A análise de dados tem se tornado um dos pilares mais importantes para a transformação digital das empresas. No entanto, com a rápida evolução da tecnologia, novos desafios emergem constantemente. De acordo com um relatório recente do Gartner, existem nove tendências que moldarão o futuro dos dados e analytics até 2025. Esses desafios envolvem desde questões organizacionais até inovações tecnológicas que redefinem a forma como as empresas trabalham com informação.
A Evolução dos Dados e Analytics
Os líderes de dados e analytics enfrentam uma pressão crescente para escalar suas operações e extrair valor dos dados de forma eficiente. Com o aumento da complexidade dos ecossistemas de informação, é essencial implementar estratégias eficazes que possibilitem não apenas a captura, mas também a análise e a governança dos dados. Confira as principais tendências e desafios identificados pelo Gartner para os próximos anos.
1. Produtos de Dados Altamente Consumíveis
A tendência dos produtos de dados altamente consumíveis surge como uma necessidade para otimizar a entrega de informações dentro das empresas. Esses produtos devem ser criados de maneira que possam ser reutilizados e combinados de forma eficiente. Além disso, é fundamental definir indicadores-chave de desempenho (KPIs) que permitam a medição do sucesso dessas iniciativas.
2. Gerenciamento de Metadados
O gerenciamento de metadados é essencial para garantir a integridade e a confiabilidade das informações. Ao incorporar diferentes tipos de metadados, como técnicos e de negócios, as empresas podem aprimorar a catalogação de dados, rastrear sua linhagem e otimizar processos de análise baseados em inteligência artificial.
3. Data Fabric Multimodal
A data fabric multimodal representa um avanço significativo na gestão de dados. Essa abordagem permite capturar e analisar metadados ao longo de todo o pipeline de informação, otimizando a orquestração de processos e impulsionando a automação com técnicas de DataOps.
4. Dados Sintéticos
O uso de dados sintéticos está crescendo como solução para problemas relacionados à privacidade e à escassez de informações de qualidade. Essa abordagem permite substituir ou complementar conjuntos de dados reais, possibilitando a melhoria de modelos de inteligência artificial sem comprometer a segurança das informações.
5. Agentic Analytics
O conceito de Agentic Analytics busca automatizar a análise de dados por meio de agentes de inteligência artificial. A implementação dessa tecnologia reduz a dependência de intervenção humana e facilita a interpretação de informações complexas por meio de interfaces de linguagem natural.
6. Agentes de IA
Os agentes de IA são ferramentas avançadas que permitem a automação de processos analíticos de forma adaptativa e flexível. Essas soluções não dependem exclusivamente de modelos de linguagem de grande porte (LLMs), mas sim de abordagens híbridas que integram diferentes formas de análise de dados.
7. Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs)
Embora os modelos de linguagem de grande porte sejam amplamente utilizados, o Gartner destaca a importância dos pequenos modelos de linguagem (SLMs). Essas soluções oferecem maior precisão e eficiência, especialmente em aplicações que demandam um entendimento contextual mais refinado.
8. IA Composta
A adoção de IA composta envolve o uso combinado de diferentes técnicas de aprendizado de máquina, como gráficos de conhecimento, ciência de dados e modelagem preditiva. Essa abordagem melhora a confiabilidade das soluções baseadas em inteligência artificial e amplia seu impacto nos negócios.
9. Inteligência de Decisão
A inteligência de decisão surge como uma evolução das práticas de análise de dados. Em vez de apenas fornecer insights, essa abordagem se concentra na tomada de decisões informadas, alinhando tecnologias de automação com estratégias de negócios.
Análise de Dados
A transformação digital continua a redefinir a forma como as empresas gerenciam seus dados. À medida que novas tecnologias emergem, a necessidade de adotar soluções inovadoras se torna ainda mais evidente. Os desafios identificados pelo Gartner destacam a importância de investir em infraestrutura analítica robusta, garantindo que as organizações possam extrair o máximo de valor das suas informações.
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