12 Tendências em Data Analytics para 2022
As empresas que utilizam Data Analytics estão mais bem preparadas para tomar decisões estratégicas. Blockchain, inteligência artificial e machine learning são algumas das tendências que irão impulsionar os negócios em 2022.
As novas tecnologias estão a revolucionar a análise de grandes volumes de dados. Graças aos novos desenvolvimentos, os dados podem ser trocados e extraídos num ambiente distribuído, quer numa nuvem pública ou privada, combinando-os com os dados que a empresa pode armazenar num ambiente local. Grandes avanços em cibersegurança estão também a ser feitos graças a tecnologias como o blockchain. Por outro lado, a inteligência artificial (IA) e o Machine Learning estão a criar ambientes de hiperautomação no tratamento e análise de dados.
O que é a Data Analytics?
Data Analytics refere-se à análise de grandes volumes de dados (big data) e a sua transformação para obter informações úteis para tirar conclusões que facilitem a tomada de decisões. Ao analisar grandes volumes de dados, as empresas facilitam o crescimento dos seus negócios, melhoram a sua eficiência operacional, gerem melhor os riscos e reduzem o tempo de tomada de decisões.
A empresa de consultoria global especializada em Data Analytics, SDG Group, apresenta pelo quarto ano consecutivo o seu relatório sobre as principais tendências que irão marcar o rumo do setor este ano. Segundo esta empresa de consultoria, as principais tendências em Data Analytics para 2022 serão as seguintes:
1. Uma nova geração de Data Warehouse
Um Data Warehouse é um armazém eletrónico onde empresas e organizações armazenam uma grande quantidade de dados de forma eletrónica. Graças à cloud, as empresas estão a adotar novas arquiteturas de dados e estruturas cada vez mais profundas e escaláveis. Este ano veremos uma nova geração do Data Warehouse graças ao Data Mesh, Data Vault 2.0 e Data Fabric, tecnologias concebidas e criadas de forma nativa na cloud.
2. Data Mesh
É uma abordagem holística à gestão de dados. Nele aglutinam-se uma arquitetura controlada por domínios distribuídos, o tratamento de dados como produto, a conceção de infraestruturas de dados de autosserviço e a governação dos ecossistemas. A “rede de dados” permite que os produtos de dados sejam ligados entre domínios e que a troca de informações se faça sem depender do armazenamento.
3. Data Fabric
Esta é uma arquitetura que permite o acesso e a troca de dados num ambiente distribuído, independentemente de estar numa cloud privada, pública, ou em dispositivos locais dentro da empresa. Esta camada de dados e processos identifica e liga contínua e automaticamente dados de aplicações díspares, descobrindo relações únicas e relevantes para o negócio. Esta informação permite uma tomada de decisão mais eficaz, através de um acesso rápido e uma visão sobre as práticas tradicionais de gestão de dados.
4. Gestão de dados empresariais ilimitada
A DataOps aplica os ensinamentos do DevOps à análise e gestão de dados para criar resultados previsíveis. Para além da gestão de alterações de dados, modelos de dados e artefactos relacionados. Faz isto, aproveitando a tecnologia para automatizar a entrega de dados com o nível ideal de segurança, qualidade e metadados para melhorar a utilização e o valor dos dados num ambiente dinâmico. A DataOps está agora a evoluir para o nível seguinte graças à inteligência artificial e ao Machine Learning criando ambientes de hiperautomação. A Metadata LakeHouse também está a ganhar importância. Uma plataforma de metadados que torna possível que estes se tornem no gestor e no cérebro de todo o ambiente de gestão dos dados dentro de uma empresa.
5. O Cliente no centro
A fim de responder às necessidades dos Clientes, está a ocorrer uma mudança de paradigma na qual o Cliente é colocado no centro da experiência de compra. O objetivo é que o cliente tenha uma experiência de compra única e homogénea onde quer que esteja. Como resultado, as barreiras entre os canais digitais e físicos desaparecerão, graças à hiperconectividade (cloud, 5G, IoT). Graças à análise de dados e à automação inteligente de processos, as empresas oferecem produtos e serviços personalizados. A utilização desta abordagem facilita a alimentação de modelos de inteligência artificial que são ativados em tempo real.
