6 tendências de análise de dados que impactam o mundo profissional em 2022

A análise de dados está desempenhando um papel cada vez mais importante nos negócios, bem como na vida cotidiana e está em constante evolução. As tendências de Data Analytics estão criando um burburinho nos dias de hoje e mudando o mundo profissional. Se você já está neste espaço ou em transição para ele, fique atento a eles para se manter atualizado e no topo do seu jogo!

Vejamos as 6 principais tendências de análise de dados:

1. A Internet das Coisas (IoT)

A Internet das Coisas (IoT) pode ser definida simplesmente como um sistema de dispositivos de computação inter-relacionados, máquinas mecânicas e digitais, objetos, animais ou pessoas. Um sistema de coisas que são fornecidos com identificadores exclusivos e a capacidade de transferir dados por uma rede. Tudo isso, sem exigir interação humano-humano ou humano-computador.

Vimos um grande aumento no número de sensores de IoT ao nosso redor, com cada vez mais dispositivos conectados se tornando amplamente disponíveis. A tecnologia IoT agora prevalece em coisas e itens de estilo de vida que se tornaram indispensáveis ​​para nós – nossos carros, por exemplo. Também ganhou importância em setores como transporte, energia e saúde.

Em cada caso, os dados da IoT estão sendo usados ​​com precisão cada vez maior para tornar os sistemas mais eficientes. Por exemplo, na indústria de petróleo e gás, os sensores conseguiram melhorar a segurança e reduzir custos, enquanto na área da saúde permitiram o monitoramento remoto de pacientes e o rastreamento de pedidos de medicamentos, entre outras funções.

Além de melhorar a eficiência, os dados derivados da IoT são usados ​​pelas empresas para obter mais informações sobre a vida de seus clientes. Isso permite que eles direcionem a publicidade de forma mais eficaz.

Esse cenário parece continuar em 2020 e ainda mais no futuro. A Cisco estima que até 2020 haverá 50 bilhões de sensores IoT e, até 2030, a Intel prevê que haverá mais de 200 bilhões. É claro que agora é a hora de começar a fazer uso dessa tecnologia e dos dados dela derivados, pois se não o fizer, você e sua empresa correm um sério risco de ficarem desatualizados. Empresas como Amazon, AT&T e Bosch estão sendo apontadas como as maiores facilitadoras da próxima revolução da IoT.

2. Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina

Simplificando, a inteligência artificial (IA) é uma parte da ciência da computação. Seu objetivo é permitir o desenvolvimento de computadores capazes de fazer coisas normalmente feitas por pessoas – em particular, coisas associadas a pessoas agindo de forma inteligente. Mesmo dentro da IA, existem bifurcações com base em se é 'IA Forte' ou 'IA Fraca', e ainda se é 'IA estreita' ou 'IA geral'.

Fortemente ligados à IoT, tanto a IA quanto o Machine Learning devem ser os maiores fatores disruptivos em análises nos próximos anos. A IA já é parte integrante de muitos sites, principalmente Facebook, Amazon e Google, e está sendo usada cada vez mais por empresas de internet, de várias maneiras, à medida que a tecnologia se desenvolve.

À medida que os computadores se tornam capazes de aprender com os dados, mais do que nunca, eles continuam revolucionando a ciência da análise e do gerenciamento de dados. A indústria está cada vez mais voltada para a análise de dados proativa e em tempo real. Esse tipo de análise permite que as empresas tenham mais controle, pois são imediatamente notificadas de qualquer evento inesperado e podem tomar medidas para resolver qualquer problema ou capitalizar oportunidades.

Um dos usos crescentes da IA ​​pode ser visto na ascensão dos chatbots cognitivos . Um exemplo disso seria uma caixa de diálogo interativa de atendimento ao cliente que aparece ao chegar a um determinado ponto em uma página da web. Os chatbots aprendem usando os dados que coletam e podem se comunicar em conversas em linguagem natural. Como eles melhoram drasticamente a eficiência, eles estão começando a ser usados ​​cada vez mais nos negócios.

O aprendizado de máquina é um método de análise de dados, que usa algoritmos que aprendem com os dados. O aprendizado de máquina permite que os computadores encontrem insights ocultos sem serem programados explicitamente para onde procurar. Carros autônomos do Google, recomendações da Amazon, Flipkart e Netflix, saber o que os clientes estão dizendo sobre sua empresa no Twitter são exemplos de aprendizado de máquina em jogo.

Qual é a diferença entre IA e aprendizado de máquina?

