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Aliados na transformação digital de qualquer empresa, a análise de dados e o Business Intelligence são áreas sensíveis principalmente para o crescimento de quem aposta em Tecnologia da Informação (TI). 

Esse mercado tem um volume de dados crescente, com novos players e novas tecnologias que se atualizam a cada minuto. 

Entender os rumos do setor e conhecer as tendências do segmento não é apenas uma maneira de adquirir vantagem competitiva: é uma condição para sobreviver.

É exatamente por isso que os relatórios de grandes consultorias são uma poderosa fonte de informação para você se posicionar no mercado.

Quando falamos de pesquisas em tecnologia, ninguém melhor que a Gartner, líder global no setor, para fornecer dados e insights, antecipando as tendências do setor.  

Neste artigo, vamos destrinchar um relatório assinado por Jim Hare, vice-presidente da empresa, com especialização em Business Intelligence e análise de dados utilizando enormes bancos de dados.

A tese é simples: cada vez mais, a inteligência vai ser vital para crescimento — e sobrevivência — das empresas que vivem da tecnologia. 

Tendo esse pensamento como norte, ele elencou cinco tendências do setor, no relatório Hype Cycle for Analytics and Business Intelligence, publicado em 2019. Tem a ver com análise de dados, inteligência artificial e o chamado Business Intelligence, que diz respeito a colocar a inteligência no centro da tomada de decisão da empresa. 

As 5 tendências de análise de dados e Business Intelligence

Antes de partir para os cinco insights reunidos pela Gartner, vale a pena definir a análise de dados.

Análise de dados é a ação de preparar, organizar e transformar um conjunto de dados para extrair, deles, informações relevantes para empresas, grupos ou organizações.

Significa analisar os dados relacionados a um problema ou situação para identificar, a partir dessa análise, soluções e alternativas possíveis.

Ficou claro? Confira os principais insights reunidos pela Gartner a seguir:

1. Crescimento da análise aumentada

A análise aumentada é um mecanismo que facilita e potencializa a análise de dados, especialmente quando falamos de um conjunto de dados. Ela utiliza o machine learning para automatizar a preparação de dados e a ciência de dados, incluindo análise descritiva, análise preditiva e análise prescritiva.

A Gartner prevê que, em 2020, os “citizen data scientists”, que se aproveitam da análise aumentada, vão superar os data scientists na quantidade de dados produzida.

Em entrevista ao portal Datamation, Jim Hare comentou essa tendência, explicando a análise aumentada está facilitando o manuseio de dados e a comunicação. “Ela está tornando mais fácil criar e implantar esses modelos de análise dados, sem precisar ser necessariamente um programador. Portanto, ela está realmente mudando o cenário, porque pode ser feita por vários profissionais”, projeta. 

2. Desenvolvimento de uma cultura digital nas empresas

Para quem almeja a transformação digital, é fundamental ficar atento ao desenvolvimento de uma cultura digital. Isso permite que os funcionários saibam como agir diante da enorme quantidade de dados.

O relatório da Gartner explica que a cultura digital inclui “alfabetização de dados, ética digital, privacidade e o uso de dados para o bem de empresas e fornecedores”.

Estabelecer um código de ética é essencial para proteger a sua organização e evitar crises relacionadas ao uso inadequado dos dados. A 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 da análise de dados.

3. Surgimento da análise de relacionamento

Como medir a conectividade entre instituições, entidades, empresas, grupos de pessoas e indivíduos em tempo real? É isso que a análise de relacionamento se propõe.

São técnicas gráficas e que levam em conta a localização para entender como diferentes entidades estão conectadas, a fim de descobrir como potencializar e estimular essa interação a partir dos dados coletados.

Jim Hare explica que a análise de relacionamento surge diante da compreensão de que, em muitos casos, os eventos não podem ser analisados de forma isolada. “Hoje, a maioria das soluções analíticas que você vê analisam esses tipos de dados isoladamente”, diz. Ao analisar uma localização, por exemplo, é possível observar pontos de dados específicos em um mapa. Também é possível mudar a análise para compreender como os indivíduos se conectam e interagem nessa localização.

O resultado é uma análise mais rica e abrangente, que leva em consideração o relacionamento entre as pessoas e entidades. 

4. Aprimoração da inteligência de decisão 

Entre os principais benefícios da análise de dados e da ciência de dados estão as decisões data-driven: quando a tomada de decisão é orientada pelos dados.

Por isso, a Gartner prevê que, nos próximos anos, cada vez mais as instituições vão buscar a inteligência de decisão para otimizar resultados. Farão isso com técnicas avançadas para projetar, modelar, alinhar, executar e ajustar modelos de tomada de decisão.

Além disso, Jim Hare explica que a inteligência de decisão tem a ver com a busca por uma abordagem integral dos problemas, levando em consideração todos os aspectos possíveis. “A inteligência de decisão está usando uma combinação de IA e automação para quebrar as barreiras e realmente analisar as decisões de forma holística”, define.

5. Mais operacionalização e escalonamento

Como o mercado de análise de dados cresce de forma exponencial, é natural que as organizações que precisam trabalhar com dados busquem maneiras de automatizar e escalar as análises.

A Gartner mostra que os serviços e algoritmos de análise são uma tendência para o futuro, e tendem a se popularizar em diferentes setores do mercado, em empresas de todos os portes.

Nesse caso, Jim Hare explica que a operacionalização diz respeito a duas coisas: as organizações estão inundadas de dados e estão tentando descobrir como gerenciar todos esses dados para começar, mas, ao mesmo tempo, querem entender tudo que podem fazer com eles.

“A primeira missão é descobrir como trazer uma quantidade crescente de dados para organizá-los e torná-los úteis para quem precisa analisá-los. E a segunda é: agora que eu a analisei, quem pode se beneficiar com essas idéias e como contextualizar essas informações?”, explica o especialista.