Data Analytics: as 10 melhores tendências para 2020

Humanização, big data e inteligência artificial e móvel estão entre as melhores tendências de Data Analytics para este ano

Um estudo recente publicado pela MicroStrategy aponta as tendências de transformações digitais e Data Analytics que estão vindo com tudo em 2020.

Com o título de 10 Enterprise Analytics Trends To Watch In 2020, em inglês, diversos líderes de pensamento compartilharam suas visões sobre o que as marcas devem focar a partir deste ano para captar melhores resultados.

Confira o resumo das principais opiniões dos especialistas

Data Analytics

1. Deep Learning

Para Frank J. Bernhard, diretor de dados da SHAPE-Digital Strategy, o Deep Learning já saiu do estágio de tendência para um status de consolidação. E o que isso significa? Não é mais algo novo, e sua implementação já é quase mandatória. A diferença está na forma como cada empresa emprega a prática em suas operações, e quais estratégias estão tomando para se destacarem em comparação à concorrência.

2. Automated Machine Learning

Automated Machine Learning, ou AutoML, é a aposta de Marcus Borba, fundador e consultor da Borba Consulting. Para ele, a rápida evolução dos serviços de aprendizado de máquina nos últimos anos possibilitou o surgimento de funções ainda mais ágeis e automatizadas neste setor, sendo de grande valia para marcas, principalmente pela sua fácil utilização e independência.

3. Gráficos Semânticos

Roxane Edjlali, diretora sênior de gerenciamento de produtos da MicroStrategy e ex-analista do Gartner, afirma que os gráficos semânticos são essenciais para agregar valor aos negócios: “o gráfico semântico vai se tornar a espinha dorsal que suporta Data e Analytics em um cenário de dados que muda constantemente. As organizações que não usam um gráfico semântico correm o risco de ver o ROI relacionado às análises cair devido à complexidade crescente e aos custos organizacionais resultantes.”, explica.

4. Visão humana

Dados são excelentes mas, para Chandana Gopal, Diretora de Pesquisa do IDC, as pessoas que os aplicam precisam, também, estar familiarizadas com questões etnográficas e o contexto humano por trás de todas as situações coletadas. Segundo Gopal, os dados, de forma crua, são incompletos caso não envolvam este valor.

5. Embeeded Analytics

Segundo Doug Henschen, VP e analista da Constellation Research, a nova geração de Embeeded Analytics vai acelerar o tempo e obtenção de insights. “A análise concisa fornecida no contexto de aplicativos e interfaces específicos acelera a tomada de decisões. Esse estilo de incorporação e a curadoria de análises concisas e contextuais podem levar mais tempo, e com os avanços, incluindo métodos de desenvolvimento no-code e low-code, estamos vendo uma adoção crescente da próxima geração de Embeeded Analytics.”

Data Analytics

6. Data e Analytics

Da mesma forma que a visão humana é necessária para complementar a inteligência de dados, as empresas precisam se acostumar a diversificar estas bases de referências. David Menninger, vice-presidente e diretor da Ventana Research, explica que as grandes organizações dificilmente têm uma plataforma exclusiva e padronizada de Data e Analytics, e essa tendência de variar fontes será cada vez mais comum.

7. Habilidades orientadas a dados

O vice-presidente de educação da MicroStrategy, Hugh Owen, explica que as habilidades orientadas a dados vão se tornar um requisito nas companhias, que devem passar não apenas a recrutar mais pessoas com capacidades analíticas, mas a capacitar os funcionários atuais para estas habilidades.

8. Inteligência Artificial

Assim como o Deep e Machine Learning já se tornaram mandatórios em um mercado data-oriented, a inteligência artificial também é um braço que não pode ficar de fora nas estratégias de negócios. A equipe de pesquisadores da Forrester Research indica que, em 2020, as equipes de ciências de dados devem de 70% a 90% de seu tempo criando novos e melhores modelos de IA para serem implementados.

Data Analytics

9. Inteligência Móvel

Mark Smith, CEO e diretor de pesquisa da Ventana Research, sugere que, neste ano, veremos metade das companhias reavaliando suas operações em dispositivos móveis e compreendendo que são insuficientes para atender às expectativas dos clientes. Após isso, uma grande remodelação destas funções digitais será observada.

10. Experience Management 

R “Ray” Wang, fundador e analista principal da Constellation Research, comenta que a IA irá potencializar o Experience Management: “à medida que os aplicativos são decompostos pelo processo de negócios para headless microservices, a automação e a inteligência irão desempenhar um importante papel na criação de personalização e eficiência em massa, e em escala. A Empresa Inteligente levará o contexto e o Data Analytics para impulsionar suas próximas ações.”


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