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Data Analytics: tendências para 2022

Data Analytics é o processo de explorar e analisar informações para identificar tendências e padrões que revelam insights significativos à tomada de decisões

Tendências de Data Analytics

Se você busca o sucesso para sua empresa, sem dúvida, entende que a área de Dados é o caminho a se trilhar. Afinal, com a transformação digital, a tecnologia se tornou tão presente nos negócios, que vem possibilitando a coleta de dados em quase todos os pontos da jornada de compra dos clientes. Todas essas informações podem ajudar os empreendimentos a se tornarem mais eficazes, produtivos e rentáveis, graças ao Data Analytics.

Mas, afinal, o que o termo significa? Também conhecida como análise de dados, pode ser definida como uma técnica que permite às empresas identificar métricas, tendências, padrões, desvios, etc. Com essas informações, os gestores podem tomar decisões baseadas em dados, de forma estratégica, otimizando os processos, melhorando a satisfação dos clientes, desenvolvendo novos produtos, serviços e muito mais.

E, com as constantes mudanças ocorridas ao longo nos últimos anos, muitas empresas que trabalham com técnicas tradicionais de análise de dados tiveram que se readaptar, atualizar e mudar a forma de aplicar a Inteligência Artificial (IA), criando uma nova classe de analytics.

E, nesse processo de atualização, muitas tendências foram surgindo, como a transição do Big Data para o Small & Wide Data. Novidades que trarão novas dinâmicas para negócios, tecnologia e marketing. E, para que você não fique de fora, nesse artigo traremos as principais tendências em Data Analytics para o segundo semestre de 2022.

Transforme grandes quantidades de dados em insights

Conheça as novidades de Data Analytics

Como as empresas que utilizam Data Analytics estão cada vez mais bem preparadas para tomar decisões estratégicas e, como as novas tecnologias estão revolucionando a análise de grandes volumes de dados, avanços significativos estão acontecendo.

Graças a tecnologias como blockchain, Inteligência Artificial e machine learning, os cientistas de dados estão criando ambientes de hiper automação no tratamento e análise de dados. E essas novidades podem ajudar empresas e sociedade a lidarem com mudanças disruptivas, incertezas e oportunidades que surgirão nos próximos anos.

Mas, para que isso de fato aconteça, é preciso investir na ciência de dados, assim como os especialistas precisam ser proativos e aproveitar essas tendências para conseguir mais investimentos e acelerar a busca por recursos com o intuito de antecipar mudanças.

Tendência de Data Analytics para 2022

A empresa de consultoria global especializada em Data Analytics, SDG Group, apresentou, em seu relatório, as principais tendências que irão marcar o rumo do setor este ano. Segundo a consultoria, elas se encaixam em três temas principais:

Tendência de Data Analytics para 2022

As principais tendências são:

Inteligência Artificial (IA) mais inteligente, responsável e escalável

A Inteligência Artificial vai permitir a melhora dos algoritmos de aprendizado e interpretação dos sistemas em um período mais curto. Como as empresas demandam muito de sistemas com IA, elas precisarão descobrir a melhor forma de dimensionar e escalar essas tecnologias.

Mas, embora as tecnologias mais tradicionais de IA possam depender bastante dos bancos de dados armazenados, com a mudança de visão de negócio que vem acontecendo nos últimos anos, o reconhecimento de quais são os verdadeiros dados históricos e quais são, de fato, relevantes, se tornou mais atingível. Isso significa que a tecnologia de Inteligência Artificial precisa estar preparada para operar com menos dados através das técnicas de “Small Data” e machine learning.

Data Analytics combinável

O objetivo é trabalhar com dados de fontes variadas, analisando-os e buscando soluções de IA que sejam flexíveis, amigáveis e com usabilidade, permitindo que os gestores obtenham insights para tomada de decisões. Cada vez mais as grandes empresas utilizam ferramentas de Data Analytics e Business Intelligence, proporcionando, assim, mais agilidade e produtividade.

Data Fabric como base

Conforme os dados se tornam cada vez mais complexos e a digitalização dos negócios acelera, a arquitetura de Data Fabric (estratégia inteligente e que trabalha dados de forma integrada) reduz o tempo de desenho de soluções, de integração, de implantação e manutenção. Além disso, ela pode alavancar as habilidades e tecnologias já utilizadas, como Data Hubs, Data Lakes e Data Warehouse.

Do Big Data para o Small & Wide Data

Ao contrário do Big Data, Small & Wide Data trazem soluções para as empresas que precisam lidar com questões mais complexas e com os desafios da IA.

O Wide Data aproveita as técnicas de “X Analytics”, permitindo a integração e análise de uma variedade de tipos de dados, estruturados e não estruturados, de várias fontes diferentes para aprimorar a tomada de decisão. Já o Small Data possibilita o uso de modelos de dados que não exigem um grande volume de informações em suas bases para oferecer insights úteis.  

XOps

XOps (dados, machine learning, modelos, plataformas) tem o objetivo de alcançar mais eficiência e economia de escala, usando as melhores práticas de DevOps, garantido a confiabilidade, reutilização e repetibilidade, aumentando a automação e reduzindo a duplicação de processos e tecnologias.

Engenharia de Inteligência de Decisão

Inteligência de Decisão é uma área que engloba um amplo campo de tomadas de decisões, incluindo o Analytics convencional, IA e sistemas complexos. Ela se aplica às tomadas de decisões individuais e sequenciais, agrupando-as nos processos do negócio.

Data Analytics como função central do negócio

O Data Analytics é imprescindível para as iniciativas de aceleração digital, e as empresas estão percebendo isso, tornando-o tema central do negócio. Mas, algumas organizações ainda subestimam a complexidade dos dados e, por isso, acabam perdendo oportunidades.

Graph se relaciona com tudo

Graphs são a base do Data Analytics moderno, com capacidade de aprimorar e otimizar a colaboração do usuário, dos modelos de machine learning e da IA. Embora elas não sejam novidades no universo de Data Analytics, observa-se certa mudança de pensamento em relação a essa tecnologia, já que existe um crescente aumento no seu uso.

Crescimento do conceito de “Augmented Consumer”

Geralmente, os usuários ficam presos a dashboards pré definidos e à exploração manual de dados. Muitas vezes, isso significa que apenas analistas de dados, ou Citizen Data Scientist, têm acesso a esses dashboards, podendo explorá-los. Mas a previsão é que esses tipos de dashboards sejam substituídos por insights automatizados, gerados dinamicamente e customizados de acordo com a necessidade do usuário.

Data Analytics para todos

À medida que mais tecnologias de Data Analytics começam a se desenvolver fora dos tradicionais ambientes de data center e cloud, mais próximo dos ativos físicos ele chega, reduzindo, ou até mesmo eliminando, a entrada de dados e agregando mais valor às soluções em tempo real. E, ao levar o Data Analytics para todos, novas oportunidades são abertas para que os times consigam dimensionar recursos e estender impactos positivos para diferentes áreas do negócio.

Como você pôde perceber ao longo do artigo, as constantes mudanças ocorridas nos últimos anos e as novas tecnologias e tendências que estão surgindo vão exigir cada vez mais das empresas. Por isso, se você quer se destacar no mercado e alavancar sua carreira, a Digital House pode ajudar você!

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