A Gartner, empresa de pesquisa e consultoria em TI, identificou as 10 principais tendências de dados e análises (D&A) para 2023. O objetivo do estudo é orientar os líderes de negócios e TI a criar novas fontes de valor, antecipando mudanças e transformando incertezas em novas oportunidades de negócios para setores como varejo, financeiro, serviços, entre outros.
Segundo Gareth Herschel, VP Analyst da Gartner, “os diretores de dados e análises e os líderes de D&A devem se envolver com as partes interessadas de suas organizações para entender a melhor abordagem para impulsionar a adoção de D&A. Isso significa mais e melhores análises e percepções, levando em consideração a psicologia e os valores humanos”.
Confira as dez principais tendências em D&A para 2023, segundo a Gartner:
Otimização de valor
A otimização de valor do portfólio de dados, análises e inteligência artificial (IA) de uma organização requer um conjunto integrado de competências de gerenciamento de valor, incluindo narrativa de valor, análise de fluxo de valor, classificação e priorização de investimentos e medição de resultados de negócios para garantir que o valor esperado seja realizado.
Gerenciamento de risco de IA
O uso crescente de IA expôs as empresas a novos riscos, cujo gerenciamento não é apenas estar em conformidade com os regulamentos. A governança de IA eficaz e as práticas responsáveis de IA também são essenciais para criar confiança entre as partes interessadas e catalisar a adoção e o uso de inteligência artificial.
Observabilidade
Colabora para que as organizações reduzam o tempo necessário para identificar a causa dos problemas que afetam o desempenho e para tomar decisões de negócios oportunas e econômicas usando dados confiáveis e precisos. As ferramentas de observabilidade de dados também ajudam a entender as principais necessidades dos usuários.
O compartilhamento de dados é essencial
Inclui o compartilhamento de dados tanto internamente (entre departamentos ou subsidiárias) quanto externamente (entre partes fora da propriedade e controle da organização). As organizações podem criar “dados como produtos”, onde os ativos de D&A são preparados como produtos entregáveis ou compartilhados.
Sustentabilidade D&A
Os líderes de D&A não devem fornecer análises e insights apenas para projetos corporativos ESG, mas também precisam otimizar seus próprios processos para melhoria da sustentabilidade. Como resultado, estão surgindo práticas como o uso de energia renovável por data centers (nuvem), o uso de hardware mais eficiente em termos de energia e o uso de pequenos dados e outras técnicas de aprendizado de máquina (ML).
Malha de dados prática
A estrutura de dados utiliza todos os tipos de metadados para observar, analisar e recomendar soluções de gerenciamento. A malha de dados gera alertas e recomendações que podem ser acionadas por humanos e sistemas. Ela permite que os usuários de negócios consumam dados com confiança e facilita que desenvolvedores cidadãos menos qualificados se tornem mais versáteis no processo de integração e modelagem.
IA Emergente
A IA emergente – IA generativa – mudará a maneira como a maioria das empresas opera em termos de escalabilidade, versatilidade e adaptabilidade. A próxima onda de IA permitirá que as organizações a aplique em situações onde não é viável hoje, tornando-a cada vez mais difundida e valiosa.
Ecossistemas convergentes e combináveis
Ecossistemas convergentes de D&A projetam e implantam plataformas para operar e funcionar de forma coesa por meio de integrações, governança e interoperabilidade técnica. A composição de um ecossistema é fornecida pela arquitetura, montagem e implantação de aplicativos e serviços configuráveis. Com a arquitetura certa, os sistemas D&A podem ser mais modulares, adaptáveis e flexíveis para atender às necessidades de negócios.
Os consumidores se tornam criadores
Parte do tempo que os usuários gastam em painéis predefinidos será substituído por experiências de usuário conversacionais, dinâmicas e incorporadas que atendem às necessidades específicas dos consumidores de conteúdo. As organizações podem oferecer aos consumidores de conteúdo percepções automatizadas e incorporadas fáceis de usar e experiências de conversação necessárias para se tornarem criadores de conteúdo.
Seres humanos no protagonismo da tomada de decisões
Nem toda decisão pode ou deve ser automatizada. Esforços para conduzir a automação de decisões sem considerar o papel humano resultarão em uma organização orientada por dados sem consciência ou propósito consistente. Os programas de alfabetização de dados das organizações precisam enfatizar a combinação de dados e análises com a tomada de decisão humana.
