5 tendências atuais de Big Data

Dados são cada vez mais importantes para inovação no mercado.

A tecnologia impactou fortemente o mercado em 2020. Navegar pela internet nos computadores, nos celulares e nos tablets gera um grande volume de dados. Desse modo, a necessidade de analisá-los tem trazido novas tendências ao Big Data, o que torna esse recurso importantíssimo para a oferta de soluções inovadoras.

Devido aos acontecimentos de 2020, a inovação tornou-se ainda mais necessária. Com isso, a velocidade de análise precisa ser cada vez maior, sendo preciso aumentar o poder de processamento e o acesso aos dados para acompanhar as mudanças de mercado. Abaixo, você confere as principais tendências do Big Data para 2020.

Inteligência Artificial otimizada

Segundo dados da consultoria Gartner, até o fim de 2024, cerca de 75% das empresas passarão do teste piloto para a inteligência artificial operacional. Isso deve gerar um aumento de cinco vezes em infraestrutura de dados e análise.

O resultado dessa otimização na inteligência artificial é a ampliação da aplicação de técnicas que criem sistemas mais adaptáveis e flexíveis, ideal para lidar com a chegada dos novos modelos de negócio ao mercado.

Data as a Service (DaaS)

Uma pesquisa da consultoria IDC aponta que, em 2020, cerca de 90% das maiores companhias globais obtenham receita por meio do DaaS, Dados como um Serviço, em tradução para o português.

As empresas estão cada vez mais se orientando por dados, e isso torna as informações valiosas. A disseminação da computação em nuvem facilitou o armazenamento e o processo dos dados, o que tem ajudado na monetização, fazendo com que eles se tornem fonte de receita para negócios.

O mercado de vendas e trocas de dados formais deve se intensificar nos próximos anos. Dados da Gartner apontam que 35% das maiores organizações do mundo serão vendedores ou compradores de informações até 2022, o que deve levar a um crescimento exponencial do modelo DaaS.

Inteligência de decisão

Dados da Gartner apontam que, até 2023, 33% das maiores organizações do mercado terão analistas praticando a chamada “inteligência de decisão”. Esse modelo reúne diversas técnicas e ações que auxiliam no gerenciamento e no suporte de dados para otimizar a tomada de decisão das empresas.

A inteligência da decisão promove uma infraestrutura de dados e análise para gestores como forma de acelerar e englobar todo o processo de coleta, armazenamento e projeções. O resultado é a mudança no comportamento de negócios com decisões baseadas em modelos de gestão mais eficientes.

Personalização da experiência do usuário

Os consumidores atuais estão cada vez mais exigentes. Isso indica que as empresas precisam prover uma experiência personalizada mais efetiva. Esse é o ponto-chave para o crescimento de um negócio no mercado.

A consultoria McKinsey relata que os atuais gestores em personalização têm encontrado formas comprovadas, que aumentam entre 5% a 15% a receita de negócio. Para a empresa, essa é uma clara indicação de que essa medida é cada vez mais uma tendência de mercado.

Com o desenvolvimento da personalização, surgem novas tecnologias que auxiliam nesse processo de interação com os clientes. Uma delas é o Processo de Linguagem Natural (PLN), impulsionado pela indústria de chatbots, que deve movimentar mais de US$ 10 bilhões até 2026.

Segundo a Towards Data Science, a tendência é que, em 2020, cerca de 50% das consultas analíticas sejam geradas automaticamente via PLN, o que facilita a análise de dados complexos.

Nuvens públicas em alta

De acordo com a consultoria Gartner, até 2022, os serviços de nuvens públicas serão fundamentais para o setor de inovação e análise de dados. Conforme as informações passam para a nuvem, a expectativa é que elas sejam exploradas para otimizar custos e produtividade.