Principais tendências de dados e BI para 2022

A Qlik apresentou recentemente 10 novas tendências e como usá-las a favor de sua empresa, resumimos as principais delas, confira abaixo.

Mineração colaborativa

A mudança para o trabalho remoto aumentou a importância do BI uma vez que diminuiu as distâncias e aumentou a colaboração. Essa colaboração também está nos dados, quando os dados derivados são gerados e em meio a exploração, debate e determinação dos insights que podem ser imediatamente colocados em prática. Nada tem tanto poder de remover dados de silos quanto a colaboração.

Assim como aprendemos a minerar dados e processos, veremos o advento da “mineração de colaboração”. Isso permitirá que as decisões sejam rastreadas, proporcionando uma crucial capacidade de auditoria e aumentando a confiança entre as várias partes interessadas.

Vida longa ao dashboard

Por mais que se pense que os dashboards estão com os dias contados, ele está mais vivo que nunca, isso porque as aplicações interativas vieram para ficar, além de todas as evoluções dos novos dashboards como o fato dele estar ficando altamente contextualizado com IA e alertas, e estar cada vez mais colaborativo, amadurecendo em um hub que cataloga insights e distribui dados.

A linhagem dos dados fornece um BI explicável

Usuários de analytics se esforçam para explicar seus dados e a fragmentação complicou o problema. Mas hoje estão surgindo as arquiteturas distribuídas, com metadados que incluem a linhagem. Em um mundo entrelaçado, a linhagem será essencial para fornecer confiança e “explicabilidade”.

A velocidade dos insights coloca o custo em foco

Repositórios de dados em nuvem com consultas em tempo real são uma excelente ferramenta para a descoberta. Por outro lado, os custos da computação em nuvem podem aumentar. Com o aumento da velocidade dos insights e o custo por insight, o desafio será descobrir como fazer as consultas certas no local certo.

Automação de aplicativos

A economia da API cria novas maneiras de se entrelaçar com iniciativas conjuntas com seus parceiros. E a automação de aplicativos é uma forte área emergente que dispensa a necessidade de escrever códigos dessas integrações, tornando a oportunidade mais acessível a uma maior variedade de participantes.

A ciência de dados com o analytics ampliará a capacidade de todos

A ciência de dados era vista como algo ao alcance de poucos. Mas se os casos de uso preditivos comuns ficarem mais acessíveis para os usuários comuns – e se incluírem explicabilidade e governança – a ciência de dados, sobreposta ao analytics, capacitará mais pessoas a realizar mais.

Aumento da prioridade da segurança

Agora as regulamentações combinam gerenciamento de dados, privacidade, segurança e gestão de identidade e acesso. E quanto mais compartilhar APIs e dados, mais proteção contra falhas você precisa. Enquanto se entrelaça com parceiros, as proteções passam de uma boa opção a uma exigência, para as oportunidades de negócios.

As estruturas de dados permitem acesso rápido a dados distribuídos

A necessidade de acesso mais rápido a dados em diversos cenários está levando a uma gestão integrada que usa metadados, semântica, movimentação de dados acionados por eventos e em tempo real, e a orquestração no pipeline. Reunir esses recursos em uma arquitetura distribuída é criar uma “estrutura de dados”.

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