDFs, vídeos, imagens, áudios, e-mails e interações em redes sociais. Esse volume massivo de informação exige ferramentas avançadas para análise e costuma residir em data lakes ou bancos NoSQL.
O ritmo de geração de informação atingiu patamares sem precedentes. Hoje, estima-se que de 80% a 90% dos dados sejam não estruturados, segundo relatórios do IDC.
Em 2024, a humanidade produzirá mais de 149 zettabytes de dados. A maior parte desses arquivos e registros sem formato padronizado desafiará empresas a criar infraestruturas escaláveis de armazenamento e processamento.
O setor financeiro depende de ambos os tipos de dados para manter competitividade, conformidade e inovação.
Para lidar com esse dualismo de dados, as instituições financeiras investem em arquitetura robusta e plataformas analíticas avançadas.
Apesar dos ganhos potenciais, a jornada é repleta de obstáculos. A complexidade na extração de valor de dados não estruturados demanda equipes altamente qualificadas e ferramentas especializadas.
Há também o fator segurança: vazamentos de informações sensíveis podem gerar multas bilionárias e danos à reputação. A LGPD no Brasil e o GDPR na Europa impõem rígidos requisitos de consentimento e tratamento de dados.
Modelos de IA podem reproduzir vieses existentes, resultando em decisões equivocadas e riscos legais. Além disso, lacunas nos dados – como na métrica Scope 3 de emissões ESG – evidenciam a dificuldade de consolidar informações de diversas fontes.
Segundo estimativas, US$ 2,6 a US$ 4,4 trilhões por ano poderão ser adicionados à economia global graças à IA generativa aplicada à otimização de processos e criação de novos produtos.
No mercado financeiro, a integração de big data e analytics já gerou redução significativa de fraudes, inadimplência e custos operacionais. Investidores e gestores obtêm maior precisão em portfólios e personalização de ofertas.
O volume de dados não estruturados continuará crescendo de forma exponencial, levando a novos investimentos em infraestrutura de nuvem e compliance digital. As instituições médicas do setor discutem hoje sandbox regulatórios para testar inovações sem riscos legais imediatos.
O uso de IA generativa em bancos deverá se expandir, automatizando relatórios, verificando conformidades e apoiando decisões estratégicas em fração de segundos. Ferramentas avançadas de auditoria ambiental, usando imagens de satélite, reforçarão métricas ESG em tempo real.
Em síntese, a sinergia entre dados estruturados e não estruturados representa o alicerce de uma revolução financeira. Aqueles que investirem em tecnologia, governança e talento humano estarão preparados para liderar um mercado cada vez mais complexo e dinâmico.
Ao abraçar essa transformação, instituições e profissionais podem não apenas sobreviver às mudanças, mas prosperar, oferecendo serviços financeiros mais seguros, personalizados e eficientes.
Referências
