6 tendências de Data Analytics que vão moldar o mercado até 2028

Os dados deixaram de ser apenas um recurso operacional para se tornarem um ativo estratégico nas organizações. Com o avanço da Inteligência Artificial, da automação e das plataformas analíticas, empresas de todos os setores estão redefinindo a forma como utilizam informações para tomar decisões e gerar valor.

Nesse cenário, acompanhar as tendências de Data Analytics é fundamental para identificar oportunidades, reduzir riscos e construir vantagens competitivas sustentáveis.

Durante a Gartner Data & Analytics Conference 2024, especialistas apresentaram previsões que apontam os principais movimentos que devem impactar a área de dados nos próximos anos. Neste artigo, reunimos seis tendências que merecem a atenção de líderes de tecnologia, dados e negócios.

O que é Data Analytics?

Data Analytics é o processo de coletar, organizar, processar e analisar dados para gerar insights que apoiam a tomada de decisão. Ao transformar grandes volumes de informações em conhecimento acionável, as organizações conseguem identificar oportunidades, antecipar riscos e aumentar sua eficiência operacional.

Impulsionada pela evolução da Inteligência Artificial, da computação em nuvem e das plataformas analíticas, a análise de dados se tornou um dos principais pilares da inovação empresarial. Nesse contexto, acompanhar as tendências de Data Analytics é fundamental para entender como novas tecnologias, modelos de governança e ferramentas analíticas estão moldando o futuro das organizações.

O que esperar do futuro da análise de dados?

À medida que os dados se tornam mais estratégicos para as organizações, novas tecnologias, modelos de governança e recursos de Inteligência Artificial passam a redefinir a forma como as empresas coletam, compartilham e utilizam informações. As previsões da Gartner ajudam a antecipar esses movimentos e indicam quais temas devem ganhar relevância nos próximos anos.

A seguir, conheça algumas das principais tendências apontadas para o futuro de Data Analytics.

 1. Governança conectada ganhará mais espaço nas organizações 

Segundo a Gartner, até 2026, 15% das grandes empresas terão adotado práticas de governança conectada para lidar de forma mais eficiente com desafios que envolvem diferentes áreas, processos e estruturas de governança.

A governança conectada busca integrar políticas, controles, gestão de riscos, conformidade e governança de dados em uma abordagem mais unificada. O objetivo é garantir maior alinhamento entre as áreas da organização, aumentando a transparência e a eficiência na tomada de decisões.

À medida que o volume de dados cresce e as exigências regulatórias se tornam mais complexas, as empresas precisam gerenciar informações distribuídas em diferentes sistemas e ambientes. Nesse contexto, modelos de governança mais conectados ajudam a reduzir riscos, fortalecer a conformidade e ampliar a confiança nos dados utilizados para decisões estratégicas.

 2. Arquiteturas com múltiplos hubs de dados se tornarão padrão 

A Gartner prevê que, até 2026, 80% das organizações utilizarão múltiplos hubs de dados para fortalecer o compartilhamento de informações e aprimorar a governança de dados em processos críticos para o negócio.

Os hubs de dados funcionam como pontos estratégicos de integração, responsáveis por consolidar informações provenientes de diferentes sistemas e disponibilizá-las de forma mais organizada, acessível e confiável. Essa abordagem permite que as empresas reduzam silos de informação e criem uma visão mais consistente dos dados utilizados em análises e iniciativas de Inteligência Artificial.

Além de melhorar a qualidade e a disponibilidade das informações, a adoção de múltiplos hubs contribui para aumentar a escalabilidade dos ambientes de dados e facilitar o acesso às informações por diferentes áreas da organização.

Nesse cenário, empresas que investirem em arquiteturas modernas de dados estarão mais preparadas para transformar informações em insights confiáveis e apoiar decisões de negócio com maior agilidade.