Para simplificar: o aprendizado de máquina é um subconjunto ou tipo de IA. Embora a IA seja o conceito mais amplo de máquinas capazes de realizar tarefas de uma maneira que consideramos “inteligente”, o aprendizado de máquina é uma aplicação de IA baseada na ideia de que devemos ser capazes de dar às máquinas acesso a dados e deixá-los aprender por si mesmos.

A IA e o aprendizado de máquina estão no centro das tendências de análise de dados de negócios e continuam a transformar o futuro do trabalho – à medida que mais e mais organizações começam a absorver análises e algoritmos avançados para ajudá-las a se manterem competitivas.

3. Software de código aberto

O software de código aberto é um software com código-fonte que qualquer pessoa pode inspecionar, modificar e aprimorar.

Com mais e mais empresas tornando o software de código aberto parte de sua abordagem, esse tipo de desenvolvimento de software parece destinado a crescer rapidamente. As organizações que adotaram o código aberto de uma forma ou de outra incluem Google, Apple, IBM, Cisco e Microsoft.

Cada vez mais, é provável que as empresas procurem primeiro a tecnologia de código aberto ao comprar. O software proprietário está lentamente sendo visto como um beco sem saída (os desenvolvedores podem parar de trabalhar no software). O código aberto, por outro lado, oferece possibilidades muito maiores de inovação contínua, uma vez que um número ilimitado de pessoas pode contribuir para o processo de desenvolvimento.
Para fornecedores sem um elemento de código aberto em seu produto, parece provável que as coisas possam ficar muito mais difíceis em 2020.

4. O Fim da Lei de Moore

A Lei de Moore – a observação de que o número de transistores por polegada quadrada de chip dobra aproximadamente a cada 2 anos – tem sido um preditor preciso do desenvolvimento de transistores nos últimos 50 anos. No entanto, a indústria concorda que esse nível de crescimento exponencial não pode ser sustentado por muito mais tempo. Alguns estudos chegaram a prever que 2020 pode ser o ano em que as limitações físicas começam a afetar os desenvolvimentos.

Isso significa que as empresas enfrentam a necessidade de se tornarem mais criativas ao tentarem manter baixos custos de processamento e armazenamento. Várias possibilidades estão sendo exploradas atualmente. Isso inclui: melhorias gerais no design dos chips; chips reconfiguráveis ​​e chips especializados que são ajustados para certos algoritmos vitais.

Não é certo por quanto tempo a Lei de Moore será útil, mas este ano certamente veremos empresas trabalhando para desenvolver alternativas a ela.

5. Dados não estruturados

A crescente importância dos dados não estruturados parece destinada a continuar no novo ano – se o valor for aproveitado. Dados de e- mails, mídias sociais, notas de call center e resultados de pesquisas abertas, entre outros, estão se tornando cada vez mais importantes na análise, na medida em que começam a dominar o campo.
A análise preditiva (outra tendência vital do setor de dados) precisa de dados estruturados e não estruturados para produzir resultados precisos. Os dados estruturados podem fornecer uma imagem clara do que está acontecendo com as vendas de uma empresa, mas os dados não estruturados são necessários para entender por que isso está acontecendo.

A esmagadora maioria dos novos dados agora não está estruturada (quase 80% em 2015) , e isso pode representar desafios. As empresas precisarão se concentrar em encontrar uma maneira de armazenar dados não estruturados que permitam acessá-los, usá-los e analisá-los facilmente.

6. Tendências de talentos no setor de análise de dados

O crescimento da indústria de ciência de dados levou a novas tendências de emprego neste campo. Esses incluem:

• Um número crescente de profissionais de TI está migrando para o setor de análise de dados. À medida que o número de vagas disponíveis para cargos de análise de dados continua a crescer, mais e mais pessoas com fortes habilidades de TI aproveitarão as oportunidades para desenvolver suas habilidades de análise de dados. Esta tendência parece destinada a continuar no próximo ano.
• As funções da ciência de dados estão evoluindo. À medida que a capacidade de automação das tarefas de análise está se expandindo, o papel do cientista de dados continua a mudar e evoluir. Parece improvável, no entanto, que esse papel desapareça completamente. A automação pode assumir as tarefas de preparação de dados em que os cientistas de dados atualmente passam de 70 a 80% do tempo. Essas mudanças podem ou não começar em 2020, mas é muito provável que sejam uma característica dos próximos cinco anos ou mais.

Com grandes desenvolvimentos ocorrendo regularmente no setor de análise de dados, é sempre empolgante pensar para onde o setor está se dirigindo a seguir. Embora a IoT e a IA pareçam desempenhar os maiores papéis no próximo ano, as organizações também precisarão pensar nas outras tendências de análise de dados listadas acima, pois todas elas serão vitais para o sucesso individual e coletivo nesse campo. .

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