--- title: As principais tendências de dados e análises para 2021 description: Neste post reunimos as nove principais tendências de dados e análises para 2021, na projeção de analistas internacionais de companhias como Gartner e SAS. url: https://ilumeo.com.br/categorias/2020-12-08-as-principais-tendencias-de-dados-e-analises-para-2021/ markdown_url: https://ilumeo.com.br/categorias/2020-12-08-as-principais-tendencias-de-dados-e-analises-para-2021.md type: post slug: 2020-12-08-as-principais-tendencias-de-dados-e-analises-para-2021 author: ilumeo-admin published: 2020-12-08T08:18:40Z modified: 2023-07-28T02:53:05Z language: pt-BR taxonomies: category: - Categorias - Data & Tech word_count: 962 tokens: 1690 --- # As principais tendências de dados e análises para 2021   Neste post reunimos sete das principais tendências de dados e análises para 2021, na projeção de analistas internacionais de companhias como Gartner e SAS.   O impacto da pandemia foi gigantesco na inovação e na transformação digital em todo cenário global dos negócios. Enquanto todos nos preparamos para entrar no novo ano com estes efeitos ainda presentes, especialistas traçam análises para transformar dados em decisões que melhoram vidas e resultados nas organizações. Veja abaixo a lista selecionada do que virá pela frente com intensidade nas grandes organizações:   Internet of Behavior Internet of Behavior (IoB) – ou Internet do Comportamento – é uma das tendências apontadas no novo relatório “Gartner Top Strategic Technology Trends For 2021”. É sobre o uso de dados para alterar comportamentos. Com um aumento nas tecnologias que reúnem a “poeira digital” da vida diária – dados que abrangem os mundos digital e físico – essas informações podem ser usadas para influenciar comportamentos por meio de ciclos de feedback. Quando os funcionários de uma unidade industrial voltaram ao local de trabalho após seu fechamento durante a pandemia, notaram algumas diferenças. Sensores ou etiquetas RFID foram usados para determinar se as pessoas lavavam as mãos regularmente. A visão computacional determinou se estavam utilizando máscaras e os alto-falantes foram usados para alertar sobre as violações dos protocolos. Além do mais, esses dados comportamentais foram coletados e analisados pelas organizações para influenciar como as pessoas se comportavam no trabalho. O IoB pode reunir, combinar e processar dados de muitas fontes, incluindo dados comerciais de clientes; dados do cidadão processados pelo setor público e agências governamentais; mídia social; implantações de reconhecimento facial em domínio público; e rastreamento de localização. A sofisticação cada vez maior da tecnologia que processa esses dados possibilitou o crescimento dessa tendência.   2. A hiperconectividade do 5G Era para ser tendência de 2020, mas virou de 2021. O 5G nas telecomunicações irá proporcionar um grande salto tecnológico no Brasil, como grandes impactos na geração de novos modelos de negócios e relações de consumo. Um dos setores que verá essa transformação ocorrer é a Indústria 4.0, que engloba algumas tecnologias emergentes para automação e troca de dados como Internet das Coisas (IoT) e Computação em Nuvem. A velocidade da 5G vai tornar viável o tratamento de uma enorme quantidade de dados, abrindo possibilidades reais para sistemas autônomos, por exemplo, ganharem escalas comerciais, como também a Inteligência Artificial permear cada vez mais a evolução dos negócios, impulsionando o uso de máquinas inteligentes, conexão entre os equipamentos, e tantas outras características. 3. AutoML AutoML – Automated Machine Learning – como explicamos em outro post, é uma área que visa desenvolver métodos que ajudam a construir modelos de Machine Learning sem intervenção humana – ou com pouquíssima intervenção. Já apontada como tendência nos últimos anos, essa tecnologia continua ganhando corpo e a promessa é que seja largamente difundida, automatizando os processos da área e possibilitando aos profissionais focarem em outras situações além da construção de modelos. 4. Data Fabric A Gartner chama de data fabric – algo que usa análises contínuas sobre ativos de metadados existentes, detectáveis e inferidos para apoiar o design, implantação e utilização de objetos de dados integrados e reutilizáveis, independentemente da plataforma de implantação ou abordagem arquitetônica. Organizações que utilizam metadados ativos, aprendizado de máquina e data fabric para conectar, otimizar e automatizar processos de gerenciamento de dados de maneira dinâmica reduzirão o tempo de entrega de dados em 30%. As técnicas de IA estão sendo usadas para recomendar a próxima melhor ação, ou descoberta automática de metadados, ou monitoramento automático de controles de governança, entre outros. Isso é ativado por um conceito que 5. Nuvem distribuída e reconfigurada Nuvem distribuída é onde os serviços de nuvem são distribuídos para diferentes locais físicos, mas a operação, governança e evolução permanecem sob responsabilidade do provedor de nuvem pública. Permitir que as organizações tenham esses serviços fisicamente mais próximos ajuda em cenários de baixa latência, reduz os custos de dados e ajuda a acomodar as leis que determinam que os dados devem permanecer em uma área geográfica específica. No entanto, também significa que as organizações ainda se beneficiam da nuvem pública e não estão gerenciando sua própria nuvem privada, o que pode ser caro e complexo. A nuvem distribuída é o futuro da nuvem. “Originalmente, a nuvem foi construída para sistemas transacionais. Não foi construída para análise. A análise requer muito mais memória do que um aplicativo tradicional – e redes mais rápidas para obter dados que não estão na memória – a fim de fazer a análise funcionar em tempo real. Essas são coisas em que os provedores de nuvem não pensaram porque os aplicativos iniciais na nuvem eram transacionais” – Tom Fisher, vice-presidente sênior de desenvolvimento de negócios da SAS.   6. Ainda mais privacidade de dados A computação que aprimora a privacidade apresenta três tecnologias que protegem os dados enquanto eles estão sendo usados. O primeiro fornece um ambiente confiável no qual dados confidenciais podem ser processados ou analisados. O segundo executa o processamento e a análise de maneira descentralizada. O terceiro criptografa dados e algoritmos antes do processamento ou análise. Essa tendência permite que as organizações colaborem em pesquisas com segurança em todas as regiões e com concorrentes, sem sacrificar a confidencialidade. Essa abordagem foi projetada especificamente para a necessidade crescente de compartilhar dados, mantendo a privacidade ou segurança. 7. Nativos em dados no mercado de trabalho “Uma geração criada com base em dados – desde comer e se exercitar até dormir e produtividade – está começando a entrar no mercado de trabalho. Suas habilidades inatas de rastrear e entender os dados vão melhorar a maneira como trabalhamos. Eles trazem conjuntos de habilidades de alfabetização de dados um nível de conforto com os dados que ajudará a tornar todos os aspectos das organizações mais analíticos e mais inovadores com os dados” – Lucy Kosturko, gerente de inovação social da SAS.