 3. Metadados terão papel cada vez mais estratégico 

Segundo a Gartner, os catálogos de dados corporativos devem ampliar sua capacidade de coletar e gerenciar metadados, oferecendo uma visão mais completa sobre a origem, o contexto e o ciclo de vida das informações utilizadas pelas organizações.

Os metadados podem ser entendidos como "dados sobre os dados". Eles fornecem informações importantes sobre aspectos como origem, qualidade, histórico de alterações, responsáveis e utilização dos dados ao longo dos processos analíticos.

Com ambientes de dados cada vez mais complexos e distribuídos, a gestão eficiente de metadados se torna fundamental para garantir rastreabilidade, governança e confiabilidade das informações. Isso permite que analistas, cientistas de dados, arquitetos e equipes de conformidade tenham mais segurança ao utilizar dados para análises e tomadas de decisão.

Além de aumentar a transparência dos processos analíticos, uma estratégia robusta de gestão de metadados contribui para reduzir inconsistências, acelerar a descoberta de informações e melhorar a qualidade dos insights gerados pela organização.

 4. Plataformas analíticas autônomas ganharão escala 

A Gartner prevê que, até 2027, recursos avançados de análise de dados evoluirão para plataformas analíticas autônomas capazes de gerenciar e executar integralmente parte dos processos de negócio.

Esse movimento é impulsionado pela integração entre análise de dados, business intelligence (BI) e Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML). Juntas, essas tecnologias permitem que as plataformas não apenas identifiquem padrões e anomalias, mas também recomendem ações e executem determinadas atividades de forma automatizada.

Na prática, essas soluções tendem a reduzir tarefas operacionais relacionadas ao monitoramento, tratamento de dados, geração de insights e otimização de processos. Isso permite que as equipes concentrem seus esforços em atividades mais estratégicas e na tomada de decisões de maior valor para o negócio.

À medida que essas plataformas se tornam mais maduras, as organizações poderão aumentar sua eficiência operacional, acelerar a geração de insights e ampliar o uso de dados para apoiar decisões em tempo real.

 5. Investimentos em startups de IA continuarão acelerando 

A Gartner destaca que os investimentos em startups de Inteligência Artificial continuarão crescendo nos próximos anos, impulsionados principalmente pelo avanço dos chamados modelos fundacionais (foundation models).

Esses modelos são treinados com grandes volumes de dados e servem como base para diversas aplicações de IA, incluindo assistentes virtuais, mecanismos de busca inteligentes, geração de conteúdo, análise de documentos e automação de processos.

Um dos exemplos mais conhecidos dessa tecnologia são os Large Language Models (LLMs), como os utilizados em soluções de IA generativa. Além deles, existem modelos especializados na geração de imagens, áudio, vídeo e outros formatos de conteúdo.

O aumento dos investimentos nesse segmento reflete o potencial da Inteligência Artificial para transformar a forma como empresas analisam dados, automatizam tarefas e desenvolvem novos produtos e serviços. À medida que essas tecnologias amadurecem, a tendência é que soluções baseadas em IA se tornem cada vez mais presentes nas estratégias de Data Analytics e inovação corporativa.

 6. Sustentabilidade se tornará prioridade nas iniciativas de IA 

A expansão da Inteligência Artificial tem impulsionado avanços significativos em análise de dados, automação e produtividade. No entanto, o crescimento dessas tecnologias também aumenta a demanda por recursos computacionais e energia, trazendo novos desafios relacionados à sustentabilidade.

Segundo a Gartner, organizações que adotam IA precisarão equilibrar inovação e eficiência energética para reduzir impactos ambientais e apoiar metas corporativas de sustentabilidade.

Nesse contexto, ganham destaque iniciativas como o desenvolvimento de algoritmos mais eficientes, a otimização do uso de infraestrutura computacional, a adoção de hardware de menor consumo energético e o uso de fontes renováveis de energia.

À medida que a IA se torna parte essencial das estratégias de dados e análises, práticas sustentáveis deixarão de ser um diferencial para se tornarem um requisito importante na construção de ambientes tecnológicos mais eficientes e responsáveis.

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