Conheça 5 tendências sobre análise de dados para 2021 e quais são as projeções para os próximos anos 

“Dados são o novo petróleo”. Essa frase, criada por Clive Humby, matemático londrino especializado em ciência de dados, é a expressão do momento, sendo citada por executivos do mundo todo para dizer que os dados são tão valiosos quanto o petróleo. Isto é, quem fizer o melhor uso deles, irá adquirir vantagem competitiva.

Para que consiga crescer e potencializar seus esforços, a empresa precisa saber administrar e utilizar dados. Todas as empresas, de qualquer tamanho e segmento, geram  dados. Sejam número de vendas, de fechamento de contratos e prospecção de novos clientes, se esses números forem coletados, registrados, tratados e analisados, podem fornecer informações importantes sobre a saúde da empresa. 

Veja agora 5 tendências de análise de dados para 2021:

1. Data Storytelling

A apresentação de dados agora será acompanhada por uma boa história. O Data Storytelling combina a análise de dados com uma narrativa criativa, tendo a finalidade de conquistar e manter a atenção dos ouvintes. Somar a apresentação de dados a uma boa narrativa, auxilia na compreensão do público e consequentemente aumenta seu  interesse.

Dados, números e estatísticas assustam algumas pessoas e, em alguns casos, é um assunto denso e extenso. Sendo assim, o storytelling com dados surge para ajudar os ouvintes a compreender o conteúdo de forma adequada.

Com o storytelling de dados o trabalho de análise, leitura e argumentação dos dados é facilitado e aperfeiçoado. A habilidade de leitura dos dados é aprimorada, colaborando na elaboração de histórias e narrativas de acordo com o que for constatado. Os dados serão inseridos sob um mesmo contexto, que faça sentido para todos e, desse modo, as pessoas os utilizarão, desenvolvendo suas opiniões e conclusões sobre o conteúdo.

2. Armazenamento em nuvem (conectada)

É fato que as empresas têm realocado suas informações, dados e ferramentas para o armazenamento em nuvem. Entretanto, em alguns casos, uma única empresa pode ter seus diferentes dados em nuvens diferentes. E a nova demanda é o conceito de multi-nuvem ou nuvem conectada. Isto é: mesmo em nuvens diferentes, as informações, dados, sistemas e ferramentas poderão funcionar e trabalhar com um certo nível de integração.

Como dissemos, o uso de várias nuvens possibilita o compartilhamento da carga de trabalho em várias nuvens. Desse modo, a multi-nuvem otimiza e potencializa o trabalho da equipe proporcionando flexibilidade. Agendar tarefas, comparar serviços, provedores, integrar tecnologias de automação são algumas de suas funcionalidades.

3. Big Data para mudanças climáticas 

Acredita-se que a aplicação de Big Data por cientistas e pesquisadores pode auxiliar na identificação do  estágio atual de emissões de dióxido de carbono e possíveis soluções. Os dados podem até mesmo ajudar em pesquisas meteorológicas, ciências da terra, pesquisas oceânicas e instalações de pesquisa nuclear para que seja possível entender as mudanças climáticas e outras condições ambientais primárias relacionadas ao planeta.

4. Dados como serviço

Dados como serviço serão a assistência e ajuda das empresas. A tecnologia em nuvem fornecerá aos usuários acessos sob demanda à dados e informações, independente de onde a pessoa se encontra. Esta é uma das tendências atuais em análise de dados e big data. 

O Bancos de Dados como serviço (DBaaS), une soluções de análise de dados e big data para atender de forma rápida às necessidades do cliente. Os provedores de Bancos de dados hospedam e gerenciam os dados, e a empresa que no caso passa a ser o cliente, os consome. Ou seja, a licença, questões técnicas de hardware, segurança, backups são de responsabilidade do provedor.

Resumindo o DBaaS: a empresa contrata um serviço que fornece uma base de dados segundo seus interesses e objetivos de aplicação. Dessa forma a empresa terá acesso ou será conectada ao banco e poderá fazer consultas livremente.

5. Inteligência Contínua 

Inteligência contínua é um sistema que integra análises em tempo real com operações de negócios e recomendação de ações, com base em históricos de dados e em tempo real. Ou seja, os dados passados e atuais são processados para fornecer automação ou suporte à tomada de decisão. Segundo a previsão da Gartner, mais de 50% dos novos sistemas das empresas usarão inteligência contínua até 2022. 

Projeções para os próximos anos segundo a Gartner

Até o final de 2024, 75% das empresas passarão de iniciativas de testes para novas maneiras de utilizar Inteligência Artificial, gerando um aumento de 5 vezes nas infraestruturas de streaming de análise de dados.

Até 2023, mais de 33% das grandes empresas terão analistas atuando em inteligência de decisão e modelagem de decisão. Essa inteligência reúne atividades como gerenciamento e suporte à tomada de decisões, estrutura para ajudar os líderes de análise de dados a projetar, modelar, alinhar, executar, monitorar e ajustar modelos e processos de decisão no contexto de resultados e comportamento dos negócios.

Até 2022, os serviços de Nuvem Pública serão fundamentais para 90% das inovações de análise de dados. Isto é, as empresas terão que priorizar trabalhos que possam explorar os recursos da nuvem e focar na otimização de custos ao migrar para esse sistema.

Até 2022, 35% das grandes companhias serão vendedoras ou compradoras de dados através de um mercado formal de dados, contra 25% em 2020. Os mercados e as trocas de dados fornecem plataformas únicas para consolidar ofertas de registros de terceiros e reduzir custos para fontes de terceiros.

Até 2023, as tecnologias gráficas ajudarão na contextualização dos dados para facilitar a tomada de decisões em 30% das empresas no mundo. Esse tipo de tecnologia reúne um conjunto de técnicas analíticas que permite a exploração de relações entre entidades de interesse, como empresas, pessoas e transações. Desse modo, ela ajuda os líderes de análise de dados a encontrar relacionamentos desconhecidos nos dados e a revisar dados que não são facilmente analisados com a análise tradicional.

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