Para 2025, a Gartner destaca a importância de uma gestão eficaz de metadados e da implementação de estruturas multimodais de dados para otimizar a orquestração e apoiar iniciativas como o DataOps
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As principais tendências de Data & Analytics (D&A) para 2025, segundo a Gartner, estão a impulsionar o surgimento de uma vasta gama de desafios, com foco na otimização da gestão de dados, no avanço da Inteligência Artificial (IA) e na automação da tomada de decisão. “O D&A vai sair do domínio de poucos para a ubiquidade”, refere Gareth Herschel, vice-presidente e analista da Gartner. “Ao mesmo tempo, os líderes de D&A estão sob pressão – não para fazer mais com menos, mas para fazer muito mais com muito mais – e isso pode ser ainda mais desafiante, pois os riscos estão a aumentar. Existem certas tendências que ajudarão os líderes de D&A a corresponder às pressões, expectativas e exigências que enfrentam”. De acordo com a Gartner, os líderes de data e analítica devem focar-se na criação de produtos de dados altamente consumíveis, priorizando versões mínimas viáveis, reutilizáveis e combináveis. A medição do sucesso deve basear-se em indicadores de desempenho definidos entre as equipas de produção e consumo. Além disso, a gestão eficaz de metadados é essencial, começando pelos técnicos e expandindo para metadados comerciais, facilitando a descoberta automatizada e melhorando a utilização dos dados através de catálogos e linhagem de dados. Outra tendência identificada pela Gartner é a implementação de uma estrutura multimodal de gestão de dados, que permite capturar e analisar metadados ao longo de todo o pipeline, otimizando a orquestração e suportando iniciativas como DataOps e produtos de dados. O uso de dados sintéticos também se destaca como uma estratégia para completar a falta de dados ou proteger informações sensíveis, promovendo a privacidade e impulsionando o desenvolvimento da IA. A automatização da análise de dados através de agentes de IA transforma a tomada de decisão, conectando insights a interfaces de linguagem natural e exigindo uma gestão rigorosa para minimizar erros e imprecisões. Segundo a Gartner, outras abordagens inovadoras incluem o uso de pequenos modelos de linguagem para maior precisão contextual, a diversificação de técnicas de IA para soluções mais robustas e a transição para plataformas de inteligência de decisão, que priorizam decisões comerciais estratégicas. Estas iniciativas exigem um alinhamento com práticas de conformidade, ciência de dados e otimização de processos, garantindo a eficácia e a segurança na utilização de dados e IA. |
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