As 8 principais tendências de análise de dados: transformando insights em ação

À medida que o ano se aproxima do fim, empresas de consultoria de renome mundial e entusiastas de tecnologia estão encerrando 2022 com sua opinião sobre as futuras tendências de análise de dados. Seguindo o exemplo das tendências de análise e dados do Gartner, queremos fornecer a você alguns insights de análise de dados acionáveis. No entanto, ao contrário de outras análises, decidimos nos concentrar nas tendências do setor de análise de dados disponíveis na perspectiva de curto prazo e agora, em vez de algumas promessas rebuscadas.

A análise de dados oferece às empresas a oportunidade de obter insights valiosos de negócios e agir a todo vapor, tornando a consultoria de inteligência de negócios tão crucial como sempre. A tecnologia continua a evoluir, assim como as oportunidades disponíveis para empresas que utilizam dados de maneiras novas e inovadoras. Ficar a par das tendências futuras mais recentes em análise de big data é essencial para capitalizar essas oportunidades de forma eficaz.

Neste artigo, veremos como várias tendências em análise de dados afetarão o cenário de negócios como um todo e descobriremos como as organizações podem seguir as tendências de análise de dados para obter uma vantagem competitiva.

Tendências de análise de dados que agregam valor à sua empresa

Aqui estão as 8 principais tendências de análise de dados que moldarão como as organizações competem entre si.

1. Dar a mais usuários a possibilidade de gerar insights baseados em dados

Os sistemas de dados das organizações geralmente são organizados de acordo com os padrões de cima para baixo, favorecendo efetivamente o C-suite e os principais tomadores de decisão da organização quando se trata de acesso a dados e alavancagem de ferramentas de inteligência de negócios.

No entanto, aproveitar os serviços de análise de dados não é mais da competência de alguns indivíduos selecionados. À medida que as organizações buscam capitalizar o potencial de seus dados, elas começam a perceber a necessidade de mais usuários serem capazes de tomar decisões baseadas em evidências diariamente.

Tomemos como exemplo a indústria de fabricação de eletrônicos. Embora a engenharia de um novo produto seja altamente dependente da disponibilidade e especificações de certos materiais, muitos engenheiros em empresas de manufatura não têm os meios para acessar esses dados e, mais ainda, as ferramentas para entendê-los. Com uma abordagem mais democratizada para o acesso aos dados, os engenheiros usarão ferramentas analíticas de autoatendimento para otimizar e acelerar a tomada de decisões, analisando rapidamente os dados de fornecimento e aquisição.

Conceder acesso aos dados para mais usuários é apenas uma parte das tendências atuais em análise de dados. Apresentar insights de forma clara e concisa é tão vital quanto democratizar os dados. O que torna as informações imediatamente acionáveis ​​é a visualização de dados envolvente e compreensível. Com ferramentas de visualização de dados em mãos, todos os usuários, independentemente de sua formação técnica, podem entender conjuntos de dados complexos e tomar decisões baseadas em dados com confiança.

2. Desenvolvimento adicional de soluções de código aberto

As razões para a proliferação inevitável de software de código aberto como uma tendência emergente na análise de dados podem não ser imediatamente aparentes no sentido comercial. Ainda assim, sua crescente adoção continua a beneficiar usuários e provedores e o campo de análise de dados como um todo. Em termos muito simples, quanto mais as pessoas usam soluções de análise de dados de código aberto, mais valiosas essas ferramentas se tornam.

Por exemplo, ao espalhar o acesso a um número infinito de cientistas de dados, que compartilham um desejo de curiosidade e exploração, R e Python permanecem no topo das últimas tendências em análise de dados. Como uma linguagem universal, o código aberto promove inovação e colaboração e ativa a inteligência coletiva.

Em um sentido mais aplicado, o software de BI de código aberto continuará a crescer em popularidade porque oferece uma maneira visivelmente menos dispendiosa de criar soluções analíticas altamente personalizáveis ​​sem comprometer a qualidade. As ferramentas de BI de código aberto permitem que as empresas evitem a dependência de fornecedores e taxas de licenciamento, aumentem a interoperabilidade e obtenham eficiência com os dados rapidamente.

