10 tendências de data analytics para 2020

Inteligência artificial e móvel, explosão de dados, fontes de dados, além de alguns fatores humanos, que incluem uma escassez prevista de talentos são algumas das tendências para data analytics em 2020, segundo a MicroStrategy.

Confira a lista completa da empresa abaixo.

1. Deep Learning oferece vantagem competitiva

“Em 2020, os holofotes no que tange Deep Learning estarão voltados para a relação entre saber e fazer. Não é mais apenas uma palavra da moda, o advento pragmático do Deep Learning para prever e entender o comportamento humano configura-se como uma tempestade disruptiva em como as empresas empregarão a inteligência contra seus concorrentes", aponta Frank J. Bernhard, diretor de dados e autor de “SHAPE—Digital Strategy by Data and Analytics,

2. AutoML melhora o ROI das iniciativas de ciência de dados

“O Machine Learning é uma das tecnologias de mais rápida evolução nos últimos anos, e a demanda por desenvolvimento de Machine Learning aumentou exponencialmente. Esse rápido crescimento, criou uma demanda por modelos prontos para uso que possam ser aplicados ​​com facilidade e sem conhecimento de especialistas", revela Marcus Borba, fundador e consultor principal da Borba Consulting.

3. O gráfico semântico se torna fundamental para agregar valor aos negócios

“O gráfico semântico tornar-se-á a espinha dorsal que suporta Data e Analytics em um cenário de dados que muda constantemente. As organizações que não usam um gráfico semântico correm o risco de ver o ROI relacionado às análises cair devido à complexidade crescente e aos custos organizacionais resultantes", indica Roxane Edjlali, diretora sênior de gerenciamento de produtos da MicroStrategy e ex-analista do Gartner.

4. A visão humana torne-se ainda mais importante à medida que o volume de dados aumenta

“À medida que mais e mais pessoas sentem-se à vontade trabalhando com dados, eles também devem familiarizar-se com a etnografia dos mesmos ou com o estudo dos pontos aos quais se relacionam, o contexto em que foram coletados e o entendimento de que o dado sozinho não traz um cenário completo da situação”, pontua Chandana Gopal, diretora de Pesquisa da IDC.

5. A nova geração de Embeeded Analytics acelera o tempo e obtenção de insights

“A análise concisa fornecida no contexto de aplicativos e interfaces específicos acelera a tomada de decisões. Esse estilo de incorporação e a curadoria de análises concisas e contextuais podem levar mais tempo, e com os avanços, incluindo métodos de desenvolvimento no-code e low-code, estamos vendo uma adoção crescente da próxima geração de Embeeded Analytics", segundo Doug Henschen, VP e Analista Principal da Constellation Research.

6. A necessidade de combinar fontes de dados continua a crescer

“Esperamos ver um foco contínuo na diversidade de dados. As organizações raramente têm uma plataforma única e padronizada de Data e Analytics, e várias ferramentas são usadas para acessar os dados. A necessidade de combinar essas fontes de dados só continuará crescendo", endossa David Menninger, vice-presidente sênior e diretor de pesquisa da Ventana Research.

7. Habilidades orientadas a dados tornam-se um requisito nas companhias

"As empresas precisarão focar sua atenção não apenas nos esforços de recrutamento para de pessoas com fortes habilidades analíticas, mas também na educação, na qualificação e no aprimoramento dos funcionários atuais, à medida que a necessidade de tomada de decisão baseada em dados só aumenta - e a escassez de talentos, também", diz Hugh Owen, vice-presidente executivo de educação mundial da MicroStrategy.

8. AI é real e está pronta

“No próximo ano, mais desses CDAOs e CIOs confiantes garantirão que as equipes de ciência de dados tenham o que precisam para serem eficientes, e para que possam gastar 70%, 80% ou 90% de seu tempo realmente criando modelos de IA para serem implementados”, apontam Srividya Sridharan, Mike Gualteri, JP Gownder, Craig Le Clair, Ian Jacobs, Andrew Hogan, Previsões 2020: Inteligência Artificial - É hora de transformar o artificial em realidade (Cheques), Forrester, 30 de outubro de 2019.

9. A Inteligência Móvel evolui para 2020 e além

“Metade das organizações vai reavaliar o uso de dispositivos móveis e concluirá que sua tecnologia não atende adequadamente às necessidades de seus funcionários, levando-os a examinar uma nova geração de aplicativos móveis que permitem uma melhor experiência de trabalho e uma conectividade muito mais eficaz para o restante da organização e para os clientes", indica Mark Smith, CEO e Diretor de Pesquisa da Ventana Research.

10. O futuro do Experience Management é potencializado pela IA

“À medida que os aplicativos são decompostos pelo processo de negócios para headless microservices, a automação e a inteligência irão desempenhar um importante papel na criação de personalização e eficiência em massa, e em escala. A Empresa Inteligente levará o contexto e o Data Analytics para impulsionar suas próximas ações", finaliza R“ Ray ”Wang, fundador e Analista Principal da Constellation Research.



Fonte: https://www.itforum365.com.br/10-tendencias-de-data-analytics-para-2020/


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