6. Dados como Ativo Transformacional (D.A.T. A)
Os dados só têm valor se se tornarem num ativo monetizável e diferenciador. O D.A.T.A. deve ser entendido aqui como o conjunto de dados, algoritmos, práticas e informações disponíveis para uma empresa. As organizações que tiram partido da informação que estes dados fornecem e extraem valor dos mesmos são as que se diferenciam dos seus concorrentes.
7. Criação de ambientes de confiança
As empresas estão a adotar estratégias de cibersegurança que proporcionam proteção para além do perímetro tradicional. Esta é uma abordagem proativa da cibersegurança que se baseia na identidade e utiliza as capacidades de recolha e análise de dados (Cybersecurity Analytics) para uma deteção mais rápida das ameaças. Assim como a automação das tarefas de segurança manuais. Este ambiente ciberseguro baseia-se também na tecnologia Blockchain. Graças a esta tecnologia, o armazenamento de dados é assegurado através da descentralização de dados e da encriptação de informação. A Blockchain traz grande valor às empresas na proteção de dados, de infraestruturas e dastreabilidade do fluxo de dados. É neste contexto que surge em cena a Privacy-Enhancing Computation (PEC), um conjunto de tecnologias que protege os dados enquanto estão a ser processados, partilhados, transferidos e analisados.
8. Aposta pelo Self-Service 2.0 e pelo modelo Auto Machine Learning
Estas tecnologias de Data Analytics aceleram a adoção de soluções, dando acesso direto aos utilizadores finais, democratizando o acesso aos dados e colocando o enfoque na geração de insights. Enquanto o Self Service 2.0 está a integrar e a aproveitar as capacidades analíticas dos modelos orientados pela IA, o Auto Machine Learning (Auto ML) está a utilizar o visual e os relatórios para apresentar os seus algoritmos avançados.
9. Gestão ética dos dados
A disrupção provocada pela Computação Quântica associada à IA obriga a melhorar a gestão ética dos dados. Após os avanços na privacidade que vieram de mãos dadas com o RGPD, é agora tempo de garantir o desenvolvimento ético e responsável dos dados. Nesta linha, surgiu o novo conceito de Private IA. No domínio das administrações públicas ou entidades onde a partilha de dados é complexa, a encriptação está a ser utilizada para expor os dados o mínimo possível.
10. Computação quântica e a sua convergência com técnicas de Data Analytics avançadas
A inteligência artificial quântica pode ser a próxima revolução. Estamos atualmente a experimentar um importante paralelismo na forma como a computação quântica se está a desenvolver e a sua convergência com técnicas de análise avançadas. Graças ao desenvolvimento da computação quântica, obter-se-ão resultados inalcançáveis com as tecnologias informáticas clássica, o que facilitará o processamento de grandes séries de dados; a resolução mais ágil de problemas complexos e uma melhoria dos modelos e da visão de negócio.
11. Metaverso e Realidade Estendida
Metaverso não é apenas uma palavra-chave no sector da tecnologia. O metaverso é um ecossistema que facilitará a exploração da realidade estendida. Dentro desta realidade encontramos todas as tecnologias imersivas que fundem o mundo real com o mundo virtual: realidade aumentada, virtual e mista. A realidade estendida é um conjunto de recursos tecnológicos que oferecerá aos utilizadores a possibilidade de mergulharem em experiências interativas baseadas na combinação das dimensões virtual e física. O conjunto de produtos e serviços que estão a ser construídos em torno do Metaverso está a encorajar a inovação em dispositivos e hardware. Este é o caso dos óculos de realidade virtual, que se tornarão mais acessíveis às empresas e aos utilizadores finais. O ecossistema Metaverso deverá movimentar cerca de 800 mil milhões de dólares em 2024 e 2,5 biliões de dólares até 2030.
12. Criação automatizada de novos conteúdos
A Generative IA é um dos desenvolvimentos mais promissores no ambiente da IA para os próximos anos, em que a inteligência artificial é utilizada para treinar algoritmos a partir de conclusões. A Generative IA permite que os computadores reconheçam automaticamente os padrões subjacentes relacionados com a informação introduzida, a fim de gerar novos conteúdos originais.
Vale a pena, portanto, ter em mente que as soluções de inteligência empresarial experimentarão um crescimento significativo nos próximos anos. Para progredir na digitalização, gestão e análise de dados, as empresas precisam de estar cientes do apoio à digitalização que vem dos Fundos Next Generation.
Asavin Wattanajantra
Especialista em TI e inovação para PME
Artigo publicado originalmente em Blog Sage Advice