MicroStrategy apresenta o Top 10 tendências em Data Analytics a serem observadas em 2020
09 de Janeiro de 2020

MicroStrategy apresenta o Top 10 tendências em Data Analytics a serem observadas em 2020

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A MicroStrategy Incorporated, líder em software de analytics e mobilidade urbana, acaba de divulgar a lista de 10 tendências a serem observadas em 2020, apresentando as melhores práticas ao avaliar, implantar e usar tecnologias analíticas e inteligência de negócios. O relatório foi desenvolvido em parceria com as principais analistas e influenciadores da Forrester, IDC, Constellation Research, Ventana Research e outros, destacando entendimentos que passam por AI, explosão de dados, fontes de dados, além de alguns fatores humanos, que incluem uma escassez prevista de talentos em Data Analytics.

“Vemos uma oportunidade crescente para os tomadores de decisões aproveitarem as últimas tendências e avanços em análises corporativas, IA, ML, Deep Learning e mais”, conta Vijay Anand, vice-presidente de marketing de produtos da MicroStrategy. “Ao colaborar com alguns dos principais especialistas do mundo na área, o relatório visa fomentar uma discussão bastante proveitosa junto aos líderes que buscam tecnologias disruptivas para alavancar o Data Analytics, gerar maior eficiência, alcançar o ROI e superar a concorrência”, conclui o executivo.

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Confira o Top 10 abaixo:

1 | Deep Learning e sua vantagem competitiva

“Em 2020, os holofotes no que tange Deep Learning estarão voltados para a relação entre saber e fazer. Não é mais apenas uma palavra da moda, o advento pragmático do Deep Learning para prever e entender o comportamento humano configura-se como uma tempestade disruptiva em como as empresas empregarão a inteligência contra seus concorrentes”, afirma Frank J. Bernhard, diretor de dados e autor de “SHAPE-Digital Strategy by Data and Analytics.

 

 

2 | AutoML melhora o ROI das iniciativas de ciência de dados

Segundo Marcus Borba, fundador e consultor principal da Borba Consulting, o Machine Learning é uma das tecnologias de mais rápidas da evolução nos últimos anos, e a demanda por desenvolvimento de Machine Learning aumentou exponencialmente. “Esse rápido crescimento, criou uma demanda por modelos prontos para uso que possam ser aplicados ​​com facilidade e sem conhecimento de especialistas”, explica.

 

 

3 | O gráfico semântico se torna fundamental para agregar valor aos negócios

“O gráfico semântico tornar-se-á a espinha dorsal que suporta Data e Analytics em um cenário de dados que muda constantemente. As organizações que não usam um gráfico semântico correm o risco de ver o ROI relacionado às análises cair devido à complexidade crescente e aos custos organizacionais resultantes”, conta Roxane Edjlali, diretora sênior de gerenciamento de produtos da MicroStrategy e ex-analista do Gartner.

 

 

4 | A visão humana torne-se ainda mais importante à medida que o volume de dados aumenta

Chandana Gopal, Diretora de Pesquisa, IDC, afirma que à medida que mais e mais pessoas sentem-se à vontade trabalhando com dados, eles também devem familiarizar-se com a etnografia dos mesmos ou com o estudo dos pontos aos quais se relacionam, o contexto em que foram coletados e o entendimento de que o dado sozinho não traz um cenário completo da situação.

 

 

5 | A nova geração de Embeeded Analytics acelera o tempo e obtenção de insights

“A análise concisa fornecida no contexto de aplicativos e interfaces específicos acelera a tomada de decisões. Esse estilo de incorporação e a curadoria de análises concisas e contextuais podem levar mais tempo, e com os avanços, incluindo métodos de desenvolvimento no-code e low-code, estamos vendo uma adoção crescente da próxima geração de Embeeded Analytics”, diz Doug Henschen, VP e Analista Principal, Constellation Research.

 

 

6 | A necessidade de combinar fontes de dados continua a crescer

David Menninger, vice-presidente sênior e diretor de pesquisa da Ventana Research, diz que espera ver um foco contínuo na diversidade de dados. “As organizações raramente têm uma plataforma única e padronizada de Data e Analytics , e várias ferramentas são usadas para acessar os dados. A necessidade de combinar essas fontes de dados só continuará crescendo”.

 

 

7 | Habilidades orientadas a dados tornam-se um requisito nas companhias

“As empresas precisarão focar sua atenção não apenas nos esforços de recrutamento para de pessoas com fortes habilidades analíticas, mas também na educação, na qualificação e no aprimoramento dos funcionários atuais, à medida que a necessidade de tomada de decisão baseada em dados só aumenta – e a escassez de talentos, também”, afirma Hugh Owen, vice-presidente executivo de educação mundial, MicroStrategy.

 

 

8 | AI é real e está pronta

“No próximo ano, mais desses CDAOs e CIOs confiantes garantirão que as equipes de ciência de dados tenham o que precisam para serem eficientes, e para que possam gastar 70%, 80% ou 90% de seu tempo realmente criando modelos de IA para serem implementados”, destacam Srividya Sridharan, Mike Gualteri, JP Gownder, Craig Le Clair, Ian Jacobs, Andrew Hogan, Previsões 2020: Inteligência Artificial – É hora de transformar o artificial em realidade (Cheques), Forrester, 30 de outubro de 2019.

 

 

9 | A Inteligência Móvel evolui para 2020 e além

“Metade das organizações vai reavaliar o uso de dispositivos móveis e concluirá que sua tecnologia não atende adequadamente às necessidades de seus funcionários, levando-os a examinar uma nova geração de aplicativos móveis que permitem uma melhor experiência de trabalho e uma conectividade muito mais eficaz para o restante da organização e para os clientes”, comenta Mark Smith, CEO e Diretor de Pesquisa, Ventana Research.

 

 

10. O futuro do Experience Management é potencializado pela IA

R” Ray Wang, Fundador e Analista Principal da Constellation Research, conclui: “À medida que os aplicativos são decompostos pelo processo de negócios para headless microservices, a automação e a inteligência irão desempenhar um importante papel na criação de personalização e eficiência em massa, e em escala. A Empresa Inteligente levará o contexto e o Data Analytics para impulsionar suas próximas ações”.

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