As 10 principais tendências de big data para 2021
Entender as principais tendências de big data é tarefa obrigatória de líderes da área de dados. São esses avanços que moldarão o futuro e é necessário adaptar-se.
Segundo a consultoria Gartner, apesar dos desafios de 2020, a indústria de big data continuou se movendo para conquistar novas tecnologias em 2021. A consultoria listou as principais tendências de big data que estão surgindo em 2021 e nós vamos explicá-las em detalhes para você!
Continue lendo para saber como usá-las a seu favor.
Quais são as tendências de big data para 2021?
Se você quer saber quais são as tendências de big data para 2021, está no lugar certo!
Atualmente, todos nós vivemos e respiramos dados. As empresas cada vez mais dependem deles para tomar decisões, e o ritmo de geração de dados não diminuirá tão cedo.
Tendo isso em vista, vamos relembrar o que é big data!
O que é big data?
Como já explicamos neste post, e como o próprio nome denota, big data é justamente o alto volume de dados gerado em alta velocidade e grande variedade, que não pode ser processado por bancos de dados ou aplicações de processamento tradicionais.
Vendo a importância do big data para a eficiência das organizações, vamos entender quais são as suas principais tendências para 2021?!
1) Inteligência artificial mais perspicaz, rápida e responsável
A inteligência artificial está transformando a forma como trabalhamos e aprendemos.
Lideranças focadas na inovação pelo big data para IA, agora, são responsáveis por melhorar a experiência de profissionais, desenvolver suas habilidades e construir competência organizacional em parceria com uma inteligência artificial responsável.
Além disso, de acordo com Gartner, até 2021, 80% das lideranças tomarão suas decisões de negócios com tecnologia de inteligência artificial.
2) A evolução do dashboard
O storytelling de dados não será mais apenas a criação de um painel visual de dados do tipo “aponte e clique”. A experiência será mais automatizada e dinâmica.
Isso significa que vai haver economia de tempo para quem utiliza painéis e relatórios predefinidos. E também que as informações mais relevantes do big data serão transmitidas para cada pessoa que utiliza a ferramenta com base em seu contexto, função ou uso.
3) Inteligência de decisão com o big data
A previsão é que, até 2023, mais de 33% das grandes empresas terão analistas utilizando a inteligência de decisão, incluindo modelagem de decisão.
A tomada de decisões difíceis é cada dia feita com mais rapidez e menos intervenção humana. Ela reúne várias disciplinas fornecendo estrutura para ajudar líderes de big data nas atividades de projetar, modelar, alinhar, executar, monitorar e ajustar modelos e processos de decisão no contexto do seu negócio.
E você pode começar a tomar decisões mais inteligentes hoje mesmo, sabe como?
Com a consultoria de big data e analytics da Indicium. Aqui seus dados são gerenciados de forma eficiente, escalável e segura, em estruturas robustas capazes de reunir e processar dados em um único local. Assim, você pode tomar decisões data-driven em tempo real e alcançar resultados extraordinários.
4) X analytics, a variável-chave do big data
A consultoria Gartner criou o termo “X analytics”, em que X representa uma variável de dados estruturados e não estruturados (análise de texto, análise de vídeo, análise de áudio etc).
O “X analytics” é usado para resolver os desafios mais difíceis dentro e fora das organizações, de previsão de vendas até a prevenção de doenças.
E mais, combinada com IA e outras técnicas, essa variável será fundamental na identificação, previsão e no planejamento de desastres naturais e outras crises no futuro, como a atual pandemia da COVID-19.
5) Gerenciamento de big data mais aprimorado
Os produtos de gerenciamento de dados mais aprimorados examinam grandes amostras de dados operacionais, dados de desempenho e esquemas de trabalho em tempo real.
Utilizando os registros existentes, mecanismos aprimorados podem ajustar as operações e otimizar a configuração, segurança e o desempenho da organização como um todo. Eles podem ser tanto recursos de nuvem, arquiteturas de dados conectadas e metadados, como automação de tarefas de rotina e não rotineiras por meio da aplicação de IA.