3. Refinar os algoritmos de processamento e análise de dados

Embora possa parecer trivial, as últimas tendências de análise de dados visam tornar os modelos de análise de dados mais precisos. Ao passar por um treinamento rigoroso e muita limpeza de dados, os modelos modernos de aprendizado de máquina podem alcançar uma precisão de previsão nunca antes vista.

No entanto, quando se trata de aplicar IA e análise de dados, há uma diferença crucial entre um sistema de previsão preciso por enquanto e um sistema de previsão que pode permanecer preciso ao longo do tempo.

Dado que as expectativas do cliente, as tendências de negócios e as condições do mercado estão em um estado de fluxo constante, a precisão da previsão de um modelo de IA que foi treinado uma vez inevitavelmente diminui com o tempo. A única maneira de os modelos de IA se manterem no topo do cenário de negócios em constante mudança é aprender continuamente com um fluxo interminável de novos dados.

Nos próximos anos, veremos a evolução dos sistemas de IA. Em vez de depender de humanos para se adaptar a novas circunstâncias, os sistemas de IA autossustentáveis ​​ajustarão autonomamente seus métodos de aprendizado de acordo com as mudanças no mundo real. É importante ressaltar que a IA adaptativa também é fundamental para alcançar a hiperpersonalização.

4. Integração perfeita de soluções de análise de dados no fluxo de trabalho

Organizações em todos os setores reconhecem o valor da análise incorporada para permitir uma tomada de decisão mais informada e gerar melhores resultados de negócios. As soluções analíticas incorporadas permitem que as empresas integrem a análise de dados diretamente aos aplicativos existentes, criando uma experiência de usuário unificada que pode melhorar drasticamente a velocidade, a precisão e a agilidade da tomada de decisões.

O acesso à análise de dados diretamente no aplicativo permite que os usuários confiem nos dados ao tomar suas decisões subsequentes. Por exemplo, com análises incorporadas, os professores do ensino médio podem ver os pontos fortes de cada aluno e a eficácia dos métodos de ensino anteriores em um determinado grupo de alunos para ajustar os planos de aula considerando as qualidades únicas dos alunos. Explorar essa gama de dados em um sistema separado é inconveniente e leva muito tempo, muitas vezes desencorajando os usuários de aplicar a análise de dados.

Ao conceder acesso imediato aos dados no ponto de necessidade, os usuários tomarão decisões críticas mais rapidamente, reduzirão erros e ficarão mais encorajados a confiar nos dados ao realizar tarefas do dia-a-dia. Essa tendência do mercado de análise de dados é particularmente valiosa para organizações orientadas a dados que precisam coletar dados rapidamente, analisá-los em contexto e tomar decisões com base em insights em tempo real.

5. Funcionalidade mais intuitiva dos sistemas de análise de big data

Devido aos rápidos avanços na computação em nuvem e ao crescimento exponencial dos volumes de dados, a análise de big data tornou-se mais importante e economicamente viável. O big data costuma ser percebido como uma arte imensamente complicada, acessível apenas aos cientistas de dados e, nos próximos anos, isso mudará.

As tendências atuais de análise de big data dependem de tornar a interface dos sistemas de análise de big data mais intuitiva e fácil de usar para pessoas sem formação técnica. Isso reduzirá o tempo entre a análise de dados e a obtenção de insights, o que é crucial em um cenário de negócios moderno. Atualmente, as empresas que fornecem soluções de análise de big data estão reinventando suas interfaces para atender às necessidades de uma gama mais ampla de usuários.

Por exemplo, no passado, estabelecer um sistema ETL robusto no Qlik View exigia que os usuários tivessem sólidas habilidades de script. Com o lançamento do Qlik Sense, a criação de um sistema ETL tornou-se possível para usuários de todos os níveis de habilidade, graças à interface visual intuitiva.

6. Voltando às raízes: dados pequenos e amplos

O impacto do big data no cenário de negócios não pode ser superestimado. Por exemplo, para uma troca financeira digital, rastrear milhões de fluxos de dados de clientes em tempo real e entender seus padrões é uma fonte essencial de vantagem competitiva. No entanto, à medida que o hype em torno do big data perde força, as empresas começaram a perceber que nem todos precisam analisar dados em uma escala tão grande para tomar decisões críticas de negócios.

