O Gartner identificou as dez principais tendências da tecnologia de dados e análises para 2020, que podem ajudar os profissionais do setor a navegar na resposta e recuperação do Covid-19 e a se preparar para uma redefinição pós-pandêmica
“Para inovar além do mundo pós-Covid-19, os líderes de dados e análises exigem uma velocidade e escala de análise cada vez maiores em termos de processamento e acesso para obter sucesso diante de mudanças de mercado sem precedentes”, disse Rita Sallam, distinguida vice-presidente de pesquisa da Gartner.
Segundo ela, é preciso examinar as 10 tendências de dados e análises a seguir para acelerar a renovação ou recuperação dos negócios após a pandemia de COVID-19:
Tendência 1: IA mais inteligente, mais rápida e mais responsável
Até o final de 2024, 75% das organizações passarão do teste piloto para a inteligência artificial operacional (AI), gerando um aumento de 5 vezes nas infraestruturas de dados e análises de streaming.
No contexto atual da pandemia, técnicas de IA como aprendizado de máquina (ML), otimização e processamento de linguagem natural (PNL) estão fornecendo insights e previsões vitais sobre a propagação do vírus, a eficácia e o impacto de contramedidas.
Outras técnicas em inteligência artificial mais inteligentes, como aprendizado por reforço e aprendizado distribuído, estão criando sistemas mais adaptáveis e flexíveis para lidar com situações de negócios complexas; por exemplo, sistemas baseados em agentes que modelam e simulam sistemas complexos.
Tendência 2: declínio do painel
Histórias dinâmicas de dados com experiências mais automatizadas e consumidas substituirão a criação e a exploração visual, aponte e clique. Como resultado, a quantidade de tempo que os usuários gastam usando painéis predefinidos diminuirá.
A mudança para histórias dinâmicas de dados que utilizam, por exemplo, análise aumentada ou PNL, significa que as informações mais relevantes serão transmitidas para cada usuário com base em seu contexto, função ou uso.
Tendência 3: Inteligência de Decisão
Até 2023, mais de 33% das grandes organizações terão analistas praticando inteligência de decisão, incluindo modelagem de decisão. A inteligência de decisão reúne várias disciplinas, incluindo gerenciamento e suporte a decisões.
Ele fornece uma estrutura para ajudar os líderes de dados e análises a projetar, modelar, alinhar, executar, monitorar e ajustar modelos e processos de decisão no contexto de resultados e comportamento dos negócios.
Tendência 4: X Analytics
O Gartner cunhou o termo “X analytics” como um termo abrangente, em que X é a variável de dados para uma variedade de diferentes conteúdos estruturados e não estruturados, como análise de texto, análise de vídeo, análise de áudio, etc.
Durante a pandemia do COVID-19, a IA tem sido fundamental para vasculhar milhares de documentos de pesquisa, fontes de notícias, publicações nas mídias sociais e dados de ensaios clínicos para ajudar especialistas em saúde pública e médica a prever a disseminação de doenças, planejar capacidade, encontrar novos tratamentos e identificar vulnerabilidades. populações.
A análise X combinada com a IA e outras técnicas, como a análise de gráficos, desempenhará um papel fundamental na identificação, previsão e planejamento de desastres naturais e outras crises no futuro.
Tendência 5: Gerenciamento de dados aumentado
O gerenciamento de dados aumentado usa técnicas de ML e AI para otimizar e melhorar as operações. Ele também converte os metadados do uso em auditoria, linhagem e relatórios para alimentar sistemas dinâmicos.
Os produtos de gerenciamento de dados aumentados podem examinar grandes amostras de dados operacionais, incluindo consultas reais, dados de desempenho e esquemas.
Usando os dados de uso e carga de trabalho existentes, um mecanismo aumentado pode ajustar as operações e otimizar a configuração, segurança e desempenho.
Tendência 6: a nuvem é um dado
Até 2022, os serviços de nuvem pública serão essenciais para 90% da inovação de dados e análises. À medida que os dados e as análises passam para a nuvem, os líderes de dados e análises ainda lutam para alinhar os serviços certos aos casos de uso certos, o que leva a um aumento desnecessário da governança e da sobrecarga de integração.
A questão dos dados e análises está passando do custo de um determinado serviço para como ele pode atender aos requisitos de desempenho da carga de trabalho além do preço de tabela.
Os líderes de dados e análises precisam priorizar cargas de trabalho que possam explorar os recursos da nuvem e focar na otimização de custos ao migrar para a nuvem.
Tendência 7: mundos de dados e análises colidem
Os recursos de dados e análise tradicionalmente são considerados entidades distintas e gerenciados de acordo. Os fornecedores que oferecem fluxos de trabalho de ponta a ponta, habilitados por análises aumentadas, obscurecem a distinção entre os dois mercados.
A colisão de dados e análises aumentará a interação e a colaboração entre funções de dados e análises historicamente separadas. Isso afeta não apenas as tecnologias e os recursos fornecidos, mas também as pessoas e processos que os suportam e os utilizam.
O espectro de funções se estenderá dos dados e análises tradicionais ao explorador de informações e desenvolvedor cidadão como exemplos.
Tendência 8: Mercados e trocas de dados
Até 2022, 35% das grandes organizações serão vendedores ou compradores de dados por meio de mercados de dados online formais, acima dos 25% em 2020.
Os mercados e trocas de dados fornecem plataformas únicas para consolidar ofertas de dados de terceiros e reduzir custos para terceiros dados.
Tendência 9: Blockchain em dados e análises
As tecnologias Blockchain abordam dois desafios em dados e análises. Primeiro, a blockchain fornece toda a linhagem de ativos e transações. Segundo, o blockchain fornece transparência para redes complexas de participantes.
Fora dos casos limitados de uso de bitcoin e contrato inteligente, os sistemas de gerenciamento de banco de dados contábeis (DBMSs) fornecerão uma opção mais atraente para auditoria de fontes de dados em uma única empresa.
Até 2021, o Gartner estima que a maioria dos usos permitidos de blockchain será substituída por produtos DBMS contábeis.
Tendência 10: os relacionamentos formam a base do valor de dados e análises
Até 2023, as tecnologias gráficas facilitarão a rápida contextualização para a tomada de decisões em 30% das organizações em todo o mundo.
A análise de gráfico é um conjunto de técnicas analíticas que permite a exploração de relacionamentos entre entidades de interesse, como organizações, pessoas e transações. Ajuda os líderes de dados e análises a encontrar relacionamentos desconhecidos nos dados e a revisar dados que não são facilmente analisados ??com a análise tradicional.
Fonte: TI Inside
Big data analytics: como a análise de dados está ajudando a salvar vidas
Gartner indica os 10 principais mitos sobre a Nuvem
Gartner alerta que Data Center está (quase) morto
Acompanhe outras novidades conferindo o Crypto ID!
