Principais tendências de ciência de dados e big data para você se atentar

O tempo em que as decisões eram baseadas no “instinto” deixou de existir, e atualmente vivemos uma era em que a informação é dominante! 

Aqueles que sabem como usar ciência de dados e big data analytics são capazes de orientar as estratégias empresariais, desenvolver melhores produtos e serviços, reduzir custos e entregar diferenciais inovadores.

O mundo dos dados e das análises vive em constante aprimoramento, assim como qualquer outro setor. Novas tendências surgem conforme a tecnologia avança, tendo como premissa melhorar o uso de dados e a geração de insights.

Em 2023, tivemos muitas tendências de análise de dados e big data sendo aplicadas no ambiente corporativo. Atente-se a cada uma delas, pois poderão tornar sua empresa ainda mais inteligente e orientada a dados em 2024.

Boa leitura!

Tendências de ciência de dados e big data

Na era da informação, a capacidade de transformar dados em insights valiosos é fundamental para o sucesso empresarial. Abaixo, exploramos algumas das tendências mais relevantes no cenário da ciência de dados e big data.

Banco de dados em nuvem

Reunir, rotular, limpar, organizar, formatar e analisar dados são tarefas complexas e desafiadoras. 

Para conseguir simplificar esses procedimentos e melhorar o gerenciamento de dados, plataformas baseadas em nuvem vêm sendo usadas cada vez mais e por mais empresas, para concentrar todos os dados, facilitar o acesso a eles e ampliar a proteção sobre data.

O Gartner estima que 85% das empresas estarão na nuvem até 2025, impulsionadas pelo desejo de aumentar a receita, acompanhar e participar da evolução tecnológica.

FinOps em alta

FinOps, sigla para Cloud Financial Operations, é uma abordagem que combina diferentes práticas e metodologias para facilitar o gerenciamento financeiro da nuvem. 

O objetivo do FinOps é aumentar o valor comercial da nuvem, reduzir os custos e os recursos desnecessários da jornada para a cloud,além de ajudar os times de dados a identificar elementos e métricas de sucesso para aumentar o valor dos negócios.

O FinOps se tornou uma forte tendência porque muitas empresas têm apresentado dificuldades em controlar gastos com a nuvem. Para se ter ideia, no estudo Cloud Radar 2023, da Infosys, metade dos executivos alegou que monitorar os custos e prever gastos futuros são desafios complexos. 

Segurança cibernética

Um estudo divulgado recentemente pela Fortinet, o Global Threat Landscape, mostra que a América Latina sofreu 63 bilhões de ações hackers nos seis primeiros meses do ano em 2023. Só no Brasil, esse número representou a impressionante marca de 23 bilhões de ameaças.

Por causa disso e do aumento da quantidade de dados coletados e tratados digitalmente, promover a segurança cibernética está se tornando cada dia mais importante. 

Empresas terão que reforçar a proteção de dados e minimizar ao máximo os riscos provenientes de criminosos, a partir de tecnologias inteligentes e especializadas para reconhecer padrões perigosos nos dados e realizar a detecção de ameaças quase que instantaneamente.

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Análise preditiva

A análise preditiva é uma técnica que utiliza modelos estatísticos e algoritmos para extrair informações de grandes conjuntos de dados históricos e identificar padrões.

Aplicar essa técnica abre um leque de oportunidades para as empresas, desde reduzir riscos de operação até melhorar a eficiência operacional do time, personalizar ofertas e serviços e aumentar a satisfação e a fidelização dos clientes.

Deep Learning

Deep learning é o termo usado para designar aprendizado profundo com redes neurais. Trata-se de uma forma específica de Machine Learning que usa mais dados e visa gerar resultados mais precisos a partir da simulação da maneira como o cérebro humano processa informações.

As aplicações de Deep Learning alcançam diversos setores e nichos e proporcionam alta capacidade de predição e insights ricos.

Relatório da Market Research Engine aponta que o mercado de Deep Learning será de cerca de US$ 25,50 bilhões até 2025.

Democratização de dados

A expectativa é que as empresas abracem cada vez mais a cultura data driven, capacitando todas as forças de trabalho para compreenderem a real importância dos dados e fazer bom uso deles.

Em pesquisa, a McKinsey descobriu que os modelos de negócio que tornam os dados acessíveis a todos os talentos têm até quarenta vezes mais probabilidade de dizer que a análise impacta positivamente a receita. 

Inteligência Artificial (IA)

A Inteligência Artificial é outra tendência de ciência de dados e big data analytics, e talvez aquela que vem gerando maior impacto. É a partir dela que as empresas estão conseguindo analisar grande volume de dados e extrair insights rapidamente, muito mais do que seria possível no formato manual. 

Usando princípios de Machine Learning, com algoritmos que ficam cada vez mais inteligentes à medida que são alimentados com dados, hoje é possível:

• Fazer previsões;
• Reduzir o tempo de trabalhos repetitivos;
• Orientar as equipes a atuar por meio de dados, independentemente de sua função e nível de conhecimento. 

O presente e o futuro são dados. Saiba agora como se preparar!

Em uma era na qual a informação é dominante, as empresas que tiverem o controle sobre seus dados — e conseguirem extrair o máximo valor deles —, ganharão destaque no seu nicho de atuação e serão tratadas como referência por outras grandes marcas. 

Para aqueles que ainda não investem em análise de dados e big data, ou não acompanham as fortes tendências tecnológicas, o futuro é incerto. 

Afinal, à medida que o tempo corre, cada vez mais modelos de negócio se preparam digitalmente para usar os dados a seu próprio favor e orientar as estratégias empresariais.

Se você quer preparar a sua empresa para competir com outras orientadas a dados, você não pode perder tempo. Precisa contar com expertise e as soluções adequadas para acompanhar as tendências.

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