Conheça as 10 tendências que vão ditar os rumos da análise de dados em 2022

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. 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 analytics com 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 de se atualizar com a acelerada digitalização, provocada pela pandemia. Com isso, a segurança passou a ocupar a liderança na intenção de investimentos dos CEO´s, 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 aceder rapidamente dados em cenários cada vez mais distribuídos tem exigido das empresas uma gestão integrada. Cada vez mais os dados serão tratados como produto para acelerar a integração de clientes e fornecedores e melhorar a gestão do inventário. Contar com uma arquitetura capaz de lidar com esse rápido crescimento de dados – em vez de uma plataforma de dados centralizados – possibilitará o facto da empresa quanto o ecossistema se tornem mais ágeis e robustos.

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