10 Tendências de Análise de Dados para 2020 e Além

Mais e mais empresas hoje em dia estão buscando extrair insights de seus sistemas usando análise de dados.

Com a abordagem certa, a análise de dados levará a uma tomada de decisão mais inteligente que é respaldada por números. No mundo da tecnologia, as empresas se referem a isso como sendo "orientadas por dados".

Mas o futuro da análise de dados é promissor. Com o avanço do software de inteligência artificial, aprendizado de máquina, modelagem estatística e outras disciplinas de ciência de dados, a análise de dados será mais preditiva e acionável, em vez de retrospectiva.

Para apoiar essa afirmação, perguntamos a uma variedade de especialistas do setor que trabalham com dados sobre suas opiniões sobre o futuro da análise de dados. Abaixo estão 10 tendências a serem esperadas em 2020 e além.

Tendências em análise de dados

Das tendências que podemos ver agora às que tomarão forma em um futuro próximo, é claro que a análise de dados está se movendo em uma direção diferente da que conhecemos hoje.

1. Confie na análise, mas verifique-a

Al Bsharah – VP de Dados e Análise na Seismic

Começando nossa lista de tendências, estão os profissionais de marketing e vendas que confiam demais nos insights fornecidos por ferramentas analíticas em vez de buscar se aprofundar mais. Bsharah acredita que isso mudará em breve.

“A IA e o aprendizado de máquina impactaram praticamente todas as indústrias, mas estão prestes a realmente abalar a forma como as equipes de marketing e vendas realizam seus trabalhos diários. No entanto, embora o potencial em torno da IA seja empolgante, ainda precisamos abordar essas ferramentas com uma mentalidade de 'confie, mas verifique', pois ainda são propensas a erros.

Os profissionais de marketing e vendedores não podem seguir cegamente os insights e recomendações dessas ferramentas. Em vez disso, precisam pensar criticamente sobre as informações que receberam e, se algo parecer errado, precisam investigar um pouco mais. Fazer isso também pode melhorar o desempenho dos algoritmos, pois eles podem aprender com a orientação humana.

Além de detectar insights estranhos, os profissionais de marketing devem continuamente buscar expandir suas fontes de dados. Quanto mais dados a ferramenta tiver para extrair, mais precisa ela provavelmente será.”

Sam Underwood – VP de Estratégia de Negócios na Futurety

Falando em ter confiança em suas análises, sabemos pelo processo de análise de dados que dados limpos resultam em análises precisas. Aqui está o que Underwood tem a dizer sobre isso.

“Vemos 2019 e 2020 como os anos em que as organizações que dedicaram tempo para limpar e atualizar sua arquitetura de dados subjacente começarão a realmente aproveitar a IA e o aprendizado de máquina, deixando muitos de seus concorrentes para trás e tendo que correr atrás para igualar sua nova vantagem.”

Ter um bom ponto de partida para a análise de dados transcende o setor e o tamanho do negócio.

3. IA mais acessível para pequenas empresas

Yaniv Masjedi – Diretor de Marketing na Nextiva

Em seguida, Masjedi acredita que mais pequenas e médias empresas entrarão na cena da IA para aproveitar análises mais avançadas.

“A IA trará novas oportunidades para proprietários de PMEs e gerentes de marketing em empresas de médio porte para calcular custos e avaliar o ROI em uma estratégia de marketing omnicanal. O marketing omnicanal é claramente o caminho a seguir, mas muitas vezes hoje parece que apenas empresas de grande porte têm os recursos para pagar pela mão de obra necessária para processar tantos dados. Até o momento, grandes players como a Amazon têm aproveitado seu considerável poder para dominar dessa maneira.

A IA abrirá o marketing omnicanal de alto ROI e custo-benefício para as PMEs também. Em vez de depender de uma equipe de marketing extensa, os proprietários de PMEs e gerentes de marketing em empresas de médio porte poderão pagar por soluções SaaS que capturam dados em todos os canais de marketing, analisam os números e priorizam os gastos em PPC, SEO, marketing de conteúdo, tempo de rádio/TV, etc.”

