Quando falamos em dados, muito além de ferramentas, falamos também de soluções para problemas de negócio e estratégias para gerar novos resultados. Por isso, saber quais são as tendências que vêm por aí e se preparar para elas, é fundamental para os profissionais de TI que não querem ficar obsoletos.
Continue essa leitura e saiba mais sobre as tendências em Análise de Dados, Data Science e Inteligência Artificial.
Quais são as principais tendências?
Confira!
- Data as a Service (DaaS)
O compartilhamento de dados, modelos e insights como fonte de receita já é uma realidade e vem ganhando força. Isso acontece quando uma organização gera informação relevante a partir dos dados obtidos em seu negócio e vende essas informações para outras empresas do mesmo setor. A experiência é semelhante a SaaS (Software as a Service), mas oferecendo uma plataforma de dados ao invés de serviços de software.
- Análise Aumentada
Uma tendência recente em análise de dados, chamada Análise Aumentada une Machine Learning com NLP (Natural Language Processing) para gerar relatórios analíticos de maneira automática, utilizando o DataLake. Essa facilidade contribuirá com análises estratégicas mais rápidas e eficientes, a partir de insights instantâneos.
- DataOpsO
Cada vez mais centradas em dados, as organizações estão direcionando seus DevOps, Cientistas e Engenheiros de Dados, para que trabalhem em conjunto a fim de prover ferramentas e processos que suportem todo o ecossistema de dados das empresas. E esse movimento tende a se tornar uma nova área de tecnologia de dados, denominada DataOps.
- Produção de Dados Artificiais
Com a crescente preocupação em torno da LGPD e suas diretrizes, está cada vez mais difícil obter dados de cenários reais, principalmente para execução de testes e treinamentos de modelos de IA. Com isso, surge a necessidade de dados produzidos artificialmente, denominados dados artificiais ou sintéticos, como também são chamados.
- Data Mesh
É uma tendência definida em 2019 e já conhecida, que nada mais é do que uma iniciativa para tratar os dados como um ativo das empresas, democratizando o acesso a eles. A expectativa é que as organizações se unam a fim de compartilhar dados entre si, promovendo beneficiamento mútuo.
- Small Data
Usar Big Data com Machine Learning só funciona bem se for em ambiente na nuvem com banda ilimitada. Caso contrário, são necessários os pequenos dados (Small Data) capazes de processar dados de maneira rápida e cognitiva, quando a largura da banda for restrita.
- Experiência do Consumidor Orientada por Dados
Uma das tendências mais fortes em Ciência de Dados é que, a partir de dados, as empresas poderão oferecer experiências cada vez melhores aos seus clientes.
À medida em que as interações entre cliente e empresa se tornam cada vez mais digitais, é possível metrificar e analisar diversos aspectos das interações, o que abre um leque de possibilidades de melhorias e adequações nos processos da empresa, aprimorando-os cada vez mais.
- IA e Bancos de Dados Baseados em Nuvem
Tratar um enorme volume de dados em um só lugar é algo muito complexo, por isso, plataformas baseadas em nuvem têm sido cada vez mais utilizadas como forma de driblar esse problema. Com isso, Ciência de Dados e Inteligência Artificial se uniram para proporcionar um banco de dados de computação em nuvem.
- Visualização Estratégica de Dados
Visualizar e analisar dados de maneira fácil e eficiente é uma tendência em pleno crescimento. Isso porque não basta reunir bases transbordando dados, se não houver, além do tratamento adequado, uma forma de consolidar esses dados em informação útil, que seja fácil de analisar e tornem as tomadas de decisões mais assertivas. Por isso, ferramentas e tecnologias de visualização de dados cada vez mais aprimoradas estão surgindo.
- Uso conjunto de tecnologias
Inteligência Artificial, computação em nuvem, internet das coisas e outras tecnologias disruptivas como 5G, são pilares essenciais para gerar e utilizar dados de maneira eficiente. A tendência, portanto, é conciliar essas tecnologias, de modo a propor soluções cada vez mais eficientes.
O que você achou dessas tendências?
Você já tinha ouvido falar sobre alguma delas? Acha importante se aprofundar um pouco mais para poder tornar o seu currículo mais competitivo? Deixe aqui suas dúvidas, sugestões e comentários sobre o tema!
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