Conheça as 10 tendências que vão ditar os rumos da análise de dados em 2022
27 de janeiro de 2022Agora, as empresas precisam de inovação digital, que abre diversas possibilidades para a geração de dados e insights
Projeções estão listadas em e-book gratuito disponibilizado pela Qlik.
Uma nova dinâmica de mercado se impõe às empresas diante dos desafios globais, como a pandemia, que demonstrou quanto forças externas afetam a cadeia de suprimentos.
Assim como os problemas são sistêmicos, as soluções para os desafios comerciais precisam ser coletivas, com o compartilhamento de recursos, processos e pessoas.
Nesse contexto, a transformação digital já não é suficiente. Agora, as empresas precisam de inovação digital, que abre diversas possibilidades para a geração de dados e insights.
É o que aponta a Qlik – multinacional referência em integração e análise de dados – no novo e-book Tendências em Business Intelligence e Dados para 2022, que está disponível neste link para download gratuito.
Confira, a seguir, as dez tendências que vão ditar os rumos da análise de dados:
1- Mineração de colaboração
Diante da pandemia, a colaboração e a inteligência de negócios se tornaram inseparáveis, uma vez que a incorporação de aplicativos de fluxos de trabalho no home office ampliou as possibilidades de colaboração com partes externas.
Já não basta a colaboração chegar ao final da cadeia, após a descoberta dos insights. Ela precisa chegar antes, quando os dados derivados são gerados.
2- Vida longa ao ‘dashboard’
Embora muito tenha sido falado sobre o fim do dashboard, a ferramenta ainda deve permanecer por um bom tempo.
Mais do que simples monitoramento de KPIs, o dashboard evolui para oferecer análises investigativas profundas, embasadas por aplicativos de análises avançadas e interativas.
De acordo com pesquisa da IDC, apenas 33% dos executivos se sentem à vontade para questionar os KPIs e as métricas utilizadas nas empresas onde trabalham.
3- ‘Business intelligence’ compreensível
Na medida em que os dados ficam mais distribuídos e fragmentados, dentro e fora das organizações, os analistas também têm mais dificuldade para explicá-los por trás de métricas, KPIs ou cálculos.
Nesse cenário, a linhagem de dados passa a ser essencial para triangulá-los, explicá-los e aumentar a confiança dos usuários para reagir aos insights gerados por esses dados.
4- Foco nos custos
Conforme foram modernizados e amplamente adotados, os data warehouses e data lakes possibilitaram consultar grande quantidade de dados, em tempo real. No entanto, isso pode causar a falta de controle em relação aos custos da computação em nuvem.
Por isso, é importante adotar uma abordagem de gerenciamento de dados e analyticscom base em frequência e latência, para identificar quando a atualização em tempo real é necessária.
5- Nuvens distribuídas
A maioria das empresas não busca mais uma solução de TI única e universal. Elas optam por um conjunto de ferramentas que atenda às exigências de custo, desempenho e governança de diversas cargas de trabalho.
Nesse contexto, ter uma infraestrutura distribuída em nuvem reforça a capacidade da empresa de acessar e compartilhar dados entrelaçados com confiança.
6- ‘Insights’ incorporados
Para criar uma abordagem colaborativa, de fora para dentro, a empresa deve abrir o analytics para todo o ecossistema, o que inclui parceiros e clientes – todos precisam se beneficiar, inclusive o cliente do cliente.
Os insights precisam surgir para cada usuário e processo de negócios. À medida que os microinsights contextualizados forem mais difundidos, a confiança no sistema aumentará.
7- Automação de aplicativos
Com a economia da API, novas formas de entrelaçamento em iniciativas conjuntas são abertas para empresas, parceiros, clientes e até concorrentes.
Nesse contexto, a automação de aplicativos é considerada uma nova área forte, porque elimina a necessidade de escrever códigos dessas integrações, o que torna a oportunidade muito mais acessível para um maior número de atores.
8- Ampliação da capacidade de todos
Com os dados amplamente disponíveis e os usuários de negócios podendo criar os próprios aplicativos, a alfabetização de dados segue fundamental.
Embora ainda seja vista como pouco acessível, a ciência de dados – ao ser sobreposta ao analytics – ampliará a capacidade de todos e o que é feito nos laboratórios poderá ganhar escala.
De acordo com levantamento da Gartner, até 2025, a escassez de cientistas de dados não atrapalhará mais a adoção da ciência de dados e aprendizagem de máquina nas empresas.
9- Alta prioridade para segurança
Em 2021, as equipes de segurança e compliance precisaram se atualizar com a acelerada digitalização, provocada pela pandemia. Com isso, a segurança passou a ocupar a liderança na intenção de investimentos dos CIOs, de acordo com a pesquisa anual da Gartner.
Novos métodos estão surgindo para permitir mais interoperabilidade com confiabilidade, como o uso dos padrões abertos.
10- ‘Data mesh’ para dados distribuídos
A necessidade de acessar rapidamente dados em cenários cada vez mais distribuídos tem demandado das empresas uma gestão integrada. Cada vez mais os dados serão tratados como produto para acelerar a integração de clientes e fornecedores e melhorar o gerenciamento do inventário.
Contar com uma arquitetura capaz de lidar com esse rápido crescimento de dados – em vez de uma plataforma de dados centralizados – possibilitará que tanto a empresa quanto o ecossistema se tornem mais ágeis e robustos.
Sobre a Qlik
A visão da Qlik é um mundo alfabetizado em dados, onde todos podem usar dados e análises para melhorar a tomada de decisões e resolver seus problemas mais desafiadores. Como empresa privada de SaaS, a Qlik fornece uma plataforma de integração e análise de dados em nuvem, de ponta a ponta, em tempo real, para fechar as lacunas entre dados, insights e ações. Ao transformar dados em inteligência ativa, as empresas podem tomar melhores decisões, melhorar a receita e a lucratividade e otimizar o relacionamento com os clientes. A Qlik opera em mais de cem países e atende mais de 50 mil clientes em todo o mundo.
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