Virtualização de dados na prática: como começar por um caso só
Marketing FinanceIT
A diretoria lê que o mercado de virtualização de dados vai crescer rápido e pergunta à área de dados se a empresa deveria investir. A pergunta faz sentido, mas o relatório de mercado não responde a ela. A resposta depende dos sistemas, das consultas e das regras de acesso de cada empresa.
O que a projeção diz e o que ela não diz
Um relatório da ResearchAndMarkets, divulgado pela GlobeNewswire em 7 de outubro de 2026, estima o mercado global de virtualização de dados em US$ 6,1 bilhões em 2025. A projeção é de US$ 21,7 bilhões até 2032, com crescimento anual composto de 20%.
Outras consultorias chegam a números parecidos, mas não iguais. A 360iResearch, em relatório publicado em setembro de 2026, estima o mercado em US$ 6,11 bilhões em 2025 e projeta US$ 21,12 bilhões em 2032. As projeções variam conforme o método, e nenhuma delas diz se a tecnologia se encaixa num ambiente específico.
O próprio relatório de outubro traz uma ressalva útil. O desempenho continua sendo um ponto de atenção quando a empresa consulta grandes volumes de dados em fontes remotas ou muito distribuídas. Para manter a velocidade, pode ser preciso usar cache, gerenciar a carga, otimizar as consultas e ajustar a rede.
Ou seja, a tecnologia tem demanda, mas o resultado depende de como ela é aplicada. Um primeiro caso bem escolhido mostra isso.
Por que começar por um caso só
A virtualização de dados cria uma camada lógica de acesso a fontes diferentes sem copiar os dados. A proposta é ampla por natureza, e aí está o risco: tentar conectar tudo de uma vez transforma o projeto numa migração disfarçada.
Um caso delimitado tem começo, fim e responsáveis definidos. Ele permite comparar o antes e o depois com base na mesma pergunta de negócio, em vez de discutir a arquitetura em abstrato.
Também reduz o custo do erro. Se o piloto mostrar que uma fonte não aguenta consultas em tempo real, a empresa descobre isso numa área controlada. Não precisa esperar que dezenas de relatórios dependam da mesma limitação.
Três critérios para saber se o caso funcionou
Desempenho. O tempo de resposta aceitável precisa ser definido antes de começar, com base no uso real. Um painel consultado uma vez por dia tolera uma espera que uma aplicação de atendimento ao cliente não tolera. A medição deve usar o volume de dados e o número de usuários simultâneos previstos para a produção.
Carga sobre os sistemas de origem. As consultas feitas pela camada lógica chegam ao ERP, ao CRM ou ao banco de dados legado. Durante o piloto, é preciso acompanhar o consumo desses sistemas e combinar com os responsáveis por eles os limites e horários aceitáveis. Se a carga passar do combinado, cache e agendamento entram em pauta.
Governança. A camada lógica concentra o acesso aos dados. Por isso, fica mais fácil aplicar num único ponto as regras de permissão, mascaramento e auditoria. O piloto precisa mostrar quem pode ver o quê, como cada acesso fica registrado e quem responde por cada definição de negócio.
Esse terceiro critério ganhou peso com a IA. Em março de 2026, a Denodo lançou a versão 9.4 da sua plataforma com suporte nativo ao Model Context Protocol (MCP). Com ele, agentes de IA compatíveis consultam dados corporativos dentro das políticas aprovadas. Se agentes vão usar essa camada no futuro, as regras de acesso precisam estar claras desde o primeiro caso.
Roteiro para escolher o primeiro caso e medir o resultado
- Listar as perguntas de negócio que hoje dependem de cruzar fontes manualmente. Planilhas montadas com exportações de sistemas diferentes são boas candidatas.
- Escolher uma pergunta com responsável claro e poucas fontes. Duas ou três origens já permitem testar a consulta integrada sem multiplicar as variáveis.
- Registrar a situação atual. Anotar quanto tempo a resposta leva hoje, quantas cópias de dados existem para produzi-la e quantas pessoas participam do processo.
- Definir os critérios de aceite. Os limites de desempenho, de carga nas origens e de governança devem ficar por escrito, aprovados pela área de negócio, pela TI e pelos responsáveis por cada sistema.
- Rodar o piloto com usuários reais. O prazo é definido pela própria equipe, e as métricas são acompanhadas desde o primeiro dia.
- Decidir com base no que foi medido. As opções são ampliar para o próximo caso, ajustar a arquitetura ou concluir que outra abordagem atende melhor.
No segundo caso, vale aproveitar o que já foi construído. As visões de dados, as regras de acesso e as definições de negócio do primeiro piloto passam a servir de base.
O que fazer a seguir
Um bom primeiro passo é reunir a área de negócio, o time de dados e os responsáveis pelos sistemas de origem para escolher o primeiro caso com o roteiro acima. A Financeit é parceira da Denodo e trabalha com estruturação de dados e governança. Ela pode apoiar a escolha do caso, a definição dos critérios de aceite e a condução do piloto, com a medição dos resultados.