10 principais tendências de BI e dados para 2023

Neste momento da história, cerca de 7 em cada 10 líderes globais de tecnologia preocupam-se com o crescente custo dos investimentos em tecnologia necessários para permanecer competitivos. Por isso, trazemos as principais tendências de BI e dados apresentadas peloa Qlik para você e sua empresa ficarem por dentro de tudo o que você precisa saber para se planejar com antecedência e liderar em um mundo de incertezas.

1- Interrupção da cadeia de suprimentos com dados em tempo real

As interrupções podem ocorrer em qualquer parte do mundo e exigem uma reação imediata. Isso significa agir com planos de contingência e até, se possível, “antecipar”. A infraestrutura para operar com dados em tempo real já existe há algum tempo, mas os casos de uso críticos e todo o seu potencial ainda não foram plenamente explorados. Mas agora devem ser.

Enfrentamos a gestão de estoques quando as matérias-primas são escassas e os envios são interrompidos, sendo necessário identificar os gargalos na cadeia de suprimentos para reabastecer e trabalhar com mais eficiência com os parceiros. E temos de desviar recursos para enfrentar novas oportunidades ou atender necessidades humanitárias quando surgem conflitos. E o ritmo desses problemas vai acelerar.

2- Velocidade da decisão – em escala

Uma vez que você tenha dados em tempo real, a próxima etapa é ajustar suas decisões operacionais no mesmo ritmo. Conforme o Gartner, 95% das decisões baseadas em dados serão ao menos parcialmente automatizadas e, em um ambiente mais desafiador, a automação acelerará.

A velocidade da decisão em escala também trata de reduzir o pipeline de dados – reduzindo o tempo para as pessoas encontrarem dados e aumentando a frequência da ação a partir deles. E finalmente, a velocidade da decisão deixa um rastro de big data, com padrões analisáveis. Isso criará uma abertura para a mineração de decisões.

3- Otimização de low code e high code

Nos últimos anos vimos surgir ferramentas low-code para criar aplicativos, permitindo que o pessoal não técnico crie seus próprios apps. Essas ferramentas não só criam apps, elas também aumentam o consumo de dados e insights.

4- A corrida armamentista entre homens e máquinas

Como modelos de linguagem natural foram treinados com imensos conjuntos de dados usando aprendizagem de máquina com uma profunda rede neural, elas alcançaram uma mudança de paradigma. Talvez a mais amplamente divulgada seja o GPT-3. Ele tem a capacidade que fornece diversos serviços, de otimização de código a redação de textos de marketing, imitação do estilo de autores como Kafka e Hemingway.

5- Histórias de dados que geram ações

Ter os conjuntos certos de poucos dados na hora certa é mais útil. E nem todo insight precisa ser obtido com uma exploração do usuário. Muitos podem ser mais prescritivos e orientados para recomendação, entregues diretamente dos dados.

O storytelling de dados tem sido elogiado como a forma de enviar dados que fazem sentido aos usuários. Mas o storytelling de dados necessita ir muito além de adicionar gráficos a infográficos ou PowerPoints. Ele precisa conectar-se com a ação

6- A consolidação do mercado abre novas oportunidades

Testemunhamos a consolidação de sistemas anteriormente isolados, incluindo integração de dados, gerenciamento, analytics/IA, visualização, ciência de dados e automação.

APIs e padrões comuns permitem a interoperabilidade. E quando um fornecedor operar em mais segmentos, a convergência será ainda mais fácil. Não se trata de “tudo” em uma pilha de dados, o que pode levar a depender de um fornecedor ou comprometer a conformidade. Em vez disso, escolha plataformas que operem com múltiplas pilhas e consolide os dados entre elas

7- O que era antigo agora é novo – na nuvem

Durante a pandemia, as organizações modernizaram rapidamente os aplicativos e moveram dados para a nuvem.Enquanto as mudanças amadurecem, muitas das mesmas questões do mundo on-premise estão aparecendo. Por exemplo, após adotar um warehouse ou lake na nuvem, você precisará lidar com a movimentação de dados, sua conversão, catálogos de metadados etc. Essas necessidades estão gerando investimentos em diversos segmentos de software em warehouses e lakes – incluindo camadas semânticas e integração de dados, movimentação, fontes e observabilidade.

8- O “X-fabric” une a governança conectada

Em um mundo com milhões de programadores, precisamos de outros fabrics ou “X fabrics.” Eles incluem application fabrics, BI fabrics e de algorithm fabric – e agora mesmo essas metodologias estão ainda menos maduras que o data fabric.Ser capaz de reutilizar ativos de dados e analytics é essencial, abrangendo modelos, scripts e conteúdo de analytics. E a necessidade de reutilização também ressalta a importância do catálogo, além de seu crescente papel. APIs comuns possibilitarão ter modularidade e capacidade de composição e os catálogos fornecerão a supervisão que abrange artefatos.

9- A IA se aprofunda no pipeline

Conforme o Gartner, até 2024, as tarefas de integração manual de dados serão reduzidas em até 50% com a adoção de padrões de projeto de data fabric que suportam a integração de dados ampliada.”.

Usar IA no gerenciamento de dados vai alterar a histórica distribuição 80/20 (entre preparar os dados e analisá-los) automatizando a maioria das tarefas de rotina na engenharia de dados. Isso poderia, por exemplo, automatizar a detecção e geração de relatório de anomalias, aproveitando a autocorreção, usar a implementação just-intime e descobrir atributos de risco como dados de informações pessoais. Os algoritmos conseguirão “rastrear” os dados e desvendar insights além da sua hipótese. E finalmente, anotações e marcações automatizadas produzirão melhor engajamento com integradores menos experientes.

10 - O crescimento dos dados derivados e sintéticos

Graças a diversos fatores – incluindo reutilização de dados, testes, leis de privacidade, dados ausentes e a necessidade de dados para treinar modelos de IA – veremos mais dados derivados e sintéticos. Dados que foram convertidos, processados, agregados, correlacionados ou operados são chamados de dados “derivados”.

E esses dados derivados têm sido particularmente úteis para gerenciamento de dados de teste – criando, gerenciando e fornecendo dados de teste para equipes de aplicativos. Mas agora, com novas leis de privacidade e questões de integridade, torna-se essencial ocultar os dados ainda mais.

Já os dados sintéticos são dados que não foram gerados em operações reais. Segundo o Gartner, em 2030, dados sintéticos substituirão completamente dados reais em modelos de IA.”

Quer saber mais sobre como uma ferramenta de BI fará a diferença na sua empresa mesmo diante de tantas mudanças? Entre em contato e tenha os dados ao seu favor!