MicroStrategy destaca as 10 principais tendências de Data Analytics para 2020
A MicroStrategy divulgou o relatório “10 Enterprise Analytics Trends To Watch In 2020” sobre as melhores práticas ao avaliar, implantar e usar tecnologias analíticas e inteligência de negócios.
Em colaboração com os principais analistas e influenciadores da Forrester, IDC, Constellation Research, Ventana Research e outros, a MicroStrategy destaca tendências e suas percepções que cobrem desde a Inteligência Artificial e móvel, à explosão de dados, fontes de dados, além de alguns fatores humanos, que incluem uma escassez prevista de talentos em Data Analytics.
Confira:
1. DeepLearning oferece uma 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”- 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
“O Machine Learning é uma das tecnologias de mais rápida 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. “Marcus Borba, fundador e consultor principal da Borba Consulting.
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 Analytic sem 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”- 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
“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” – Chandana Gopal, Diretora de Pesquisa, IDC.
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. “- DougHenschen, VP e Analista Principal, Constellation Research.
6. A necessidade de combinar fontes de dados continua a crescer
“Esperamos 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. “- David Menninger, vice-presidente sênior e diretor de pesquisa da Ventana Research.
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” – Hugh Owen, vice-presidente executivo de educação mundial, MicroStrategy.
8. AI é reale 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”- Srividya Sridharan, Mike Gualteri, JP Gownder, Craig LeClair, 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. “- Mark Smith, CEO e Diretor de Pesquisa, Ventana Research.
10. O futuro do Experience Management é potencializado pela IA
“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. “- R” Ray “Wang, Fundador e Analista Principal, Constellation Research.
Com informações de inforchannel.com.br
