Os dados estão – e vão continuar – a crescer. Com isso, também a análise dos dados irá sofrer alterações. Estima-se que o Data-as-a-Service, por exemplo, venha a ter impacto nas receitas de 90% das grandes organizações.
O relatório The Global Datasphere da IDC, patrocinado pela Seagate, estima que a quantidade de dados criados em 2025 seja de 175 zetabytes. Em 2018, este valor foi de 33 zetabytes, cinco vezes menos do valor que se espera atingir. O mesmo estudo refere que o crescimento dos dados na região EMEA será ligeiramente menor do que a nível mundial: 26,1%, 0,6% menos do que a taxa de crescimento esperada para o mesmo período em todo o mundo. Segundo a IDC, quase um terço dos dados produzidos serão “impulsionados pelo crescimento de videovigilância, dispositivos IoT, metadados e entretenimento”. Conteúdo em vídeo online criado e consumido por utilizadores, como é exemplo plataformas como o YouTube, será um dos cinco principais segmentos de criação de dados que mais cresce.
Impacto nas organizaçõesCada um à sua maneira, todos os dados gerados são de uma enorme importância para as organizações. O aumento dos dados significa que os clientes estão cada vez mais online e traduz-se em mais oportunidades para as empresas. Para que essas oportunidades surjam, são necessárias competências que levam ao essencial: data science. Estas skills que farão com que seja possível extrair informação relevante e que a mesma seja entregue em minutos. No entanto, ainda existem decisores que não sabem o que é que a data science pode fazer pela sua organização e que olham para a área como um custo, quando na verdade pode gerar um valor muito mais elevado, em contrapartida. A data science tem a capacidade de ajudar a chegar a uma decisão muito mais rapidamente. Se é verdade que “tempo é dinheiro”, longe vão os tempos onde eram precisos dias para analisar um determinado conjunto de números e variáveis. Atualmente, as organizações precisam de obter os números exatos, analisá-los e executá-los o mais depressa possível. Simultaneamente, através da análise dos dados, é possível estar sempre na ‘zona de tendência’, algo vital para as empresas que lidam diretamente com o consumidor final. Ao analisar dados sobre as principais tendências, uma empresa pode desenvolver um produto mais rapidamente do que os seus concorrentes. No que diz respeito à contratação de novos colaboradores, também os dados são importantes. É um facto que o talento é cada vez mais difícil de encontrar no mercado, mas contratar as pessoas certas é vital para o sucesso de uma empresa. O Big Data tem vindo a tornar possível que os recrutadores possam analisar os candidatos sem falar com os mesmos, integrando, para isso, tecnologia no processo de recrutamento.
“O mercado de analítica aumentada deverá aumentar de 4,8 mil milhões de dólares para 18,4 mil milhões até 2023”O futuroAs tecnologias e sistemas de informação estão em constante evolução e dizer qual seria, de facto, o futuro dos dados, do data science e do data analytics seria um erro. No entanto, e como em todas as áreas, é possível perceber as tendências, o que está a acontecer e, como tal, ter uma perspetiva do que irá acontecer num futuro próximo. Automação da análise de dados, o crescimento de Data-as-a-Service e o crescimento de analítica aumentada são apenas três previsões de tendências que deverão ter impacto já em 2020.
AutomaçãoA Gartner estima que, no próximo ano, 40% das tarefas relacionadas com data science sejam automatizadas. Desta maneira, espera-se que se registe um crescimento em termos de produtividade e de utilização de dados e de analítica por aquilo que a Gartner denomina como citizen data scientists. Estes citizen data scientists são pessoas que criam ou gerem modelos que utilizam capacidade de análise avançadas ou preditivas, mas que a sua principal ocupação não está relacionada com o campo de estatística ou analítica. Prevê-se que estes citizen data scientists ultrapassem os data scientists em termos de análises avançadas produzidas. Grande parte destas análises vão alimentar e impactar os negócios enquanto estiverem, ao mesmo tempo, a apoiar os data scientists que podem mudar o foco para análises mais complexas. Segundo a Gartner, este aumento da automação e consequente aparecimento de ‘cidadãos cientistas de dados’ irá resultar numa maior diversidade de fontes de dados, incluindo dados mais complexos, para as empresas. Desta forma, as organizações terão acesso a uma gama mais ampla e sofisticada de recursos de análises.
Os dados como um serviçoO Data (ou Big Data) as-a-Service continua a crescer. A IDC acredita que perto de 90% das grandes organizações vão gerar algum tipo de receita através de Data-as-a-Service, tecnologia baseada na cloud que permite aos consumidores aceder a ficheiros digitais através da internet. Como é sabido, as velocidades de internet mais elevadas fazem com que os consumidores tenham um acesso mais fácil aos dados. A Market Insights estima que esta tendência tenha um crescimento anual médio de 15,7% no período entre 2018 e 2023. O mesmo relatório indica que o setor da banca terá um papel importante para o crescimento do mercado, principalmente porque as empresas deste setor utilizam uma análise dos dados cada vez maior nas suas operações. As organizações têm investido cada vez mais em serviços de armazenamento de informação na cloud, mas estima-se que os fornecedores de serviços vão começar a oferecer cada vez mais opções on-premise. Também as empresas que oferecem soluções Software-as-a-Service (SaaS) vão registar um crescimento com o aumento dos dados. A Gartner antecipa um crescimento de 20% no mercado de SaaS e acredita-se que a analítica terá um impacto significativo na procura futura deste tipo de soluções. Os recursos de Big Data-as-a-Service trazem uma vantagem clara: não envolvem investimentos iniciais no desenvolvimento de um recurso interno, como um cluster. Simultaneamente, o pagamento é feito consoante a utilização efetuada, o que pode significar uma poupança em relação a outro tipo de soluções principalmente em organizações mais pequenas ou que apenas agora se estão a iniciar no mundo do Big Data e data analytics.
Analítica aumentadaAs tecnologias de inteligência artificial e machine learning estão a ser cada vez mais integradas nas plataformas de análise e devem fazer com que o mercado cresça nos próximos anos. De facto, estima-se que o mercado de analítica aumentada chegue, em 2023, aos 18,4 mil milhões de dólares. Em comparação, em 2018, este mercado valia 'apenas' 4,8 mil milhões de dólares, segundo a Markets and Markets. As soluções de analítica aumentada integram as ferramentas modernas de business inteligence que automatizam as informações de dados através da utilização de tecnologia de machine learning e natural-language generation. A analítica aumentada fornece funcionalidades, como a preparação de dados e a capacidade de decifrar padrões de dados, para criar modelos e distribuir e operacionalizar as informações recolhidas dos dados. A importância da analítica aumentada nas organizações prende-se com a crescente tendência de construir modelos e integrar dados para simplificar e automatizar as tarefas. Este tipo de soluções economiza tempo e recursos para obter informações relevantes a partir dos dados extraídos, revelando-se de uma enorme importância para as organizações. |