O big data permite que as organizações entendam tendências de longo alcance que geralmente refletem as tendências gerais de seus respectivos setores. É volumoso e variável e exige uma pilha específica de técnicas de modelagem estatística a serem analisadas. Dados pequenos e amplos, por outro lado, são mais úteis para obter insights de pequenos conjuntos de dados individuais que são úteis para resolver problemas de negócios mais específicos e de curto prazo.

Pequenos dados geralmente são encontrados dentro de uma organização individual e são mais fáceis para os humanos compreenderem e visualizarem. Nos próximos anos, esperamos que mais organizações se concentrem em conjuntos de dados menores e contextualizados que os ajudarão a tomar decisões bem informadas.

7. Consumo de dados mais fácil

O crescimento exponencial do big data também incita as empresas a repensar sua abordagem à governança de dados. Os métodos tradicionais de gerenciamento de dados não são mais suficientes para lidar com as complexidades herdadas de orquestrar fluxos de fluxos de dados. O uso de práticas de governança de dados desatualizadas resulta em silos de dados, segurança de dados comprometida e retarda a tomada de decisões em geral.

A malha de dados é uma maneira de as organizações criarem uma visão abrangente de seus dados e torná-los mais acessíveis, confiáveis ​​e seguros em toda a empresa. Por exemplo, arquiteturas de malha de dados bem pensadas simplificam a movimentação de dados em toda a organização, fornecendo apenas os metadados necessários para a virtualização de dados. Este último, em algum momento, pode servir como um substituto para um extenso processo de ETL, pois fornece acesso aos dados em tempo real sem a necessidade de movê-los ou replicá-los.

A malha de dados conecta diferentes tipos de fontes de dados distribuídas e permite a criação de uma interface única e unificada por meio da qual todos os dados relevantes podem ser acessados. Ele fornece aos usuários visibilidade completa de toda a pilha de dados, simplificando o processo de combinação e agregação de insights valiosos.

8. Processamento de dados em maiores velocidades e volumes

A computação de borda emergiu como uma tendência significativa de análise de dados, oferecendo às organizações maior agilidade e flexibilidade. Ao levar o poder de processamento e computação para mais perto do ponto de aquisição de dados, a computação de borda permite uma análise de dados mais rápida e reduz a latência enquanto melhora a escalabilidade.

A computação de borda é especialmente útil ao lidar com aplicativos IoT em tempo real; em que as análises são realizadas no próprio dispositivo, e não em um servidor remoto. Como tal, a computação de borda permite que as organizações reduzam os custos de largura de banda e melhorem a segurança de seus processos de análise de dados.

Além disso, a computação de borda torna mais fácil para as organizações criar aplicativos distribuídos em vários dispositivos ou plataformas, roteando o processamento de dados e a análise para os nós de borda. Daqui para frente, esperamos ver um foco maior em análise e processamento baseados em borda, à medida que mais organizações buscam tirar proveito dessa tecnologia.

Como aproveitar as tendências futuras em análise de big data para suas necessidades atuais?

À medida que a análise de dados se torna cada vez mais sofisticada, entender e seguir as tendências atuais em análise de dados é fundamental para liberar seus benefícios para as empresas. No entanto, agir de acordo com essas tendências requer um vasto conhecimento técnico, planejamento estratégico e uma compreensão profunda das complexidades do gerenciamento de dados.

Na *instinctools, nos dedicamos a ajudar nossos clientes a preparar seus negócios para o futuro, aproveitando o poder da análise de dados de maneiras novas e inovadoras. Nossos consultores podem ajudá-lo a começar com recursos, insights e estratégias sobre como projetar uma arquitetura de análise robusta.

Adote as tendências em análise de dados para inovar mais rapidamente e lidar com as mudanças com eficiência

Abraçar a mudança na análise de dados oferece novas oportunidades para as empresas permanecerem competitivas em meio ao cenário de negócios cada vez mais volátil. Se olharmos para o panorama geral, o vetor geral das tendências futuras da análise de dados gira em torno de reduzir o tempo necessário para converter insights em ação. A geração de insights baseados em dados agora está acessível a todos. Para ficar à frente da concorrência, é crucial tornar os insights imediatamente acionáveis ​​para o usuário certo no momento certo.

O artigo foi originalmente publicado aqui.