Gartner lista dez tendência para dados e análise para este ano

O Gartner identificou as dez principais tendências de dados e análises (D&A) para 2023 que podem orientar os líderes de D&A a criar novas fontes de valor, antecipando mudanças e transformando incertezas extremas em novas oportunidades de negócios. “A necessidade de fornecer valor comprovado para a organização em escala está impulsionando essas tendências em D&A”, disse Gareth Herschel, VP Analyst do Gartner. “ Os diretores de dados e análises (CDAOs) e os líderes de D&A devem se envolver com as partes interessadas de suas organizações para entender a melhor abordagem para impulsionar a adoção de D&A. Isso significa mais e melhores análises e percepções, levando em consideração a psicologia e os valores humanos”, comentou

Tendência 1: Otimização de valor

A maioria dos líderes de D&A luta para articular o valor que entregam para a organização em termos de negócios. A otimização de valor do portfólio de dados, análises e Inteligência Artificial (IA) de uma organização requer um conjunto integrado de competências de gerenciamento de valor, incluindo narrativa de valor, análise de fluxo de valor, classificação e priorização de investimentos e medição de resultados de negócios para garantir que o valor esperado seja realizado.

“Os líderes de D&A devem otimizar o valor criando histórias de valor que estabeleçam vínculos claros entre as iniciativas de D&A e as prioridades de missão crítica da organização”, disse Herschel.

Tendência 2: Gerenciamento de risco de IA

O uso crescente de IA expôs as empresas a novos riscos, como riscos éticos, contaminação de dados de treinamento ou falha na detecção de fraudes, que devem ser mitigados. Gerenciando riscos de IA não é apenas estar em conformidade com os regulamentos. A governança de IA eficaz e as práticas responsáveis ​​de IA também são essenciais para criar confiança entre as partes interessadas e catalisar a adoção e o uso de IA.

Tendência 3: Observabilidade

A observabilidade é uma característica que permite compreender o comportamento do sistema D&A e responder a questões sobre o seu comportamento.

“A observabilidade permite que as organizações reduzam o tempo necessário para identificar a causa raiz dos problemas que afetam o desempenho e tomar decisões de negócios oportunas e econômicas usando dados confiáveis ​​e precisos”, disse Herschel. “Os líderes de D&A precisam avaliar as ferramentas de observabilidade de dados para entender as necessidades dos principais usuários e determinar como as ferramentas se encaixam no ecossistema corporativo geral”, completou.

Tendência 4: O compartilhamento de dados é essencial

O compartilhamento de dados inclui o compartilhamento de dados tanto internamente (entre ou entre departamentos ou entre subsidiárias) quanto externamente (entre ou entre partes fora da propriedade e controle de sua organização). As organizações podem criar “dados como um produto”, onde os ativos de D&A são preparados como um produto entregável ou compartilhado.

“As colaborações de compartilhamento de dados, incluindo aquelas externas a uma organização, aumentam o valor do compartilhamento de dados ao adicionar ativos de dados reutilizáveis ​​e criados anteriormente”, disse Kevin Gabbard, diretor sênior e analista do Gartner. “Adote um design de malha de dados para habilitar uma arquitetura única para compartilhamento de dados em fontes de dados internas e externas heterogêneas”,aconselhou.

Tendência 5: Sustentabilidade em D&A

Não basta que os líderes de D&A forneçam análises e insights para projetos corporativos ESG (ambientais, sociais e de governança). Os líderes de D&A também devem tentar otimizar seus próprios processos para melhoria da sustentabilidade. Os benefícios potenciais são enormes. Os praticantes de D&A e IA estão se tornando mais conscientes de sua crescente pegada de energia. Como resultado, uma variedade de práticas está surgindo, como o uso de energia renovável por data centers (nuvem), o uso de hardware mais eficiente em termos de energia e o uso de pequenos dados e outras técnicas de aprendizado de máquina (ML).

Tendência 6: Malha de dados prática

A estrutura de dados é um padrão de design de gerenciamento de dados que utiliza todos os tipos de metadados para observar, analisar e recomendar soluções de gerenciamento de dados. Ao reunir e enriquecer a semântica dos dados subjacentes e aplicar análises contínuas sobre metadados, a malha de dados gera alertas e recomendações que podem ser acionados por humanos e sistemas. Ele permite que os usuários de negócios consumam dados com confiança e facilita que desenvolvedores cidadãos menos qualificados se tornem mais versáteis no processo de integração e modelagem.

Tendência 7: IA emergente

ChatGPT e IA generativa são a vanguarda da próxima tendência emergente de IA. A IA emergente mudará a maneira como a maioria das empresas opera em termos de escalabilidade, versatilidade e adaptabilidade. A próxima onda de IA permitirá que as organizações apliquem a IA em situações onde não é viável hoje, tornando a IA cada vez mais difundida e valiosa.

Tendência 8: Ecossistemas convergentes e combináveis

Ecossistemas convergentes de D&A projetam e implementam a plataforma D&A para operar e funcionar de forma coesa por meio de integrações, governança e interoperabilidade técnica perfeitas. A capacidade de composição de um ecossistema é fornecida pela arquitetura, montagem e implantação de aplicativos e serviços configuráveis.

Com a arquitetura certa, os sistemas D&A podem ser mais modulares, adaptáveis ​​e flexíveis para dimensionar dinamicamente e ser mais simplificados para atender às crescentes e mutáveis ​​necessidades de negócios e permitir a evolução à medida que os negócios e o ambiente operacional mudam inevitavelmente.

Tendência 9: Consumidores se tornam criadores

A porcentagem de tempo que os usuários gastam em painéis predefinidos será substituída por experiências de usuário conversacionais, dinâmicas e incorporadas que atendem às necessidades pontuais específicas dos consumidores de conteúdo.

As organizações podem expandir a adoção e o impacto da análise, oferecendo aos consumidores de conteúdo percepções automatizadas e incorporadas fáceis de usar e experiências de conversação necessárias para se tornarem criadores de conteúdo.

Tendência 10: Os seres humanos continuam sendo os principais tomadores de decisão

Nem toda decisão pode ou deve ser automatizada. Os grupos de D&A estão abordando explicitamente o suporte à decisão e o papel humano na tomada de decisão automatizada e ampliada.

“Esforços para conduzir a automação de decisões sem considerar o papel humano nas decisões resultarão em uma organização orientada por dados sem consciência ou propósito consistente”, disse Herschel. “Os programas de alfabetização de dados das organizações precisam enfatizar a combinação de dados e análises com a tomada de decisão humana”, finalizou.

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