Oracle Fusion Data Intelligence: pipeline antes do primeiro insight

O Oracle↳Oracle22 conteúdosOracle lança Java 26 para aumentar produtividade de desenvolvedoresDev (Back & Front) · mar 2026Oracle oferece o primeiro cluster de computação em nuvem em escala ZettaDevSecOps · jan 2025Oracle abre inscrições para o ONE, programa gratuito de formação em tecnologia e inteligência artificialData · dez 2024Ver tudo em Data → Fusion Data Intelligence propõe outro caminho. Em vez de construir do zero, você parte de analytics governados e prontos para uso. Ou seja, o foco sai da infraestrutura e volta para a decisão.

Recentemente, a Oracle reuniu casos de Heathrow, Kent e MTN. Cada um revela o mesmo padrão: menos tubulação manual, mais valor mensurável. A seguir, o que isso significa para quem desenvolve.

Oracle: O gargalo real não é o dado, é o caminho até ele

Organizações não sofrem por falta de dados. Pelo contrário, elas afogam em volume. O problema costuma estar no trajeto entre a fonte e o insight.

T.K. Anand, vice-presidente executivo da Oracle, resume bem a proposta. Segundo ele, as empresas precisam de analytics com IA↳Inteligência artificial440 conteúdosUX e IA: Transformando Experiências Digitais com Inteligência ArtificialProduto & UX · jan 2025MCP: O que é e por que você vai ouvir falar disso em breve?AI · jul 2025IA generativa e a urgência de reconstruir nossa relação com a verdadeAI · jun 2025Ver tudo em AI → prontos para uso, sem passar meses construindo pipelines e modelos. Assim, a entrega de insights acontece direto sobre o Fusion Cloud Applications Suite e sobre dados de terceiros.

Para um time técnico, isso muda a conta. Em vez de manter ETL frágil, você consome dados já governados. Além disso, recursos de IA e ML vêm incorporados ao fluxo. Logo, a IA deixa de ser um projeto à parte.

Heathrow: quando receita e passageiros finalmente conversam

O Aeroporto de Heathrow é um dos hubs mais movimentados da Europa. No último ano, foram quase 85 milhões de passageiros. São mais de 90 mil pessoas no local e mais de £200 bilhões em comércio anual.

Para reduzir risco e ganhar eficiência, Heathrow adotou o Oracle Fusion Applications. Em seguida, implementou o Fusion Data Intelligence para ERP e HCM. Com isso, ganhou analytics prontos, acesso governado a dados sensíveis e IA/ML embarcada.

Alan Petrie, head de Corporate Data and Analytics da Heathrow, descreve o salto. De acordo com ele, a ferramenta vai além dos números ao cruzar dados de receita e de passageiros. Dessa forma, o time enxerga o que realmente acontece no negócio.

O ponto técnico aqui é a governança. Afinal, dado sensível precisa de acesso controlado por padrão. Quando isso já vem pronto, ninguém improvisa permissão na pressa.

Kent: visibilidade de procurement sem gambiarra de integração

A Kent é fornecedora global de serviços de energia. Aliás, ela nasceu de uma fusão em 2021. Desde então, cresceu rápido.

Esse crescimento trouxe um desafio clássico. A empresa precisou migrar milhares de usuários e dezenas de sistemas. Portanto, a consolidação de dados virou prioridade.

Com Oracle Fusion Applications e Fusion Data Intelligence, a Kent ganhou transparência em pedidos de compra complexos. Além disso, melhorou a visibilidade sobre gastos comprometidos e provisões. Como resultado, a gestão de risco de fornecedores passou a ser orientada por dados.

Patrick Shearer, SVP de Supply Chain da Kent, cita um efeito interessante. Segundo ele, a visibilidade de dados acelerou a adoção. Ou seja, quando o usuário enxerga valor, ele para de resistir à ferramenta.

MTN: 300 milhões de assinantes oracle e uma única visão do negócio

A MTN é a maior operadora de rede móvel da África. No total, ela atende mais de 300 milhões de assinantes. Escalar isso sem padronização seria inviável.

Por isso, a MTN escolheu o Oracle Fusion Applications. O objetivo era padronizar finanças e supply chain. Assim, a empresa criou uma visão única entre mercados.

Na prática, os ganhos foram concretos. A MTN melhorou a visibilidade do capital de giro. Também otimizou operações de frete e alfândega. Inclusive, fortaleceu procurement e gestão de estoque.

Arun Kumar, global lead de Supply Chain Excellence da MTN, destaca a consistência. De acordo com ele, a empresa estabeleceu monitoramento simples e padronizado. Consequentemente, ganhou insights multifuncionais em toda a operação.

Oracle: O que isso muda na prática para quem desenvolve

Vamos ao que interessa para o time técnico. Primeiro, menos tempo em encanamento de dados. Depois, mais tempo no que gera decisão.

A proposta combina alguns pilares. São eles:

• Analytics governados e prontos, em vez de modelagem do zero;
• IA e ML embarcados, dentro do fluxo de trabalho existente;
• Dados de Fusion Apps e de terceiros, numa base única e confiável;
• Acesso governado, com controle sobre dado sensível por padrão.

No fim, o padrão dos três casos é o mesmo. Menos pipeline manual, mais insight no fluxo. Portanto, vale acompanhar como essa abordagem evolui.

Por fim, fica a pergunta de sempre. Quanto do seu roadmap ainda é encanamento? E quanto disso poderia ser decisão?

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