Tendências para Big Data e Inteligência Analítica

Tudo que se é visto hoje na área de transformação digital, internet das coisas, inteligência artificial e até no marketing de atração não seria possível sem a organização dos dados e uma análise inteligente deles: o famoso Big Data. Segundo definição, Big Data é a área do conhecimento que estuda como tratar, analisar e obter informações a partir de conjuntos de dados grandes demais para serem analisados por sistemas tradicionais.

“Dados hoje se tornaram muito valiosos e cada vez mais serão. Tudo porque, por meio deles, é possível melhorar qualidade de processos, vendas, diminuir gargalos e economizar em diferentes setores. Mas também, não adianta tê-los em mãos e não saber analisar de forma correta. Por isso é importante investir em inteligência analítica de qualidade”, explica o CEO da Manusis, empresa especializada em gerenciamento de ativos, Rodrigo Rotondo.

Confira algumas tendências que o especialista evidencia em Big Data e inteligência analítica para os próximos anos.

1- Melhora da Inteligência artificial e fim da análise de dados manual. Hoje as empresas entregam dados em formato de dashboards estáticos, muitas vezes, passíveis à interpretação humana – o que gera falhas e equívocos. A tendência é que tudo seja substituído por dashboards dinâmicos e que gerem insights automatizados e personalizados para cada finalidade. Além disso, a IA estará cada vez mais inteligente e dinâmica, reduzindo tempo de entrega de insights, integrando sistemas, entre outras melhorias;

2- Dados não virão mais sem análise inteligente. Big Data e Inteligência Analítica são tecnologias integradas à IA. Juntas, irão aproveitar vários dados, análises e soluções para construir, rapidamente, aplicações inteligentes e de fácil uso, com a finalidade de conectar valor dos insights adquiridos com dados ao seu planejamento estratégico;

3- Data Fabric (ou malha de dados). Data Fabric faz análises contínuas de ativos de dados para apoiar o design, implementação e utilização de diferentes dados para reduzir o tempo de integração, desenvolvimento e manutenção;

4- Análise X ou X Analytics. Dados serão extraídos de imagens, vídeos, áudios, sons, vibração e emoção, a fim de gerar insights para impulsionar a inovação, em qualquer que seja a área. Tudo isso por meio da inteligência artificial.