Tendências em dados e análises para 2023

Nas tendências de marketing digital, big data e analytics são dois dos setores mais inovadores do mundo do marketing atualmente. De acordo com um relatório da DataToBiz, as receitas globais do mercado de big data ultrapassarão US$ 100 bilhões até 2027.

A análise de big data é uma das tendências tecnológicas mais poderosas e está revolucionando vários setores globalmente, desde a saúde até a quarta revolução industrial. Graças aos aplicativos em nuvem, as empresas agora podem monitorar e analisar dados em tempo real e fazer melhorias mais rapidamente do que nunca.

Sem dúvida, essa tecnologia será o assunto da Internet nos próximos meses, então vamos dar uma olhada nas principais tendências de dados e análises em 2023 .

Tendências em dados e análises 2023

1) Transformação Digital

A transformação digital está impulsionando a tecnologia em todas as direções à medida que nos aprofundamos na internet das coisas, aprendizado de máquina e big data.

Em 2020 havia 9,7 bilhões de dispositivos conectados à internet; em 2030, espera-se que esse número chegue a 29,4 bilhões. A imensa quantidade de dados gerados por esses dispositivos significa que o papel do big data em nosso mundo só cresce.

Ao mesmo tempo, a inteligência artificial terá um papel cada vez mais importante no processamento de dados, pois será essencial para extrair significado da enorme quantidade de dados que estamos acumulando. Nos próximos meses e anos, continuaremos a encontrar novas aplicações para a transformação digital.

2) Inteligência de Negócios

Business Intelligence (BI) usa software e serviços para fornecer informações acionáveis ​​que fornecem a seus usuários conclusões detalhadas sobre o estado de seus negócios. Nos próximos meses e anos, esta disciplina continuará a se desenvolver e atingir todos os setores. Veremos sua influência nas decisões de negócios estratégicas e táticas.

As previsões indicam que o valor global do mercado de BI e analytics chegará a 18 bilhões até 2025 , então esperamos ver crescimento em todos os níveis. O BI colaborativo disponibilizará informações valiosas sem a necessidade de saber usar uma plataforma especializada, tornando os dados mais acessíveis a usuários não técnicos.

3) Tecnologia de Nuvem

Mais de 70% das empresas migraram pelo menos uma parte de suas cargas de trabalho para a nuvem pública , e a adoção da nuvem deve ser ainda maior nos próximos anos. De acordo com um estudo da McKinsey, os gastos com nuvem corporativa excederam os orçamentos em 23% e cerca de 30% desses gastos não foram aproveitados adequadamente.

As tecnologias nativas da nuvem são a única solução sustentável para nossas estruturas de negócios e TI, pois estão em constante evolução. Mas, devido à sua complexidade, há necessidade de ferramentas padronizadas de autoatendimento que permitam que usuários não técnicos coletem, analisem e interpretem dados.

4) Dados como Serviço (DaaS)

As estimativas indicam que o mercado de dados como serviço (DaaS) atingirá 11 bilhões em receita até 2023 . Este setor chegou a um ponto em que mesmo players menores podem facilmente entrar no setor e gerar receita . Mesmo os nichos mais extremos podem derivar valor dos dados.

Se os dados gerados na sua empresa podem agregar valor a outras pessoas, os dados como serviço podem ser uma forma interessante de gerar receita. Portanto, é um ótimo momento para repensar sua oferta de dados e descobrir novas maneiras de contribuir.

5) Tecnologia e bem-estar

O setor de saúde e bem-estar está assumindo um papel de destaque em nossas vidas, e os dados são uma parte muito importante disso. Por exemplo, os serviços médicos estão descobrindo novas maneiras de se comunicar com seus pacientes, e as empresas estão se esforçando para descobrir e implementar estratégias que melhorem a saúde de seus funcionários.

As empresas agora têm a capacidade de coletar dados médicos de todo o mundo e usá-los de novas maneiras para identificar tratamentos mais cedo e mais rápido do que nunca. No futuro, esperamos que essa tendência ajude a criar sistemas médicos mais eficientes para as pessoas.

6) Veículos sem motorista

Há anos que ouvimos falar de condução autónoma , mas agora está ainda mais perto de se tornar uma realidade. A empresa de veículos autônomos da Alphabet, Waymo, já está usando veículos autônomos em suas instalações em Phoenix e San Francisco. O Walmart também usa um programa de veículos autônomos no Arkansas desde 2020.

Fonte: Arstechnica

Como as empresas continuam a usar dados derivados desses primeiros experimentos com programas de direção autônoma, o único caminho possível é seguir em frente. Nos próximos anos, o big data ajudará a definir maneiras de implementar veículos sem motorista em nossas vidas com segurança e eficiência para todos .

7) Big Data para Auxílio à Pesquisa de Mudanças Climáticas

Para avançar na luta contra as mudanças climáticas, é absolutamente imperativo que o debate e as ações a serem implementadas sejam baseados em dados.

Apoiar as previsões das organizações que lutam contra as mudanças climáticas com dados sólidos ajudará a ir além do debate e começar a colaborar globalmente para implementar as ações necessárias para combater essa ameaça.

Big data fornece uma fonte imparcial de informações sobre o que realmente está acontecendo no planeta e, em combinação com tecnologias como IA e análise , ajudará a determinar as ações mais eficazes para coordenar esforços entre governos e empresas.

8) Analytics em tempo real ganha tração pós-pandemia

Durante a pandemia de covid de 2020, os dados não só ajudaram na procura de tratamentos e vacinas, como também na gestão de multidões e na manutenção do distanciamento social .

