5 tendências no mundo dos dados em 2022

Empresas vivem hoje uma dependência crítica de seus dados, ao mesmo tempo em que pisam fundo no acelerador de sua jornada digital. Mas não é só. Deram-se conta de que precisam saber como integrar e gerenciar seus dados corporativos, cada vez mais distribuídos em nuvens e sites diversos, de forma que sejam efetivamente acessíveis, confiáveis e que estejam sob controle.

Esse cenário é propício a novas formas de integração de dados, entre as quais está a virtualização de dados. Espere, portanto, testemunhar as seguintes tendências que deixarão sua marca em 2022:

1. Data fabric será o alicerce da empresa com dados distribuídos

À medida em que os negócios digitais e os canais de vendas online proliferam e o trabalho remoto se torna a norma, um ecossistema complexo e diversificado de dispositivos, aplicativos e infraestrutura de dados vem sendo moldado. Essa infraestrutura de dados pode abranger sites locais, nuvem única, nuvem múltipla, nuvem híbrida ou uma combinação dessas, espalhada em várias regiões, sem que uma solução única consiga unir todos esses dados.

Em 2022, as empresas deverão criar um data fabric, também conhecido como tecido de dados, para apoiar as análises em toda a empresa e automatizar muitas das tarefas de integração, preparação e exploração de dados. Como diz um estudo recente de impacto econômico total  (TEI) da Forrester, “a tecnologia de tecido de dados leva a virtualização de dados um passo adiante, ao automatizar funções de gerenciamento de dados usando inteligência artificial e aprendizado de máquina. Ela fornece, ainda, recursos semânticos adicionais por meio de catálogo de dados, preparação de dados e modelagem de dados”.

Na prática, o tecido de dados une os ativos de dados distribuídos em diferentes locais, formatos e latências usando abordagens lógicas, físicas ou híbridas. Essas características permitem uma significativa redução no tempo de entrega de dados. E deve se tornar uma abordagem preferencial de seu gerenciamento de dados no próximo ano.

2. Recursos de inteligência para o apoio à tomada de decisão serão democratizados nas empresas

As organizações operam com gigantescos volumes de dados e precisam aproveitar essas informações para gerar resultados de negócios. Nesse sentido, a chamada inteligência de decisão está conquistando cada vez mais terreno nas empresas, à medida que os dashboards e as plataformas de Business Intelligence (BI) ganham expressão em seus sistemas baseados em inteligência artificial e em aprendizado de máquina (AI/ML). Na prática, a inteligência de decisão é a combinação de dashboards de BI aprimorados com AI/ML, por meio dos quais é possível realizar previsões de resultados para determinado conjunto de ações e recomendar uma ação após a outra, contribuindo para a tomada de decisão.

Em 2022, a inteligência de decisão tem o potencial de tornar as avaliações melhores e mais rápidas, uma vez que podem ser processadas a velocidades que os humanos simplesmente não alcançam. Vale aqui uma advertência – as máquinas ainda não têm consciência e não entendem as implicações do resultado da decisão. Portanto, procure organizações para incorporar inteligência de decisão em suas soluções de BI para medir continuamente o resultado e evitar consequências indesejadas, ajustando adequadamente os parâmetros de decisão.

3. Arquiteturas data mesh cada vez mais atraentes

À medida que as organizações crescem em tamanho e complexidade, as equipes de dados são forçadas a lidar com muitas unidades e consumidores de dados associados. Isso torna difícil entender os requisitos de dados para todas as equipes multifuncionais e oferecer o conjunto certo de produtos de dados a seus consumidores. O data mesh é uma nova abordagem de arquitetura de dados descentralizada que otimiza a gestão da análise de dados. Ela remove gargalos e permite que a tomada de decisão baseada em dados se dê mais perto de quem entende dos dados a serem consumidos e processados.

Em 2022 – e para muito além desse marco – grandes organizações com ambientes de dados distribuídos passarão a implementar o data mesh. Como diferentes áreas ou domínios nas grandes organizações têm um melhor entendimento de como seus dados devem ser usados, será possível permitir que a essas áreas e domínios definam e implementam sua própria infraestrutura de dados. Isso resultará em menos iterações no processo, até que as necessidades de negócios sejam efetivamente atendidas com altos padrões de qualidade. Essa nova abordagem traz a promessa de remover o gargalo da infraestrutura centralizada e dará às áreas e aos domínios autonomia para usar as ferramentas que façam mais sentido aos seus desafios específicos. A promessa do data mesh é permitir uma infraestrutura unificada, mas que, ao mesmo tempo, garanta às áreas e aos domínios que criem e compartilhem suas soluções de dados. Tudo isso, reforçando os padrões de interoperabilidade, qualidade, governança e segurança.

4. Mais possibilidades de combinar dados para análises

Arquiteturas monolíticas tornaram-se obsoletas. Como as empresas globais lidam com dados distribuídos entre fronteiras regionais, de nuvem e de data center, consolidar esses dados em um único local central é praticamente impossível. É exatamente aqui que uma arquitetura de dados combináveis, que permite selecionar e escolher ferramentas para construir partes ou a totalidade de sua infraestrutura de dados, torna-se fundamental. Um exemplo de arquitetura composta é um tecido de dados, que pode ser criado ao se unir uma ferramenta de catálogo de dados, uma ferramenta semântica, uma ferramenta de integração de dados e uma ferramenta de metadados.

Na vida real, a infraestrutura de gerenciamento de dados já é multifacetada. Cada organização usa vários sistemas ou módulos que, juntos, constituem seu ambiente de gerenciamento de dados. Ser capaz de construir uma infraestrutura de dados de baixo código ou que dispense totalmente o desenvolvimento de códigos dá maior flexibilidade e facilidade de uso, pois capacita os usuários de negócios a reunir o seu próprio pacote de gerenciamento de dados e os torna menos dependentes da área de TI.

Assim, espera-se que 2022 as empresas acelerem a construção de ambientes analíticos e de dados combináveis, por meio dos quais poderão driblar as amarradas a determinados fornecedores e, com isso, conquistar mais flexibilidade ao montar o seu pacote de soluções de infraestrutura de dados, muito mais aderente às suas necessidades.

5. A análise de dados – de pequena ou de grande complexidade – começa a pegar

A inteligência artificial e o aprendizado de máquina são tecnologias que estão transformando a forma como as organizações operam. Mas o seu sucesso depende da análise de dados históricos, também conhecida como análise de big data. Embora a análise de big data tenha vindo para ficar, em muitos casos, esses dados históricos antigos continuam a perder seu valor.

Em 2022, as organizações aproveitarão a análise de dados de pequena complexidade para criar experiências hiper personalizadas para seus clientes, a fim de compreender o seu sentimento em relação a um produto ou a um serviço específico rapidamente. Embora a wide data analytics, (termo que pode ser traduzido como análise de dados de grande complexidade) que envolve a combinação de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados de várias fontes de dados para fins analíticos – seja relativamente um conceito novo – espere ver cada vez mais análises de dados – tanto de pequena, quanto de grande complexidade – no ano que está para chegar. Afinal, impressiona o ritmo em que as organizações estão fazendo uso conjunto de dados geoespaciais, dados gerados a partir do machine learning, dados de mídia social, além de uma incrível variedade de outros tipos de dados.

* Marco Wenna é diretor de vendas da Denodo no Brasil