O próximo ano será intenso para a Ciência de Dados, com novas tecnologias e possibilidades. Confira uma lista completa com as maiores tendências em dados para 2022
2021 foi um ano de mudanças e grandes transformações digitais, especialmente em um cenário pandêmico, que alterou muito do que entendíamos como regra ou necessidade no passado. E agora que o ano está acabando, enquanto empresas de todo o mundo se preparam para enfrentar um novo ciclo, com novos desafios e paradigmas, especialistas do mercado já começam a antecipar quais serão as grandes tendências em dados para 2022, impactando de forma significativa o dia a dia das organizações e, acima de tudo, auxiliando-as a alcançar resultados melhores.
Abaixo, trazemos uma lista com a seleção de algumas tendências na Ciência de Dados para o ano que vem, levando as empresas a dar um passo além no mundo dos dados.
Data Fabric
Data Fabric, ou malha de dados, é uma tecnologia que fornece um nível avançado de integração de dados, de forma flexível e resiliente, entre diferentes plataformas e usuários,
disponibilizando estas informações em diferentes lugares, independentemente de onde os dados residem. Na prática, a Data Fabric permite fazer uso de análises para aprender e recomendar ativamente a necessidade de uso e alteração de dados, reduzindo drasticamente seus esforços de gerenciamento de informações.
Plataformas nativas em nuvem
A segunda tendência para 2022 é uma tecnologia que permite construir novas arquiteturas de aplicativos em nuvem de forma ágil, elástica e resiliente. A adoção da nuvem já era uma tendência antes da pandemia, e agora deve estar ainda mais presente. A partir de plataformas nativas, sua empresa consegue responder de forma mais rápida às mudanças digitais, e melhorar a abordagem de levantamento e mudança de dados para a nuvem.
Inteligência de Decisão
No processo de tomada de decisão dentro de empresas, a chamada Inteligência de Decisão pode ser um fator decisivo. Isso porque ela modela cada decisão da empresa a partir de um conjunto de processos, fazendo uso de inteligência e análises para informar, aprender e refinar as decisões em torno do uso e captação de dados. Além disso, a inteligência da decisão pode ajudar a automatizar esse processo de tomada de decisão a partir de simulação, Inteligência Artificial e realidade aumentada.
Hiperautomação
Outra tendência em dados para 2022 é a hiperautomação, uma abordagem orientada para negócios que visa identificar, examinar e automatizar de forma rápida e eficaz o maior número possível de processos dentro de sua empresa e da área de TI. Em resumo, ela permite maior escalabilidade e o uso de operações remotas.
Empresas Distribuídas
Atualmente, a ideia de possuir empresas distribuídas permite um modelo de negócios “digital first”, melhorando a experiência de seus funcionários, digitalizando os pontos de contato do consumidor e parceiros e, principalmente, construindo novas experiências a partir de produtos e serviços. Empresas distribuídas também atendem melhor às necessidades de suas equipes e consumidores remotos, uma realidade que está aumentando junto com a demanda por serviços virtuais e locais de trabalho híbridos ou 100% remotos.
IA generativa
Quando falamos sobre Inteligência Artificial, outra tendência é a IA generativa, responsável por aprender sobre artefatos a partir de dados e gerar criações inovadoras semelhantes ao modelo original, mas sem copiá-lo. Desse modo, a IA generativa tem o potencial de criar novas formas de conteúdo criativo, como vídeos e peças visuais, acelerando processos que vão desde o campo da saúde até a criação de produtos para comercialização.
De Data Center para Nuvem Distribuída
Outra tendência em dados para 2022 diz respeito à mudança de implantações de data center para a nuvem. Essa é uma realidade que já está bastante presente no mercado, e deve se tornar ainda mais. Ao longo dos últimos dez anos, o crescimento médio dos gastos anuais com um data center foi de apenas 2%; já para serviços em nuvem (como IaaS, PaaS e nuvem privada hospedada), esse crescimento foi de 52%.
Contudo, a regulamentação de alguns países exige que os dados também residam em um Data Center físico, é cada vez mais comum serviços de nuvem pública disponíveis em diferentes locais, resultando em diferentes modelos de implantação, como nuvem privada, pública e distribuída.
Grande Convergência de Analytics e IA
Em geral, empresas com necessidade sofisticadas e complexas no uso de dados exigem que sua infraestrutura de dados atenda a dois propósitos. O primeiro é ajudar seus usuários a tomarem decisões por meio de dados. O segundo é construir sistemas operacionais de IA e ML com suporte à inteligência de dados em aplicativos voltados para seus clientes.
O problema é que nem sempre essas empresas atingem esse padrão. A realidade é que muitas sofrem com pipelines de dados duplicados, infraestruturas complexas e altos custos. O resultado é que agora as empresas estão em busca de fundir os dois lados, criando uma experiência unificada para a análise de dados, incluindo BI e Machine Learning em um mesmo pacote. A ideia é usar a convergência para simplificar a tecnologia e o cenário do fornecedor para ambos os casos de uso.
Análises de Autoatendimento
Diferente do método de entrega manual sob demanda que dependia de TI no passado, hoje os usuários de negócios atendem aos seus requisitos de análise por meio de ativos de dados fornecidos por uma plataforma analítica autosservida. Essa é uma tendência bem forte para o ano que vem, e joga luz no conceito do cidadão cientista de dados trazido pelo Gartner.
Com isso, as plataformas de análise de autoatendimento podem satisfazer até 80% das necessidades de seus usuários com base nos conjuntos de dados existentes. Em comparação, os 20% restantes dos novos requisitos podem ser rapidamente definidos com base nos ativos de dados atuais. Ou seja, trata-se de um fluxo de trabalho de entrega de dados muito mais otimizado e com o equilíbrio ideal entre eficiência e custo.
