10 tendências de dados e analytics para 2022

Que o uso de dados por parte das empresas se tornou uma prioridade de investimento para os CIOs não é exatamente uma novidade. Como mostra esse estudo da IT Mídia, ou esse debate promovido pelo IT Forum, os executivos de tecnologia querem investir não só na organização dos dados de negócios e de clientes que armazenam, mas também tirar deles estratégias e tomar decisões mais inteligentes – os tais insights.

Na lista abaixo, formulada em parceria com Cesar Ripari, diretor de pré-vendas para América Latina da especialista em analytics Qlik, estão dez tendências que os executivos de TI devem considerar em seus planejamentos para 2022. Elas estão melhores descritas em um e-book formulado pela empresa e disponível gratuitamente nesse link (mediante cadastro).

1) Derruba de silos para colaboração

Com a pandemia, colaboração e inteligência de negócios se tornaram inseparáveis. Segundo Ripari, a incorporação de aplicativos de fluxos de trabalho no home office ampliou as possibilidades de colaboração. No entanto não basta a colaboração no fim da cadeia, após a descoberta dos insights. Ela precisa chegar antes, quando os dados são gerados.

“A maioria das empresas gera uma quantidade enorme de dados, mas normalmente todos esses dados se encontram armazenados em silos espalhados. Essas ‘ilhas’ de informação nem sempre se conversam, o que torna mais difícil criar um esquema colaborativo, ainda mais no início da cadeia”, pondera o executivo. “Pior ainda é que, em muitos casos, diferentes equipes não sabem da existência de uma determinada informação e nem como obtê-la.”

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Segundo o executivo, é preciso encontrar meios para que os dados sejam democratizados em toda a organização, garantindo fidelidade da informação, governança e acuracidade. Com os dados acessíveis desde o momento em que são gerados, a colaboração entre as diversas equipes se torna mais efetiva.

2) Vida longa ao ‘dashboard’

Embora o mercado tenha falado sobre o “fim do dashboard”, a ferramenta deve permanecer e evoluir para oferecer análises investigativas profundas, embasadas por aplicativos de análises avançadas e interativas. Para melhor explorá-los, é preciso que apresentem as informações de modo fácil de identificar, com KPIs claros e bem definidos. Além de cores e mapas, podem conter alertas dinâmicos, que são acionados diante de uma determinada condição de mudança nos dados.

“O mais interessante é que esses alertas podem ser configurados para disparar ações imediatas, como enviar e-mails (ou mensagens para um celular) e até seguir processos de automação sem que haja necessidade de uma intervenção humana”, diz o executivo da Qlik. “Entretanto, cabe aqui uma observação importante: de nada vale a construção de um dashboard mais que perfeito se o usuário que vai consumir aquela informação não souber interpretá-lo.”

3) ‘Business intelligence’ compreensível

Com os dados mais distribuídos e fragmentados, os analistas precisam entender o que há port rás de métricas, KPIs ou cálculos. Por isso uma “linhagem de dados” passa a ser importante para aumentar a confiança dos usuários e fazer com que reajam aos insights apresentados.

“O importante é que primeiro haja um entendimento claro do que será medido, como será medido e que ações podem ser tomadas a partir daquele indicador. Hoje em dia, um KPI é muito mais que um indicador de performance, mas é um indicador-chave para uma tomada de decisão”, explica Ripari. “Saber a origem dos dados, se sofreram alguma transformação durante o processo, é de suma importância pois garante que aquela métrica reflita o seu real valor.”

4) Foco nos custos

Conforme foram modernizados e 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, diz o executivo, 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

Segundo Ripari, a maioria das empresas hoje não quer uma solução de TI única, mas sim um conjunto de ferramentas que atenda às exigências de custo, desempenho e governança de diversas cargas de trabalho. Por isso ter uma infraestrutura distribuída em nuvem reforça a capacidade da empresa de acessar e compartilhar dados com confiança.

Para ele, uma infraestrutura distribuída em nuvem economia com hardware e infraestrutura interna, além de garantir disponibilidade do ambiente, que pode ser acessado a qualquer hora e lugar, com garantia a cargo do fornecedor. Além disso, o ambiente ganha elasticidade, permitindo que o ambiente cresça ou diminua sob demanda.

“Para negócios que possuem períodos de sazonalidade como o varejo, esse ponto faz uma grande diferença. Nuvens híbridas ou distribuídas trazem ainda mais essa disponibilidade, conectando diferentes sistemas, inclusive, àqueles que continuam no modelo “on premises”, por conta de decisões corporativas ou processos regulatórios”, ressalta.

6) ‘Insights’ incorporados

Ripari defende que, para criar uma abordagem colaborativa, a empresa deve abrir o analytics para todo o ecossistema, incluindo parceiros e clientes. Isso porque todos precisam se beneficiar, inclusive “o cliente do cliente”.

“Dessa forma, os fluxos de trabalho ficam mais claros, as demandas (ainda que fora do padrão) podem ser melhor atendidas e o resultado é positivo para todos os envolvidos”, diz Ripari. “Outro ponto importante a considerar é a transparência, tão importante para os usuários e consumidores hoje em dia. Permitir que um cliente ou parceiro possa fazer suas próprias análises com base nos dados que sua empresa disponibiliza é um fator chave para essa abordagem colaborativa – e que vem de fora para dentro.”

7) Automação de aplicativos

Com as possibilidades de integração abertas pelas APIs, o entrelaçamento de iniciativas conjuntas para empresas, parceiros, clientes e até concorrentes ganha corpo. A automação de aplicativos é uma área forte, diz o executivo da Qlik, porque elimina a necessidade de escrever códigos de integrações.

Isso torna a colaboração usando dados mais acessível e aberta para um maior número de atores.

8) Ampliação da capacidade

Com dados disponíveis e usuários livres para criar os próprios aplicativos, a alfabetização de dados ganha mais importância. Conhecimento em ciência de dados sobrepostos ao analytics podem ampliar a capacidade de todos e o que é feito em laboratórios pode ganhar escala.

9) Prioridade para segurança

Se em 2021 as equipes de segurança e compliance precisaram se atualizar com a acelerada digitalização provocada pela pandemia, em 2022 reforçar a segurança virou prioridade de investimentos dos CIOs. Não deve ser diferente quando se considera iniciativas de dados e analytics, inclusive porque a aplicação de leis de proteção (como a LGPD) deve se solidificar.

10) ‘Data mesh’ para dados distribuídos

A necessidade de acessar rapidamente dados em cenários cada vez mais distribuídos tem demandado das empresas uma gestão integrada. Cada vez mais os dados serão tratados como produto para acelerar a integração de clientes e fornecedores e melhorar o gerenciamento do inventário.

Contar com uma arquitetura capaz de lidar com esse rápido crescimento de dados – em vez de uma plataforma de dados centralizados – possibilitará que tanto a empresa quanto o ecossistema se tornem mais ágeis e robustos, diz o executivo da Qlik.