Quando se fala em tendências de dados para 2022, não se pode esquecer do que já foi falado a respeito do assunto em 2021. Afinal, o trabalho é contínuo e uma série de pontos que já foram lembrados lá atrás continuam sendo relevantes no novo ciclo — apenas de forma ainda mais intensa.
Neste artigo, vamos detalhar quatro tendências que são mais relevantes quando se fala em Data & Analytics (D&A) e que estiveram em pauta em um recente webinar do Gartner. Embora haja outros temas importantes, como dados combináveis, a ascensão do consumidor, gráficos, experiência total e outros relacionados à inteligência artificial, não se pode negar o impacto que os assuntos selecionados para este texto têm para o mercado como um todo.
O que acha de nos acompanhar nesta jornada? Leia até o final!
Tendências de dados 2022
1. Inteligência Artificial mais escalável e ética
Já se fala bastante na questão ética envolvendo dados. Em 2021, o Governo Federal passou a aplicar sanções a quem não colocasse a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) em prática no Brasil. Acredita-se que, até 2024, revisões éticas em projetos que envolvem dados e tecnologias digitais serão tão comuns quanto as revisões voltadas à privacidade dos usuários.
A criação de modelos mais resilientes ocorre a partir de um aprendizado de máquina (machine learning) com dados reais. Por isso, há alguns pilares a serem levados em consideração no que diz respeito à ética. A IA deve ser:
- centrada nos seres humanos e promover benefícios sociais;
- justa;
- explicável e transparente;
- segura;
- responsável.
Isso é importante, especialmente levando-se em conta a necessidade de escalar a IA. Essas iniciativas não devem ferir princípios éticos. A definição de princípios, sua operacionalização associada à identificação de dilemas, o monitoramento de consequências não intencionais e a definição de um processo para assumir responsabilidades é essencial neste contexto.
2. Data Fabric como base dos projetos
As tarefas relacionadas ao gerenciamento manual de dados têm diminuído cada vez mais, graças ao crescimento do machine learning e serviços automatizados. Mas o que data fabric (malha de dados) tem a ver com isso?
Data fabric é um padrão de arquitetura que informa e automatiza o design, a integração e a implantação de objetos de dados, independentemente das plataformas de implantação e abordagens arquitetônicas. Isso ocorre por meio de análises contínuas e uso de machine learning e inteligência artificial em todos os ativos de metadados, para fornecer insights acionáveis e recomendações sobre gerenciamento de dados e design de integração, além de padrões de implantação.
O resultado disso é um acesso e compartilhamento de dados mais rápido, baseado em informações confiáveis e, em alguns casos, totalmente automatizado.
3. Inteligência de Decisão de Engenharia
A tomada de decisão tem ficado mais complexa a cada ano. O aumento de expectativas para que as decisões sejam explicadas ou justificadas com base em dados é algo que ocorre em todos os mercados. Afinal, decisões têm impactos táticos, estratégicos e operacionais nas empresas.
Com a inteligência de decisão, mais do que decidir o que fazer em um cenário micro, há a possibilidade de ter uma visão macro. Sequências de decisões e suas consequências conseguem ser pensadas de forma mais automatizada. Além disso, os processos se tornam repetíveis e rastreáveis.
4. Dados e analytics em ambientes de ponta
Até 2023, mais de 50% da responsabilidade primária de líderes de D&A incluirá dados criados, gerenciados e analisados em ambientes de ponta. Dados, analytics e as tecnologias de suporte estão cada vez mais conectadas a ambientes de computação de ponta.
Além disso, também estão mais próximas a ativos do mundo físico e fora do alcance de TI. Os líderes da área, portanto, podem usar essa tendência para permitir maior flexibilidade no gerenciamento de D&A (especialmente no “onde” e no “como” eles acontecem).
Há uma série de desafios e oportunidades, que incluem a entrega contínua de valor em um mundo repleto de incertezas, com estratégia e inovação baseada em dados e analytics. A simplificação da tomada de decisão organizacional e a transformação dessas incertezas em oportunidades para inovar também devem ser levadas em conta neste aspecto.
Como já mencionamos anteriormente, há uma série de outros temas relevantes quando o assunto é inteligência artificial, dados e analytics. Ainda assim, acreditamos que os quatro pontos destacados neste artigo podem fazer uma grande diferença se forem levados em consideração — e colocados em prática — nas organizações neste ano.
Esperamos que tenha gostado do conteúdo sobre tendências de dados 2022! Para saber mais, leia também nosso artigo sobre as tendências tecnológicas para 2022!