Mineração de colaboração
Com a pandemia, a necessidade de trabalhar de casa tornou obrigatória a incorporação do BI de forma rápida nos fluxos de trabalho das equipes e em aplicativos como Teams, Zoom e Slack. Assim, uma vez que o espaço físico já não é um limitador, mais oportunidades surgiram para a colaboração com partes externas. Exemplo disso é a mineração de colaboração, uma forte tendência em dados para 2022.
Com isso, à medida que a colaboração se espalha pelo fluxo de trabalho, mais as empresas poderão olhar para seus processos e encontrar melhores formas de reunião em torno de dados. Em outras palavras, assim como no passado aprendemos a minerar dados e processos, em breve veremos o advento da “mineração de colaboração”, permitindo que as decisões sejam rastreadas rapidamente, fornecendo capacidade de auditoria crucial para as empresas e aumentando a confiança das partes interessadas.
O fim do Dashboard (?)
Será que o fim do dashboard é uma tendência em dados para 2022? Afinal, exibir KPIs e visualizar dados já é algo que todos podem fazer, certo? Bem, é fato que monitorar um cockpit de visualizações estáticas não vai diferenciar sua empresa no mercado. Contudo, ainda há uma grande diferença entre o monitoramento simples de KPI e a análise investigativa profunda de dados, suportada por um aplicativo analítico interativo e avançado.
Portanto, não estamos falando do fim, mas da evolução do Dashboard, que está se tornando altamente contextualizado e altamente colaborativo, sendo capaz de criar alertas sofisticados para uma visão instantânea dos dados e, a partir da ajuda da IA, associar as informações ao contexto atual, determinando onde focar a atenção em um determinado momento.
Automação de aplicativos
Os aplicativos já fazem parte de nossa vida, dominando praticamente todas as áreas e todo o mercado. Mas, para o ano que vem, uma forte tendência em dados será a automação desses apps. Hoje, a economia de APIs abre caminhos inteiramente novos para empresas, parceiros, clientes e até mesmo concorrentes, permitindo que estes unam-se em iniciativas conjuntas, e a automação de aplicativos é uma área importante, pois elimina a necessidade de codificar essas integrações, tornando a oportunidade muito mais acessível para uma variedade maior de atores. Dividir, para conquistar.
Sobreposição da Ciência de Dados com Analytics
Seguindo nossa lista de tendências em dados para 2022, a sobreposição da Ciência de Dados com Analytics é uma grande promessa, uma vez que deverá alcançar grupos mais amplos, permitindo que os usuários de negócios criem seus próprios aplicativos. Isso porque, atualmente, a ciência de dados é vista como algo para poucos. Porém, se os casos de uso preditivos comuns – como a análise de motivadores principais, cenários what if e previsões sob demanda por meio de APIs – se tornassem mais acessíveis, mais pessoas poderão fazer e realizar processos dentro da Ciência de Dados (de forma orientada), o que representa um grande avanço para a área.
Data Mesh
Cada vez mais, a necessidade de acesso mais rápido de dados está conduzindo ao gerenciamento de dados integrados a partir do uso de metadados, semântica, movimentação em tempo real e orientada por eventos e orquestração no pipeline. Com isso, a discussão sobre como lidar com tanta informação evoluiu para o Data Mesh, ou malha de dados, uma tendência que tem como princípio tratar dados descentralizados como um produto, com propriedade nos domínios, a partir de um tecido que conecta esses domínios e seus ativos de dados através de uma camada de interoperabilidade universal, aplicando a todos eles a mesma sintaxe e padrões de dados.
Experiência do cliente baseada em dados
Uma tendência em dados para 2022 diz respeito à experiência do cliente baseada em dados. Ou seja, trata-se da forma como as empresas captam os dados e fazem uso deles para oferecer experiências cada vez melhores e mais agradáveis a seus clientes. Isso significa reduzir o atrito com as compras online, oferecer interfaces mais amigáveis, fazer com que o usuário gaste menos tempo em espera ao ser transferido para diferentes setores no momento do atendimento, entre outros fatores.
É fato que as interações com empresas estão cada vez mais digitais, dos Chatbots que dominam tudo às lojas sem caixa registradora da Amazon. Mas isso também significa criar níveis mais personalizados de entrega, encontrando novos métodos e estratégias para alavancar o uso de dados dos clientes e transformá-los em melhor atendimento, novas experiências e maior personalização.
Convergência
Finalmente, vamos falar de convergência. Tecnologias como IA, internet das coisas (IoT), computação em nuvem e redes super-rápidas como 5G são hoje os pilares da transformação digital. Contudo, todas elas existem separadamente. Para o futuro, a ideia é combiná-las para fazer ainda mais. A inteligência artificial, por exemplo, permite que os dispositivos IoT atuem de forma inteligente, interagindo uns com os outros com o mínimo de necessidade de interferência humana. Já a 5G e outras redes não permitem apenas que os dados sejam transmitidos em alta velocidade, mas também que novos tipos de transferência de dados se tornem comuns.
Por fim, algoritmos de IA criados por cientistas de dados desempenham um papel fundamental nesse sentido. Assim, em 2022, uma quantidade cada vez maior de trabalhos empolgantes de ciência de dados deve ocorrer na interseção dessas tecnologias, garantindo que se complementam e funcionam juntas e da melhor forma possível.
E então, fazia ideia de que tudo isso poderia fazer parte da sua empresa em 2022? Com a crescente e cada vez mais veloz transformação digital, é preciso ficar de olho sempre nas inovações e oportunidades que a Ciência de Dados nos proporciona. Não apenas para atingir resultados melhores, mas também para chegar o quanto antes ao futuro e a tudo que ele reserva para seu negócio.
