As tendências em Data & Analytics para 2021

As recentes disrupções, em quantidade e amplitude jamais experimentadas, demandam capacidade cada vez maior de analisar dados. A análise precisa ser cada vez mais rápida e em volumes maiores tanto no acesso quanto no processamento. A acertada equação entre data analytics e inteligência artificial (AI) será fundamental para tomar decisões e responder proativamente a futuras crises e superar seus efeitos. 

A pandemia da covid-19, por exemplo, deu origem a mais de 500 testes clínicos de potenciais tratamentos. Todos eles usaram bases de dados para prever a disseminação do vírus, planejar medidas para conter o avanço e pesquisar formas de combatê-lo.

A consultoria norte-americana Gartner listou as 10 tendências em data analytics que influenciarão as estratégias de retomada pós-covid-19. Selecionamos cinco delas.

1. AI mais inteligente, rápida e responsável

Até 2024, em 75% das empresas, a IA deixará a fase piloto e entrará em operação e isso vai quintuplicar as infraestruturas de análise e transmissão de dadosInvestimentos em novas arquiteturas de chips estão acelerando uso de IA e Machine Learning (ML) e diminuindo o uso de sistemas centralizados, o que pode levar a novos algoritmos e soluções mais escaláveis, causando maior impacto nos negócios.

2. Declínio dos dashboards

A elaboração de dashboards, largamente usados na tomada de decisões, demanda tempo, especialmente, devido ao trabalho manual necessário para extrair os dados da plataforma e adequá-los aos padrões pré-definidos. Oinsights mais relevantes serão transmitidos a cada usuário com base em seu contexto, função ou uso, por meio de tecnologia de análise aumentada, linguagem de processamento natural e detecção de anomalias, o chamado Data Stories.

3. Modelagem de decisão

Nos próximos dois anos, um terço das grandes empresas terá analistas de modelagem de decisões ou decision intelligence, em inglês. São profissionais que, por meio do domínio de um ecossistema de técnicas e ferramentas, dão suporte à tomada de decisão. Elas incluem não somente as abordagens tradicionaismas também algumas mais avançadas, como IA e ML.

4. Análise X

O termo foi criado pelo Gartner para ser uma espécie de guarda-chuva, no qual “X” pode ser substituído por qualquer conteúdo estruturado e não estruturado. Como, por exemplo, análise de vídeo ou de áudio baseada em IAEla pode ser aplicada para solucionar alguns dos mais complexos desafios da sociedade, incluindo mudanças climáticas, prevenção de doenças e preservação de espécies. Esta abordagem dará origem a muitas inovações ao usar dados ainda não explorados.

5. Gerenciamento de dados aumentado

O gerenciamento de dados aumentado usa ML e IA para transformar metadados usados em relatórios e auditorias em informações para alimentar sistemas dinâmicos. Sistemas de gerenciamento de dados aumentado podem analisar informações operacionais, como demanda, desempenho e por meio delas adequar processos operacionais, melhorar configurações e otimizar o desempenho e a segurança. Assim, aprimorando a automação no gerenciamento.

“Essas são algumas das tendências que os líderes de Data& Analytics precisam considerar em suas decisões de investimento para se manterem competitivos e estarem preparados para aproveitar as oportunidades para gerar inovação disruptiva”, diz o especialista em tecnologias disruptivas Arie Halpern.