Cada vez mais, os dados e sua análise têm se tornado fundamentais para impulsionar as estratégias de negócio. Diante desse contexto, entender as tendências em Data Analytics é importante para se destacar em meio à concorrência.
Por isso, é válido manter-se atualizado sobre as inovações apresentadas durante o evento anual Gartner Data & Analytics Conference. Organizado pela empresa de consultoria em TI, Gartner Group, esse encontro oferece previsões e insights sobre Data Analytics.
A edição de 2024 ocorreu em São Paulo, nos dias 26 e 27 de março. O encontro contou com a participação de líderes de tecnologia, negócios e especialistas do setor. Neste artigo, trouxemos 6 tendências apresentadas na conferência. Acompanhe!
Governança conectada é um modelo de gestão que usa tecnologia para melhorar a eficiência e transparência na administração pública. Isso envolve a interconexão de sistemas e dados para tomada de decisões mais informadas e ágeis.
Neste cenário é imprescindível às empresas lidarem com o crescente volume de informações distribuídas em diversas fontes. Ao mesmo tempo, é preciso manter a conformidade e evitar riscos, como vazamento de dados.
Dentro de uma estrutura de dados, um hub é uma arquitetura focada em centralizar e disponibilizar os dados de maneira que as empresas possam potencializar as cargas de trabalho de Inteligência Artificial (IA) e análise. Dentre seus benefícios podemos citar:
Dessa forma, a implantação de vários hubs de dados é uma das principais tendências de Data Analytics, pois permite que as empresas criem fundações sólidas para tomada de decisões mais assertivas para o negócio.
Um catálogo de dados facilita a criação de um inventário completo de informações, distribuídas em diversas fontes, como bancos de dados relacionais e data warehouses.
Assim, ferramentas analíticas se tornarão indispensáveis para analistas, diretores de conformidade e arquitetos lidarem com informações classificadas por meio de metadados, que oferecem dados complementares, como fonte, conteúdo, histórico e linhagem.
Quanto mais efetiva a coleta dos metadados, maior é o ganho operacional das empresas, resultando em análises e correlações mais eficazes. Além disso, quanto mais assertivas forem as inferências de dados, mais recursos a empresa possui para tomar melhores decisões de negócio.
A integração da análise de dados, business intelligence (BI) e Inteligência Artificial (IA) torna possível cada vez mais a criação e utilização de plataformas analíticas autônomas.
Em suma, trata-se da utilização de diversas plataformas de computação cognitiva, tais como IA e aprendizado de máquina (ML), para aprimorar seu próprio desempenho.
O principal objetivo dessas ferramentas é a análise da infraestrutura de big data para garantir o uso eficaz do banco de dados. Todas as tarefas de gerenciamento, monitoramento e ajuste de infraestrutura são automatizadas, dentre outros recursos como a implantação, segurança, tratamento de erros e automação para atualizações.
Startup é um tipo de empresa que lança uma ideia no mercado e a valida iterativamente até atingir o market-fit (ajuste de mercado). Seu objetivo final é escalar e se consolidar, seja por um IPO ou uma aquisição.
Logo, as startups de IA tem como seu negócio principal o desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial para terceiros, sejam consumidores ou outras empresas e instituições.
Basicamente, modelos de IA são conjuntos de algoritmos que usam machine learning para identificar padrões a partir de dados. Isso os permite fazer previsões ou gerar novas informações que imitam a estrutura e o estilo dos dados colhidos originalmente.
Tais modelos servem como uma “base” que pode ser ajustada para tarefas especializadas, capaz de realizar outras ações..
Um exemplo de modelo de base é o large language model (LLM). O GPT da OpenAI é um LLM projetado para trabalhar com linguagem humana. Portanto, ele se concentra no processamento de linguagem natural e pode executar tarefas de conversa, como respostas a perguntas, chatbots, transcrições e traduções.
Outros tipos de modelos de base podem focar em conteúdo não textual, como Flamingo ou DALL-E que geram imagens e UniAudio ou LLark que geram áudio.
Tais empreendimentos têm recebido cada vez mais foco e investimentos gerando maior efetividade e lucro para as empresas, muitas vezes acima das projeções do mercado. A Microsoft, por exemplo, investiu mais de 10 bilhões de dólares na OpenAI e obteve um aumento de receita 30% maior que no último trimestre de 2023.
O emprego de tecnologias como a IA levanta preocupações acerca do consumo de energia e seus efeitos no meio ambiente. Para mitigar sua pegada ambiental, é crucial investir em pesquisa e desenvolvimento de tecnologias mais eficientes e sustentáveis do que nunca.
Atualmente, a implementação de “algoritmos verdes” é um dos principais meios de melhorar a eficiência energética. Esses mecanismos são projetados de forma que, quando executados, funcionem com menos consumo de recursos e alcancem o mesmo resultado que um algoritmo mais complexo.
Outras medidas para reduzir significativamente a quantidade de energia gasta incluem a utilização de hardware mais eficiente e o uso de energias renováveis. Logo, o uso consciente de IA é uma das tendências de Data Analytics.
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Gartner é uma consultoria especializada em pesquisas na área de tecnologia. Suas previsões anuais destacam a importância da análise de dados e da utilização de tecnologias para impulsionar iniciativas empresariais. Os líderes de dados e análises devem usar estas previsões para melhorar a sua visão estratégica e programas de entrega.
Segundo a Gartner Data & Analytics Conference de 2024, as principais tendências até 2028 se agrupam em: decisões de negócios distribuídas precisam de abordagens de governança equilibradas, composição e Consolidação de Análise, BI e Ciência de Dados e impacto profundo da IA em produtos e serviços.