10 tendências de análise de dados a serem observadas em 2022

A pandemia de covid-19 demonstrou o quanto forças externas afetam as cadeias de suprimento. Cada vez mais a integração é essencial para manter a competitividade. Por isso, a transformação digital não é suficiente: é preciso inovação digital, o que dá espaço a inúmeras possibilidades.

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Dados e analytics estão no topo desse processo. É preciso montar, orquestrar e entrelaçar informações, processos e pessoas. Durante o desenvolvimento das vacinas contra a covid-19, por exemplo, o compartilhamento de dados agilizou o trabalho. Esse tipo de colaboração acelera a inovação digital e é o caminho a ser seguido em um mundo interconectado.

Veja, a seguir, 10 tendências que vão mudar o uso de dados daqui para a frente.

1 – Mineração de colaboração

Com a pandemia, a colaboração e a inteligência de negócios se tornaram inseparáveis. Sem a limitação do espaço físico, as oportunidades se intensificaram. A tendência é a colaboração ser usada para melhorar o uso de dados, redes e processos. Com a mineração de colaboração, as decisões poderão ser rastreadas, de modo a permitir a auditoria e aumentar a confiança. Segundo analistas da Qlik, até 2023, 30% das empresas dominarão a inteligência coletiva e superarão o desempenho de concorrentes que dependem de analytics centralizados ou self-service.

2 – Vida longa ao dashboard

Muito se falou sobre o fim do dashboard. Monitorar um cockpit de visualizações estatísticas não diferencia ninguém no mercado, mas ser capaz de analisar dados e obter insights que informam a direção é cada vez mais importante. As informações precisam ser contextualizadas e colaborativas. A consultoria IDC aponta que somente 33% dos executivos se sentem à vontade para questionar indicadores e métricas usados na organização em que atuam. Até 2025, a adoção de analytics e inteligência de negócios vai superar 50%.

3 – Inteligência de negócios compreensível

A dificuldade de explicar dados por trás de métricas, indicadores e cálculos aumentou quando as informações ficaram mais distribuídas e fragmentadas. A linhagem dos dados será fundamental para proporcionar confiança e permitir explicar as informações — o que vai aumentar a aceitação dos insights obtidos. Estima-se que, até 2023, organizações com processos compartilhados terão melhor desempenho que as que não têm processos compartilhados.

4 – Lugar certo para consultas

À medida que o armazenamento de informações em nuvem passou a ser amplamente adotado, ficou mais fácil consultar diretamente, em tempo real, quantidades enormes de dados. Isso, entretanto, pode fazer os custos de computação em nuvem saírem do controle. É necessário adotar uma abordagem de gerenciamento de dados e analytics com base nos requisitos de frequência e latência, para identificar se a atualização em tempo real é necessária. Para ser realmente orientado por dados, é essencial descobrir como executar as consultas certas no lugar certo. Os analistas da Qlik avaliam que, até 2023, 50% dos clientes de serviços de nuvem pública terão aumento nos custos e falhas de projeto resultantes de má gestão.

5 – Nuvens distribuídas

A maioria das organizações não busca mais uma solução única e universal para as necessidades de TI. Em geral, elas optam por um conjunto que acomode as exigências de custo, desempenho e governança de diferentes cargas de trabalho. Uma infraestrutura distribuída em nuvem reforça a capacidade de acesso e compartilhamento de dados com segurança e confiança. A expectativa é de que, até 2025, 50% das grandes empresas habilitem modelos de negócios transformacionais com serviços de nuvem distribuída.

6 – Insights incorporados

Uma abordagem colaborativa passa pela abertura do analytics para todo o ecossistema, o que inclui parceiros e clientes. Quando as cadeias de valor agrega múltiplos fornecedores e usuários, dados e analytics devem refletir isso. Enquanto as informações precisam ser entregues a todos, análises incorporadas devem ser pensadas como insights incorporados. Os insights precisam estar ao redor de cada usuário e processo de negócios para que a confiança no sistema aumente. Até 2022, mais de metade dos funcionários que atuam na linha de negócios terão acesso imediato a analytics interfuncional integrado a atividades e processos e poderão tomar decisões operacionais mais eficientes e eficazes.

7 – Automação de aplicativos

A automação de aplicativos elimina a necessidade de escrever códigos de integrações, o que torna a oportunidade acessível a mais participantes. Além de os aplicativos de um ecossistema interagirem, deve ser possível configurar ações a partir de marcos orientados por dados — com ou sem envolvimento humano. Isso garante que não se percam oportunidades. Até 2023, 60% das organizações criarão componentes a partir de três ou mais soluções de analytics que conectam insights a ações.

8 – Ampliação da capacidade

Em um mundo em que os dados estão amplamente disponíveis e os usuários podem criar seus próprios aplicativos, a alfabetização de dados é fundamental. A ciência de dados ainda é vista como especialidade de poucos, mas, sobreposta ao analytics, ela permitirá fazer mais e o que é feito nos laboratórios pode ganhar escala. Enquanto isso, os cientistas de dados podem se concentrar em aprendizado de máquina, que exige desenvolvimento de software, programação e MLOps. Estima-se que, até 2025, a escassez de cientistas de dados não atrapalhe mais a adoção da ciência de dados e o aprendizado de máquina nas organizações.

9 – Segurança como prioridade

Em 2021, as equipes de segurança e compliance tiveram de se atualizar para que a rápida mudança digital não trouxesse consequências graves . Não é coincidência que a segurança tenha passado a ocupar a liderança na intenção de investimentos dos CIOs. Novas técnicas têm surgido para permitir mais interoperabilidade com confiabilidade. E, à medida que se mesclam processos e produtos em cadeias de valor conjuntas com parceiros, as proteções passam a ser necessárias e se transformam em oportunidades de negócios. Até 2025, 80% das organizações que buscam ganhar escala em negócios digitais fracassarão por não adotarem uma abordagem moderna de governança de dados e analytics.

10 – Arquitetura para dados distribuídos

A necessidade de acesso mais rápido a dados em cenários cada vez mais distribuídos leva a uma gestão integrada de informações. Cada vez mais, os dados descentralizados serão tratados como produto para acelerar a integração de clientes e fornecedores, e melhorar o gerenciamento do inventário, entre outros. Uma arquitetura para lidar com a rápida proliferação de informações torna tanto a empresa quanto o ecossistema mais ágeis e robustos. Analistas avaliam que, até 2024, as organizações que usarem metadados ativos para enriquecer e oferecer uma estrutura de dados dinâmica reduzirão o tempo de entrega de dados integrados em 50% e aumentarão a produtividade das equipes em 20%.