Principales ​indicadores:​

Aço Inox
3.150
-11,08%
Barrilha
240
-26,19%
Minério de Ferro
70
-7,36%
PEAD
1.190
-5.61%
PEBD
1.200
-5,82%
PP Copolímero
1.510
-0,50%
Soda Cáustica
240
-25,34%
29/11/2021
3 min de lectura

9 tendências para a análise de dados

Hoje não adianta ter apenas experiência e feeling para os negócios, a análise de dados, e não o instinto, é que mostram o melhor caminho para o sucesso e orientam as melhores decisões. Tecnologias antes inacessíveis para a maioria das empresas, hoje são facilmente encontradas na nuvem.

Big Data, Inteligência Artificial (IA), aprendizado de máquina, análises avançadas estão cada dia mais presentes nas mesas de reunião das mais diferentes empresas, e são cada vez mais necessárias para o sucesso de um negócio.

De acordo com o IDC, até 2025, a humanidade terá criado mais de 175 zetabytes de dados e, para alguns analistas, isso significa um mercado de mais de US$ 49 bilhões. Mercado que promete transformar a forma com que as empresas fazem negócios, além de otimizar processos, reduzir custos e melhorar a competitividade.

Tendências na análise de dados

Para o Gartner “essas tendências e análises podem ajudar as empresas a lidar com mudanças e incertezas e também com as oportunidades que elas devem trazer nos próximos anos”. Dessa forma, é essencial que elas sejam analisadas de forma que possam ser utilizadas para o desenvolvimento dos negócios.

IA mais inteligente

A IA está presente no dia a dia de muitas empresas. Apesar de ainda ser uma tecnologia baseada em dados históricos, o Gartner alerta que a pandemia mudou essa visão e essas informações podem não ser mais tão relevantes. Agora, a IA precisa aprender a lidar com  novas fontes de dados e tornar o aprendizado de máquina adaptável a essa realidade.

Além disso, a IA precisa ser ética, reduzir preconceitos, estar de acordo com normas regulatórias e defender a privacidade.

Dados e análises

Análise do Gartner mostra que a maioria das empresas conta com soluções de análise padrão. Isso deve mudar nos próximos anos para soluções de dados e análises combináveis, que usam a IA para tornar a experiência mais amigável e utilizável pelos negócios.

Big data e Small Data

Ao contrário do Big Data, o Small Data ajuda as empresas na resolução de problemas complexos quando a quantidade de dados é pequena. A análise de diversas fontes de dados estruturadas e não estruturadas ajudam a IA a aprimorar o contexto e, assim, a tomada de decisões.

Inteligência na tomada de decisões

O Gartner considera a inteligência de decisão como a integração de análises convencionais, IA e o uso de aplicativos de sistemas adaptativos. Essa combinação permite às empresas  acesso rápido aos insights necessários para seus negócios e para tornar as decisões mais precisas e seguras.

Democratização dos dados

A análise de dados está deixando de ser exclusiva de especialistas e está mais acessível aos usuários comuns, que podem analisar informações de forma autônoma por meio de plataformas de automação analítica.

Dados como serviço (DaaS)

As informações, normalmente, são armazenadas em bancos de dados acessíveis por determinados aplicativos, com o DaaS, esses dados estão na nuvem e podem ser acessados de qualquer lugar, pelo aplicativo que o usuário desejar.

Computação quântica

A análise de dados em tempo real exige um grande poder de processamento, a saída é o uso de computadores quânticos – por enquanto acessíveis apenas para algumas empresas, como o Google – que contam com um processamento muito superior que os computadores comuns, usando bilhões de dados em segundos.

Processamento de  linguagem natural

A IA usa do processamento de linguagem natural para tornar as interações entre humanos e máquinas mais suave e sem atritos. Ela se baseia no aprendizado de máquina para desenvolver soluções de texto ou voz por meio da análise sintática e semântica.

Dark Data

São dados capturados mas que não são utilizados em análises. A quantidade desses dados está crescendo a cada e essas informações podem se tornar um risco à segurança cibernética, portanto precisam ser monitorados.

O futuro da análise de dados

A automação é peça central das tendências voltadas para a análise de dados, sso significa automatizar a entrada de dados e, também, previsões de negócios, e, dessa forma, tornar a análise mais democrática e acessível.

Para isso, as soluções de análise estão se tornando cada vez mais fáceis de usar e contam com o poder necessário para lidar com grandes fluxos de informações por mais complexos que esses dados possam ser.

Para o Gartner, a nuvem é essencial para o impacto que essas tendências trarão para os negócios, o que torna a qualidade dos dados fundamental. E a COSTDRIVERS  é uma plataforma de dados e inteligência de mercado voltada para a tomada de decisão. Saiba mais sobre nossos serviços.

WhatsApp
Facebook
LinkedIn
Email

Recomendado

Tendencias de inovacao em compras para 2025 o impacto da inteligencia artificial generativa - GEP COSTDRIVERS - Plataforma de inteligência para gestão de custos em procurement

Tendências de inovação em compras para 2025: o impacto da inteligência artificial generativa

Gestão de Procurement: Guia para reduzir custos e otimizar compras

Gestão de Procurement: Guia para reduzir custos e otimizar compras

Como o Supply Chain Management pode transformar o desempenho da sua empresa

Como o Supply Chain Management pode transformar o desempenho da sua empresa