Top 10 Tendências em Data & Analytics em 2020

A velocidade das mudanças nos negócios e na tecnologia está mais rápida do que nunca, isso é um fato que não mudará e para continuar sobrevivendo nesse meio, será necessária uma arquitetura ágil e baseada em dados (data-centric).

Segundo uma pesquisa do Gartner, os próximos três a cinco anos serão extremamente importantes para os líderes de dados e analytics, que deverão examinar seus impactos nos negócios e enfrentar o desafio de remodelar suas estratégias e modelos operacionais.

Pensando nisso, separamos para você as principais tendências tecnológicas em Data & Analytics segundo o Gartner.

1. Augmented Analytics

O augmented analytics será um driver dominante até 2020 para aquisições de analytics e business intelligence (BI), além de plataformas de ciência de dados, machine learning (ML) e analytics integrado.
Com ele será possível obter dados e análises gerados por Machine Learning e Inteligência Artificial, bem como gerar insighs práticos mas importantes voltados para o contexto e acima de tudo, democratizar o analytics avançado.

2. Augmented Data Management

Até 2022, 45% de todas as tarefas manuais de augmented data management serão reduzidas e substituídas por machine learning e gestão de nível de serviço automatizado. Com isso, teremos uma maior sinergia entre IA e o ser humano, além de uma mecânica de dados/Data Ops e um aumento do uso e casos de uso de inteligência.

3. Processamento de Linguagem Natual (PLN) / Analytics de Conversação

50% de todas as consultas envolvendo analytics serão geradas a partir de pesquisa, PLN, voz ou de forma automatizada em 2020. Com isso, qualquer usuário poderá fazer perguntas para os softwares em texto ou voz, tendo uma interação totalmente nova entre IA e usuário, que agora será a nova interface das ferramentas. Isso com certeza aumentará o número de usuários nos programas de analytics.

4. Análise Gráfica (Graph)

Até 2022, existirá um aumento anual de 100% na aplicação de sistemas de gerenciamento de banco de dados gráficos e de processamento. Isso acelerará continuamente a preparação de dados, o que permitirá que a ciência de análise seja mais complexa e adaptável. Isso facilitará explorar os dados da maneira como as pessoas pensam, realizar operações complexas de travessia de rede e obter gráficos semânticos emergentes e redes de conhecimento.

5. Inteligência Artificial (IA)/Machine Learning (ML) Comercial

O código aberto será substituído por plataformas comerciais em 75% das soluções referentes a usuários iniciantes que utilizam técnicas de IA e ML até 2022. Essas soluções permitiram o aumento da adoção das mesmas, a inserção no mercado, a expansão da atuação dos fornecedores de hiper escala nos negócios e a evolução de maneira contínua das tecnologias disponíveis no segmento.

6. Data Fabric

Projetos de data fabric sob medida serão implementados até 2022 e serão principalmente uma infraestrutura estática, o que fará com que as organizações tenham que reconfigurar completamente as suas abordagens de rede e as tornando mais dinâmicas. Com isso, terão uma estrutura de gestão de dados única e consistente e poderão operar serviços, aplicações, armazenamento e acesso orientados por dados dinâmicos a partir de uma variedade de recursos de infraestrutura. Além de poderem explorar a semântica dos metadados com foco na automação.

7. Inteligência Artificial Explicável (Explainable AI)

Mais de 75% das grandes empresas irão contratar especialistas em comportamento forense, privacidade e confiança do cliente até 2023. Tudo isso para reduzir o risco e proteger a reputação da marca. Com a inteligência artificial explicável nós teremos a chance de ampliar a governança á IA, explicar modelos gerados automaticamente e auto identificar distorções e riscos associados á privacidade dos dados.

8. Blockchain
A maioria dos projetos privados e autorizados que tenham tecnologia blockchain serão trocados por produtos ledger DBMS até 2021. É importante observa que hoje a tecnologia blockchain em data & analytics não substituirá as atuais tecnologias de gestão de dados. Eles também não são mais seguros do que as fontes de dados alternativas. Além disso, as plataformas de dados blockchain emergentes, verticais e específicas simplificam o processo de seleção dos fornecedores.

9. Inteligência Contínua

A inteligência contínua ajuda a tomar decisões mais inteligentes, já que se utiliza de dados e analytics avançados. Por isso, até 2022, mais da metade dos principais sistemas referentes a novos negócios, irão adicionar essa tecnologia a seus produtos. Ela utiliza os dados levando em consideração o contexto e a atualização em tempo real para aprimorar as suas decisões. Com ela, poderemos ter ciência sobre qualquer situação, tomar decisões inteligentes, automatizadas e focadas em resultados de uma lista prescrita de ações e consequências.

10. Servidores de Memória Persistente

A memória persistente será tendência até 2021, onde representará mais de 10% do consumo de GBs da memória de computadores in-memory. Com isso, nós teremos a possibilidade de obter uma memória muito maior, com um desempenho mais acessível e uma disponibilidade menos complexa.

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Fonte: https://www.gartner.com/pt-br/conferences/la/data-analytics-brazil/why-attend