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Elas vão estimular mais demanda por integração e otimização de custos.
Com a abordagem correta, a análise de dados levará a uma tomada de decisão mais inteligente. O setor de análise de dados está em uma fase mais mais madura e é inegável a sua importância nas organizações.
Com o avanço do software de Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e modelagem estatística, por exemplo, a análise de dados será mais preditiva e acionável do que retrospectiva.
Selecionamos 6 tendências em análise de dados que já estão em amplo desenvolvimento e passam a figurar o mercado ainda este ano. Além disso, elas vão estimular mais demanda por integração e otimização de custos e análises e insights ainda melhores para as organizações.
1. Confie nas análises, mas verifique-as
A IA e o Machine Learning causaram impacto em praticamente todos os setores, mas estão preparados para sacudir a forma como os profissionais de marketing e as equipes de vendas realizam seus trabalhos diários.
Os profissionais de marketing e vendedores não podem seguir cegamente insights e recomendações dessas ferramentas. Em vez disso, eles precisam pensar criticamente sobre as informações que receberam e, se algo parece errado, precisam cavar um pouco mais.
2. IoT e o crescimento de gêmeos digitais
O crescimento frenético dos dados da IoT será um dos principais temas de 2019. A adição de combustível a esse incêndio em constante expansão é o contínuo crescimento de gêmeos digitais, que são réplicas digitais de objetos físicos, pessoas, lugares e sistemas alimentados por dados em tempo real coletados por sensores.
Segundo estimativas, haverá mais de 20 bilhões de sensores conectados até 2020, potencializando bilhões de gêmeos digitais. Para capturar o valor de todos esses dados, ele precisa ser integrado em uma plataforma moderna usando uma solução de integração automatizada.
3. Arquitetura de dados mais limpa
O processo de análise de dados limpos geram resultados mais precisos. Vemos que 2019 e 2020 serão os anos em que as organizações que tomaram o tempo para limpar e atualizar sua arquitetura de dados subjacente começarão a alavancar o aprendizado de IA e máquina, deixando muitos de seus concorrentes para trás.
Ter um bom ponto de partida para a exploração de dados transcende o tamanho da indústria e dos negócios.
3. AI mais acessível para pequenas empresas
Mais empresas de pequeno e médio porte entrarão no cenário da IA para alavancar análises mais avançadas. A IA trará novas oportunidades para os proprietários de pequenas e médias empresas e gerentes de marketing de empresas de médio porte avaliarem o ROI através de uma estratégia de marketing omnichannel.
O marketing omnichannel é claramente o caminho a seguir, mas hoje em dia parece que apenas as empresas têm os recursos para pagar a força de trabalho para processar tantos dados. A AI também abrirá um marketing de alto custo e alto retorno dessa estratégia para pequenas e médias empresas. Em vez de confiar em uma extensa equipe de marketing, os proprietários de SMB e gerentes de marketing de empresas de médio porte poderão pagar por soluções SaaS, que capturam dados em todos os canais de marketing.
4. Análise aumentada
Em 2018, a maioria dos insights qualitativos ainda é divulgada por cientistas de dados ou analistas, depois de analisar dados. Mas, com dados aumentados, os sistemas usam Inteligência Artificial e Machine Learning para sugerir insights preventivamente.
O Gartner diz que isso logo se tornará uma característica generalizada de preparação de dados, análise e gerenciamento de processos de negócios. E levará mais cientistas de dados a cair - especialmente quando combinados com processamento de linguagem natural, o que possibilita interfaces que permitem aos usuários consultar seus dados usando fala e frases normais.
5. Consumerização de análise de dados
A tendência agora será como todos, desde os consumidores até as pequenas lojas, poderiam aproveitar esse processo em suas vidas cotidianas. De fato, o impacto de tal adoção em massa da análise de dados mudaria fundamentalmente a humanidade.
Por exemplo, pequenas e médias empresas utilizariam análises de dados sofisticadas para realizar verificações históricas em tempo real e preditivas sobre a melhor maneira de executar suas lojas. Eles veriam em um painel simplificado como seus níveis de estoque atuais estão alcançando as demandas previstas para o dia e o futuro próximo.
Assim, comprariam a quantidade certa de matéria-prima necessária para administrar sua loja no momento certo. Insights mais inteligentes apoiados por dados não estarão mais disponíveis exclusivamente para grandes empresas. Diferentes tipos de análise de dados serão mais comuns.
6. Análise proativa de dados
À medida em que as organizações se tornam mais sofisticadas no uso de dados, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina estão ajudando a análise a desaparecer em segundo plano.
Em vez de os analistas criarem gráficos, e tabelas dinâmicas como um exercício reativo para descobrir desafios de cronograma, as soluções inteligentes adotam uma abordagem proativa na análise de dados. São analisados os números nos bastidores em tempo real para fornecer aos gerentes e executivos com ideias e recomendações estratégicas e acionáveis no momento em que uma decisão precisa ser tomada. E como as empresas estão mais ágeis e famintas do que nunca, é importante ser o mais proativo possível.
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