Por redação AIoT Brasil

As tecnologias de data & analytics estão se tornando uma ferramenta essencial para as organizações, na medida em que permitem a análise de dados brutos para encontrar padrões e insights e apoiar a tomada de decisão, com base na avaliação das tendências do mercado e do comportamento dos consumidores. Em cenários como o atual, comprometido pela pandemia, a análise de dados é ainda mais importante, para que as empresas respondam rapidamente às mudanças e às oportunidades.

Rita Sallam, vice-presidente de pesquisa da consultoria Gartner, afirma: “A velocidade com que a pandemia de Covid-19 mudou a atuação das organizações forçou os líderes de D&A a buscar ferramentas e processos para priorizar as tecnologias com maior potencial de impacto”. Nesse sentido, a consultoria identificou as principais tendências de análise de dados para 2021, a fim de acelerar a capacidade das empresas de se antecipar, modificar e agir no dia a dia das operações. Confira a seguir.

. IA mais inteligente e responsável – Para obter máximo impacto, as empresas estão sendo obrigadas a implementar soluções de IA mais intuitivas, com menor consumo de dados e eticamente responsáveis.

. Composição de D&A – Arquiteturas de análise abertas tornam os recursos analíticos mais combináveis. Com o centro de gravidade dos dados mudando para a nuvem, as composições de D&A se tornarão uma maneira mais ágil de desenvolver aplicações analíticas e habilitadas para os mercados cloud e de soluções de baixo código ou sem código.

. Data fabric é a base – Com o aumento da digitalização e de consumidores mais independentes, as empresas estão acelerando o uso de data fabric para lidar com níveis mais altos de diversidade, distribuição, escala e complexidade nos ativos de dados. Um data fabric pode ajudar a reduzir o tempo de integração, desenvolvimento e manutenção.

. Do big data aos dados pequenos e abrangentes – As mudanças extremas que ocorreram nos negócios devido à crise sanitária fizeram com que os modelos de machine learning e IA baseados em grandes quantidades de dados históricos se tornassem menos relevantes. “Abordagens de dados pequenos e amplos fornecem análises robustas, enquanto reduzem a dependência das organizações de grandes conjuntos de dados”, diz Rita Sallam.

. Inteligência de decisão de engenharia – Aplica-se não apenas a decisões individuais, mas a sequências de decisões, agrupando-as em processos de negócios e até mesmo em redes de decisões e consequências emergentes. Dá aos líderes a oportunidade de tomar decisões mais precisas, repetíveis, transparentes e rastreáveis.

. D&A como centro das funções empresariais – Em vez de permanecer como uma atividade secundária, a D&A está mudando para uma função comercial central. Nessa situação, os recursos de análise de dados se tornam ativos de negócios que devem ser compartilhados e alinhados aos resultados, permitindo uma maior colaboração entre as equipes.

. O gráfico relaciona tudo – Os gráficos formam a base para muitos dados modernos e recursos de análise, pois tornam possível encontrar a relação entre pessoas, lugares, coisas e eventos em diversos ativos de dados. A Gartner prevê que, até 2025, as tecnologias de gráficos, com dashboards altamente customizáveis, serão usadas em 80% das tecnologias de D&A, em comparação com os 10% esperados para 2021.

. A ascensão do consumidor aumentado – Os painéis predefinidos e a exploração manual de dados serão progressivamente substituídos por insights dinâmicos, automatizados, conversacionais e personalizados para as necessidades dos usuários e entregues em seu ponto de consumo. “Isso mudará o poder analítico do consumidor de informações – ou consumidor aumentado –, dando-lhe recursos antes disponíveis apenas para analistas e cientistas de dados”, explica Sallam.

. D&A em edge computing – Dados, análises e outras tecnologias que os suportam residem cada vez mais em ambientes de edge computing (computação de borda) e, dessa forma, estão mais perto de ativos no mundo físico e fora do alcance da TI. A expectativa da Gartner é que, até 2023, mais de 50% da responsabilidade primária dos líderes de D&A incluirão dados criados, gerenciados e analisados em ambientes de borda.