Tecnologias avançadas amplamente acessíveis não são apenas boas para a concorrência, mas abrem a porta para mais inovação.

4. Consumerização da análise de dados

Dj Das – Fundador e CEO da ThirdEye Data

Das aprofunda o ponto de Masjedi sobre tecnologias mais acessíveis no que ele se refere como "consumerização da análise de dados".

“A tendência agora será como todos, desde consumidores até pequenas lojas, estarão aproveitando a análise em suas vidas diárias. De fato, o impacto de tal adoção em massa da análise de dados mudaria fundamentalmente a humanidade.

Por exemplo, pequenas lojas familiares aproveitariam análises de dados sofisticadas para realizar análises históricas, em tempo real e preditivas sobre como melhor gerenciar suas lojas. Elas veriam em um painel simplificado como seus níveis de estoque atuais estão se ajustando às demandas previstas para o dia e o futuro próximo.

Elas então comprariam a quantidade certa de matérias-primas necessárias para operar sua loja no momento certo – cumprindo assim o santo graal da computação Just-in-Time (JIT) da cadeia de suprimentos, que até agora beneficiou principalmente grandes empresas como a DELL.”

Insights mais inteligentes respaldados por dados não estarão mais disponíveis exclusivamente para grandes empresas. Diferentes tipos de análise de dados serão mais comuns.

5. Mais democracia de dados

Dr. Kim McKeage – Professor Associado de Análise de Dados na Husson University

Não há escassez de dados hoje, e acessar grandes conjuntos de dados será facilitado com mais democracia de dados.

“Estamos vendo o domínio público fazendo mais uso de análises e tornando os dados públicos para que analistas cidadãos possam se envolver e os dados sejam usados para moldar políticas públicas. Ferramentas que são menos caras - como complementos para plataformas amplamente usadas como o Excel - significam que empresas menores podem aproveitar parte do poder dos grandes dados de maneiras que teriam sido muito mais caras no passado.

Existem também ferramentas sofisticadas de código aberto como o R que estão amplamente disponíveis para organizações que não achariam custo-efetivo comprar um pacote de estatísticas caro, embora precisem ser capazes de usá-las.

A Democracia de Dados significa capacitar uma ampla gama de funcionários e cidadãos a usar dados e obter insights a partir deles, o que trará essas habilidades para organizações que poderiam ter sido excluídas da análise há dez anos. Pode não ser o caso de novas indústrias usando análises tanto quanto o caso de que todas as indústrias farão mais uso de análises e esperarão que isso faça parte do conjunto básico de habilidades de todos na organização.”

6. A ascensão da análise em tempo real

Dan Brown – Diretor de Produto na FinancialForce

Brown sabe que as empresas estão no topo de montanhas de dados não analisados. Dados em tempo real só continuarão a aumentar a mistura, e uma solução analítica precisará corresponder a essa velocidade.

“A análise de dados em tempo real tem o potencial de transformar a forma como as organizações de serviços profissionais operam. Em vez de juntar manualmente melhores suposições com base em eventos passados, as organizações de serviços profissionais podem usar análises em tempo real para fornecer insights sobre o que está acontecendo agora e então começar a prever o desempenho futuro.

Essa tomada de decisão no momento é especialmente importante para gerenciar recursos, manter margens de lucro, manter projetos no caminho certo, resolver problemas e, em última análise, encantar os clientes.”

Empresas que podem aproveitar dados em tempo real serão capazes de identificar pontos problemáticos e chegar ao mercado mais rapidamente com novos produtos/serviços.

7. Análise de dados proativa

Bill Bartow – VP de Gestão de Produtos Globais na Kronos

Seguindo nossa última tendência, Bartow explica como dados em tempo real, combinados com tecnologias avançadas, contribuirão para uma análise de dados mais proativa.

“À medida que as organizações se tornam mais sofisticadas no uso de dados, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina estão ajudando as análises a desaparecerem em segundo plano. Em vez de analistas criarem gráficos, tabelas e tabelas dinâmicas como um exercício reativo para descobrir desafios de agendamento, preocupações com horas extras ou problemas de pessoal, soluções inteligentes adotam uma abordagem proativa para a análise de dados, processando os números nos bastidores em tempo real para fornecer aos gerentes e executivos insights estratégicos e acionáveis no momento em que uma decisão deve ser tomada.”

