
A Denodo, que atua em gerenciamento de Dados, divulgou um novo estudo conduzido pela empresa de análise independente Veqtor8, que comparou o ROI do uso da plataforma Denodo em conjunto com Data Lakehouses, como os fornecidos pela Snowflake e Databricks. O levantamento mostra que as organizações corriam o risco de perder milhões de dólares (e meses de atraso em iniciativas de IA e análise) ao não complementar seus investimentos em Lakehouses com uma plataforma lógica de gerenciamento de Dados.
Para chegar a essas conclusões, a Veqtor8 conduziu pesquisas estruturadas e entrevistas qualitativas e aprofundadas com profissionais seniores de grandes empresas (de tamanhos que variam de alguns milhares de funcionários a mais de 100.000) que utilizam plataformas líderes de Data Lakehouse, com e sem Denodo, quantificando o impacto técnico, operacional e financeiro da utilização da ferramenta nessa configuração. O estudo constatou que as organizações que utilizam a ferramenta da Denodo em conjunto com um Data Lakehouse moderno alcançaram:
ROI de 345% em três anos: esse valor foi obtido a partir de informações estruturadas coletadas em entrevistas com as partes interessadas e benchmarks do setor.
Economia de US$ 3,6 milhões: para organizações que operam Data Lakehouses sozinhas, esse custo era gasto principalmente com complexidade de engenharia de Dados e desenvolvimento / crescimento de infraestrutura.
Retorno do investimento em apenas 6,5 meses: esse foi um indicador-chave de desempenho medido diretamente nas organizações participantes.
Tempo de insight 3 a 4 vezes mais rápido, obtido com o acesso virtualizado aos Dados que estavam ou não no lake e uma camada de abstração semântica.
Em contrapartida, as empresas que tentavam alcançar os mesmos resultados sem a Denodo eram obrigadas a utilizar pipelines personalizados com custo elevado, integrações ponto a ponto e ferramentas redundantes de governança de Dados, o que exigia mais esforço de engenharia, prazos mais longos e desperdício de investimento.
“Os Lakehouses fornecem armazenamento e computação essenciais para análises unificadas, mas não foram projetados para fornecer Dados prontos para uso comercial por conta própria”, disse Andrew Milroy, analista-chefe da Veqtor8 e principal autor deste estudo. “Nossa análise mostra que, sem uma plataforma lógica de gerenciamento de Dados como a Denodo, as empresas enfrentam constantemente atrasos em projetos, custos mais altos e oportunidades perdidas – especialmente em IA e tomada de decisões em tempo real.”
O relatório destaca que a utilização do sistema permite que as empresas unifiquem a governança, simplifiquem a engenharia de Dados e forneçam Dados prontos para IA e para negócios em todos os silos, sem atrasos de infraestrutura associados às abordagens tradicionais. Os clientes relataram consistentemente que iniciativas que levavam meses sem a Denodo podiam ser entregues em dias com a Denodo.
“É evidente que as organizações perdem dinheiro quando dependem exclusivamente de Data Lakehouses, em vez de apoiá-las com gerenciamento lógico de Dados. Além do dinheiro, há também o esforço envolvido quando se depende apenas de uma lakehouse, o que pode atrasar a entrega de Dados aos usuários empresariais, colocando em risco a competitividade da organização”, afirmou Ravi Shankar, vice-presidente sênior (SVP) e diretor de marketing (CMO) da Denodo.
“Os resultados do estudo da Veqtor8 são claros: usar a Denodo junto com um Data Lakehouse oferece benefícios financeiros tangíveis que foram percebidos pelos clientes da Denodo, e os clientes que não utilizam Denodo podem atestar o custo e o esforço de depender exclusivamente de um Data Lakehouse para obter recursos equivalentes”, completa.
Um diretor de tecnologia de um banco global, que participou deste estudo, afirmou: “Agora podemos alimentar nossos modelos de fraude com Dados de transações em tempo real em todos os sistemas usando a Denodo. Isso reduz a implantação em meses”.
A Veqtor8 publicou os resultados deste estudo em um white paper intitulado “O ROI do uso da plataforma Denodo em conjunto com o Modern Data Lakehouse”.



















