5 tendências da evolução do Analytics e BI, segundo o Gartner

De acordo com Jim Hare, vice-presidente de pesquisa do Gartner, a inteligência está no centro de todos os negócios digitais. Por conta disso, as organizações e os líderes de TI devem continuar a fazer da análise e Business Intelligence (BI) sua principal prioridade de investimentos em inovação. Confira as principais tendências do setor, segundo a consultoria:

Análise aumentada

A análise aumentada utiliza o machine learning para automatizar a preparação de dados, os insights, a ciência de dados, o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina e o compartilhamento de informações.

Com o seu amadurecimento, a análise aumentada se tornará um recurso essencial das modernas plataformas de análise, fornecendo informações para toda a organização em menos tempo, com menos requisitos e com menos viés do que as atuais abordagens manuais.

Cultura Digital

O desenvolvimento de uma cultura digital eficaz pode ser o primeiro e o mais importante passo de uma organização que inicia sua jornada de transformação digital. “Iniciativas de alfabetização de dados, ética digital, privacidade, dados para o bem de empresas e fornecedores abrangem a cultura digital”, observa Hare.

Qualquer organização que pretenda extrair valor dos dados e estiver em sua jornada em direção à transformação digital deve se concentrar no desenvolvimento da alfabetização de dados. Os analistas do Gartner esperam que essa prática tenha impacto sobre todos os funcionários, tornando-se não apenas uma habilidade de negócios, mas uma habilidade essencial para o mercado de trabalho.

Preocupados com o aumento da inteligência artificial (IA), da sociedade digital e das fake news, pessoas, empresas e governos estão cada vez mais interessados ​​na ética digital. Os líderes de Data & Analytics (D&A) devem investir em discussões sobre ética digital para garantir que os dados e as soluções tecnológicas sejam utilizadas de forma ética para conquistar a confiança do público.

Sobre o assunto, o Gartner prevê que, até 2023, 60% das organizações com mais de 20 cientistas de dados precisarão de um código de conduta profissional incorporando o uso ético de D&A.

Análise de Relacionamento

O surgimento da análise de relacionamento destaca o crescente uso de técnicas gráficas, de localização e de análise social para entender como diferentes entidades de interesse – pessoas, lugares e objetos – estão conectadas. A análise de dados não estruturados e em constante mudança pode fornecer aos usuários informações e contexto sobre associações em uma rede, além de insights mais aprofundados que melhoram a precisão das previsões e da tomada de decisões.

Inteligência de Decisão

Os líderes de D&A recorrem a dados de ecossistemas em constante movimento. Isso exige que os profissionem usem diferentes técnicas para gerenciar dados de maneira eficaz. A imprevisibilidade dos resultados dos modelos de decisão atuais geralmente é resultado da incapacidade de explicar as incertezas relacionadas ao comportamento desses modelos em um contexto de negócios. Para a otimização dos resultados, a inteligência de decisão fornece uma estrutura que reúne técnicas tradicionais e avançadas para projetar, modelar, alinhar, executar, monitorar e ajustar modelos de decisão.

Operacionalização e Escalonamento

O número de casos de Analytics e Business Intelligence está crescendo rapidamente. Cada vez mais organizações desejam trabalhar com dados, e mais interações e processos precisam de análises para automatizar e escalar. Os serviços e algoritmos de análise estão sendo utilizados em diferentes setores e organizações de todos os portes. Seja como estratégia corporativa ou para otimizar as operações, as ferramentas de análise e os dados estão sendo aplicados em locais que as pessoas jamais imaginariam poucos anos atrás. Esse cenário está oferecendo uma nova dimensão ao conceito de “análise em todos os lugares”.