Com as empresas sendo mais ágeis e famintas do que nunca, é importante ser o mais proativo possível.

8. Expansão da análise embutida

Frank Vella – CEO na Information Builders

Vella vê a expansão da análise embutida e como ela transformará a inteligência de negócios de retrospectiva para proativa.

“As organizações começarão a aproveitar a análise embutida em uma escala mais ampla – tanto internamente como uma extensão da visibilidade operacional quanto como uma forma de proporcionar interações significativas com clientes, fornecedores e parceiros.

Além disso, o uso de análise embutida se alinhará com a convergência geral das tecnologias à medida que mais empresas aproveitam a IA e o aprendizado de máquina para obter mais insights de conjuntos de dados mais amplos.”

Quando combinada com inteligência de negócios, a análise embutida torna a análise de dados mais acessível para tomadores de decisão e usuários de negócios.

9. A proeminência do aprendizado de máquina

Donald Wedding – Professor de Ciência de Dados na Rasmussen College

Com décadas de experiência em computação e ciência de dados, Wedding está bem ciente de como tecnologias avançadas como IA e aprendizado de máquina continuarão a transformar a análise de dados.

“Em breve, o uso de análises será tão automatizado que as ferramentas de aprendizado de máquina serão capazes de identificar rapidamente padrões ocultos nos dados, sugerindo qual cliente sairá, qual cliente não pagará um empréstimo ou qual cliente baterá o carro.

Uma vez que o humano sabe o que acontecerá e quando, então o humano estará livre para descobrir o que fazer a respeito. O computador fará matemática porque será bom nisso. O humano criará tratamentos criativos que resolverão problemas ou maximizarão lucros. A análise terá o mesmo efeito nas pessoas que os computadores tiveram. Liberará as pessoas de tarefas simples e permitirá que sejam mais criativas e produtivas.”

O aprendizado de máquina ainda não é amplamente adotado devido à sua alta barreira de entrada, no entanto, o aumento das profissões de ciência de dados e tecnologias acessíveis nivelará o campo de jogo.

10. Deconstrução de big data

Elena Vinokurtseva – Chefe de PR na YouScan, Plataforma de Monitoramento de Mídias Sociais

Conjuntos de dados grandes fora da sua organização indubitavelmente contêm informações valiosas, no entanto, Vinokurtseva explica como a deconstrução de big data será fundamental para previsões e análises detalhadas.

“Dados de consumidores são necessários para que as empresas introduzam novos produtos no mercado, abram pontos de venda lucrativos e introduzam conteúdo mais empolgante. Aqui, todos os dados são usados, incluindo fotos publicadas e imagens nas mídias sociais. Por exemplo, a Starbucks usa big data para selecionar locais lucrativos para novas cafeterias. Uma startup italiana analisou fotos de mídias sociais para a presença (ou ausência) de restaurantes familiares em diferentes cidades do país e selecionou a cidade mais insaturada.

Se você dividir os dados em vários parâmetros, obterá pequenos dados, e a análise será mais rápida. Esses dados são necessários para a tomada de decisões rápidas em processos de negócios individuais. Por exemplo, no marketing, eles ajudarão a traçar o perfil de um comprador.”

No entanto, fazer sentido de big data ainda é difícil devido à maior parte dele ser dados não estruturados. À medida que tecnologias avançadas se tornam mais acessíveis, a deconstrução de big data se torna mais uma realidade.

Considerações finais

Desde ter uma arquitetura de dados limpa até se familiarizar com IA e aprendizado de máquina, há muitas peças em movimento ao olhar para o futuro da análise de dados. Felizmente, o resultado final certamente será mais inclusivo e mais acionável para empresas de todos os tamanhos e setores.

Ter acesso a fontes de dados externas permite que indivíduos e empresas sejam mais informados e, consequentemente, tomem melhores decisões de negócios. Confira esta lista abrangente de fontes de dados abertas que estão disponíveis ao público gratuitamente.