Por exemplo, câmeras de vigilância inteligentes podem contar quantas pessoas entram e saem de um local e alertam quando a capacidade máxima é atingida. Também podem ser colocados em pontos-chave que geram gargalos e detectam momentos em que o fluxo de pessoas se torna muito denso, dificultando o distanciamento social.

Outro uso interessante de dados ao longo dos anos foi identificar pontos críticos e padrões de contágio, por exemplo, a existência de superespalhadores.

Agora que avançamos além das medidas de distanciamento social, esperamos que nos próximos meses esses avanços contribuam para o desenvolvimento da ciência de dados em geral .

9) Mais Processamento de Linguagem Natural (NLP)

Big data, IA, internet das coisas e aprendizado de máquina estão derrubando barreiras na interação entre tecnologia e pessoas. E o processamento de linguagem natural (NLP) é o que nos permite colocar uma face mais humana em todas essas tecnologias.

O processamento de linguagem natural permite que humanos e máquinas se comuniquem "como iguais" , o que ajuda a eliminar dúvidas e incentiva a adoção de novas tecnologias.

Graças ao PLN, os usuários poderão interagir facilmente com sistemas inteligentes , sem ter que superar uma curva de aprendizado. Isso permitirá que as novas tecnologias sejam integradas ao seu dia a dia de uma forma muito mais confortável e natural.

10) Automação da Análise de Big Data

A automação é um dos maiores impulsionadores da transformação no ambiente de dados atual. Em particular, a automação de análise de big data é uma das áreas mais promissoras e que acreditamos que ganhará destaque em 2023 e além.

A automação de processos de análise (APA) fornecerá uma riqueza de informações e recursos preditivos para as organizações, particularmente relacionadas ao papel do poder de computação nos processos de tomada de decisão. O resultado será que as empresas que o utilizarem poderão ser mais eficientes tanto na geração de resultados quanto na redução de custos.

11) Análise Aumentada

A análise aumentada desempenha um papel revolucionário na coleta, processamento e compartilhamento de dados, combinando inteligência artificial e protocolos de aprendizado de máquina. Seus algoritmos altamente sofisticados são capazes de produzir sugestões sensíveis ao contexto, automatizar tarefas e analisar conversas.

Em alguns setores específicos, como defesa ou transporte, a análise aumentada permitirá a racionalização da crescente quantidade de dados de negócios e será aplicada em mais e mais áreas, o que aumentará ainda mais sua eficácia.

Nos próximos anos, a importância da análise aumentada crescerá de mãos dadas com os consumidores aumentados: usuários de negócios que empregarão recursos automatizados, contextuais, móveis e de linguagem natural como parte de seu processo de análise.

12) Análise de Segurança com Big Data

Devido ao avanço extremamente rápido da digitalização, as estratégias convencionais de segurança de dados estão ficando para trás, levando a um aumento de crimes cibernéticos e violações de segurança de dados . Logicamente, isso representa uma preocupação para as empresas.

Nesse contexto, a análise de segurança de big data pode ser uma grande ajuda, pois facilita a coleta, o armazenamento e a análise de grandes quantidades de dados de segurança quase em tempo real . Como resultado, eles ajudam a detectar e combater ameaças de forma eficaz.

A análise de segurança com big data permite processar grandes quantidades de dados e gerenciá-los para proteção contra ataques cibernéticos.

13) Automação Robótica de Processos (RPA)

Robotic Process Automation ou RPA é uma tecnologia de ponta que permite que robôs sejam criados, implantados e gerenciados para imitar ações humanas, interagindo com sistemas e softwares digitais .

A grande vantagem do RPA é que ele permite que grandes volumes de trabalho sejam realizados sem erro humano, e tudo em alta velocidade. Por isso, acreditamos que será cada vez mais adotado por indústrias e empresas que valorizam precisão e eficiência. Portanto, acreditamos que é uma das principais tendências de dados e análises para 2023 e além.

14) Inteligência Artificial como Serviço (AI as a service ou AIaaS)

A IA como serviço consiste em uma entidade externa que oferece funcionalidades avançadas de IA em troca de uma taxa de assinatura.

Essa tendência será especialmente importante para pequenas e médias empresas , pois ajudará a aproveitar o poder da IA ​​sem a necessidade de recursos internos .

As aplicações de IA como serviço incluem atendimento ao cliente, análise de dados e automação de produção. É uma tecnologia de fácil acesso, econômica, transparente e escalável, por isso acreditamos que ela tem tudo para se tornar um dos players de data and analytics do futuro.

15) Análise preditiva

Conforme definido pela IBM, a análise preditiva é um ramo da análise avançada que faz previsões sobre resultados futuros usando uma combinação de dados históricos com modelagem estatística, técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina .

Com o aumento dos dados, a análise preditiva se tornará indispensável para empresas que desejam identificar riscos e oportunidades e buscar soluções adequadas, especialmente em setores como clima, saúde ou pesquisa científica.

16) Migração para a Nuvem

A migração para a nuvem é o processo de mover ativos digitais, como dados, cargas de trabalho, recursos de TI ou aplicativos para infraestruturas de nuvem , com base em um ambiente de autoatendimento sob demanda.

A migração para a nuvem traz grandes benefícios para as empresas, pois permite desempenho e eficiência em tempo real com níveis mínimos de incerteza. Devido a essas vantagens, cada vez mais empresas migrarão seus ativos digitais para a nuvem para se tornarem mais lucrativas, ágeis e inovadoras em suas operações comerciais.