6) A nuvem é um fator indispensável
Tecnologias cloud-based, com base na nuvem, estão cada vez mais disseminadas na área de tecnologia e são essenciais para quem deseja estar à frente do mundo digital.
Por conta disso, a adoção da nuvem será cada vez maior nos próximos anos. Assim, os tomadores de decisão terão que priorizar requisitos que permitam explorar recursos da nuvem ao seu máximo e focar na otimização de custos ao migrar.
7) Dados x analytics: dois mundos em colisão
Dados e analytics são gerenciados de forma separada. A colisão entre os dois afeta as tecnologias e os recursos fornecidos e também as pessoas e os processos que os suportam e utilizam.
Para transformar essa colisão em uma convergência construtiva, é preciso incorporar ferramentas e recursos de dados e análises diversas no que chamamos de analytics stack.
Além das ferramentas, uma tendência nos processos de data science e analytics modernos é trabalhar a comunicação e a colaboração entre esses dois universos.
8) Marketplaces de dados para trocas
Por que é preciso ficar de olho nessa tendência?
Simples: os marketplaces de dados possibilitam o acesso universal e centralizado a dados, o que pode aumentar a escalabilidade de produtos e serviços e reduzir custos de dados às empresas.
Outro ponto importante a ser destacado aqui é a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), que está em vigência desde 2020 e garante proteção, dentro do país e no mundo, a dados pessoais de todo cidadão que esteja no Brasil.
Nesses novos marketplaces, a LGPD deverá ser considerada para que se torne uma fonte de dados com grande credibilidade e acessibilidade. Ela garante, entre outros cuidados, a administração de riscos e falhas, normas de governança, adoção de medidas preventivas de segurança, planos de contingência, auditorias, agilidade na resolução de incidentes.
9) Blockchain para big data
A tecnologia de Blockchain traz inúmeros benefícios como a transparência financeira, o combate às fake news e muito mais.
No meio empresarial e no mundo de data science, o blockchain introduz novas possibilidades para o rastreamento e o gerenciamento de dados de clientes.
Nesse sentido, líderes de negócio precisam acompanhar essa tendência e permanecer atentos à evolução dessa tecnologia para não correrem o risco de ficarem atrás da concorrência, perdendo oportunidades de negócio e vantagem competitiva.
10) O valor do big data está nos relacionamentos
A análise por gráficos permite a exploração de relacionamentos entre diversas partes, como empresas, pessoas e transações. Ela facilita a contextualização rápida dos dados.
Essa técnica ajuda líderes de big data a encontrarem relacionamentos desconhecidos nos dados e a revisarem dados difíceis de analisar sem visualização aprimorada.
Além disso, quando combinada com machine learning, pode ser usada para relacionar várias fontes de dados e documentos que podem ajudar especialistas de diversas indústrias. Um bom exemplo são os da saúde que, agora, em meio à pandemia, estão cada vez mais utilizando essa tecnologia para desenvolver soluções mais rapidamente.
Por isso, considere algoritmos e tecnologias de gráfico como uma forma de acelerar o crescimento do seu negócio.
As tendências de big data podem moldar o futuro
Detalhamos até aqui as 10 principais tendências de tecnologia nas quais líderes de big data devem se concentrar ao fazerem investimentos dentro da sua empresa.
A pandemia que estamos enfrentando tem um impacto gigantesco na inovação e na transformação digital em todo cenário global dos negócios. É nisso que essas 10 principais tendências estão focadas, no “novo normal” que estamos vivendo.
Enquanto todos entramos no novo ano com os efeitos de 2020 ainda presentes, especialistas traçam análises para transformar dados em decisões que melhoram vidas e resultados nas organizações.
A Indicium pode levar você ao futuro do big data
Em 2021, você pode aplicar os avanços do big data na prática para resolver alguns dos maiores problemas enfrentados pela sua organização.
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