De acordo com a Gartner, outras consultorias e nossos experts, essas são as principais tendências de Data & Analytics para 2022, ano que promete ser de retomada econômica e desenvolvimento mundial após o enfrentamento da fase mais complexa da pandemia de COVID-19.
1 – Internet of Behavior
A internet of behavior (IoB) é uma tendência apontada em que os dados como comportamento, interesses e preferências das pessoas ou consumidores são analisados e utilizados para entender e definir padrões de comportamento ou consumo. A partir de dados de variadas fontes, como geolocalização, redes sociais e dispositivos IoT (como o Intradata – que captura o fluxo e perfil de consumidores nos ambientes físicos e virtuais) as empresas e órgãos do governo conseguem oferecer melhor atendimento, serviços e ofertas aos usuários.
2 – Inteligência Artificial (IA) mais ética, inteligente e escalonável
Para atingir o máximo de performance da IA e do Aprendizado de Máquina (Machine Learning – ML), as empresas estão implementando soluções de IA mais “inteligentes”, com menor consumo de dados, resilientes e éticas, buscando detectar desvios do modelo de ML para melhor se adaptar a regulamentação e governança dos dados pessoais e também para encontrar resultados de análises justas, como em um processo de recrutamento, por exemplo.
3 – Data fabric
A IBM define Data Fabric como uma arquitetura e um conjunto de serviços de dados capazes de fornecer recursos consistentes em ambientes multicloud. A arquitetura padroniza todo o gerenciamento de dados na nuvem, on-premise e dispositivos de borda, oferecendo mais visibilidade e geração de insights, acesso e controle, proteção e segurança dos dados. Desta forma, estima-se até 2024 a queda pela metade do envolvimento humano no gerenciamento dos dados e até quatro vezes mais eficiência na utilização dos dados.
4 – Natural language processing (NLP)
A evolução e o desenvolvimento de soluções que utilizam NLP é uma forte tendência para os próximos anos. Novas arquiteturas de rede de processamento de linguagem natural estão surgindo no mercado, aumentando o tamanho e complexidade de processamento. Assim, será cada vez mais comum o NLP ser aplicado em diferentes mercados, como nas buscas online, chatbots de atendimento e assistentes virtuais.
5 – Augmented analytics
A augmented analytics, em português Análise Aumentada, é uma das principais tendências de data science nos próximos anos. Estima-se que seja possível reduzir em 80% do tempo gasto em questões operacionais (a coleta, preparação, compartilhamento dos dados, estes executados pela IA) para focar em questões estratégicas e de análise, facilitando e democratizando o acesso aos dados para vários setores da empresa, como marketing e vendas, por exemplo.
6 – Data & Analytics no centro da empresa
Em vez de ser utilizada de forma secundária e apenas por alguns setores, cada vez mais D&A deve se tornar uma ferramenta com função central nas empresas. Seus recursos devem ser compartilhados e focados aos objetivos do negócio, promovendo mais colaboração e interação entre as equipes.
7 – O gráfico relaciona tudo
Até 2025, gráficos e dashboards altamente customizáveis serão usados em 80% das tecnologias de Data & Analytics, o que facilitará a visualização dos dados e tomada de decisões rápidas.
8 – Data & Analytics em Edge Computing
Os dados e as análises, além de outras tecnologias estão cada vez mais presentes em ambientes de Edge Computing (computação de borda), tecnologia na qual na qual o processamento acontece no local físico (ou próximo) do usuário ou da fonte de dados. Com isso, os usuários se beneficiam de serviços mais rápidos e confiáveis, enquanto as empresas usufruem da flexibilidade da cloud computing híbrida. De acordo com a expectativa do Gartner é de que, até 2023, mais de 50% da responsabilidade primária dos líderes de D&A incluirá dados criados, gerenciados e analisados em ambientes de borda.
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