Confira as principais tendências no mercado de dados e como as organizações reforçam o uso de data science em busca de soluções para novos desafios
Embora muitas empresas, nos últimos anos, já tenham adotado tecnologias baseadas em dados para nortear seus negócios, novas tendências em data science chegam para revolucionar o mercado, oferecendo ainda mais agilidade e eficiência aos processos.
Afinal, com custos de armazenamento baixos, a construção de Infraestrutura de data science para coletar e extrair informações de uma grande quantidade de dados tornou-se uma estratégia lucrativa para as empresas.
O crescimento maciço de dados fez com que houvesse uma transformação na maneira como os dados passaram a ser armazenados e analisados. Assim, ferramentas e abordagens tradicionais já não atendiam mais às demandas de alto volume, alta velocidade e alta variedade de informações.
A pandemia do novo coronavírus acelerou ainda mais o investimento em data science, à medida que as organizações precisavam encontrar maneiras de agir rapidamente com os dados e encontrar soluções para novos problemas.
De acordo com o State of Data Science 2021, 50% das organizações comerciais disseram que seus investimentos em ciência de dados permaneceram os mesmos ou aumentaram durante a pandemia.
No entanto, é fundamental entender de que maneira as organizações podem tirar o máximo de proveito de seus dados.
Ao longo deste post, você vai conferir as principais tendências em data science e como essas tecnologias prometem mexer com o uso de dados neste início de década.
Veja: 6 motivos para investir em Data Science agora
7 tendências em data science
A pandemia do novo coronavírus gerou um forte impacto na transformação digital no mundo dos negócios, a nível global.
Para os cientistas de dados isso significou correr contra o tempo para atualizar seus processos, para transformar dados em decisões precisas em um momento em que os dados pré-pandemia já não serviam para um mundo pandêmico.
Que novidades surgiram com essas mudanças? Trouxemos 7 tendências em data science que em breve devem estar presentes nas empresas que buscam por inovações para alcançarem melhores resultados.
1. Internet of behavior
A internet of behavior (IoB) é uma das tendências apontadas em que o uso de dados é usado para alterar comportamentos. Com ela, em um determinado ambiente, é possível detectar por meio de sensores se as pessoas higienizam as mãos ou, com visão computacional, se estão utilizando máscara.
Além disso, a IoB pode reunir, combinar e processar dados de muitas fontes diferentes, conseguindo coletar informações do cidadão reunidos a partir de dados processados pelo poder público, pelas organizações, pelas redes sociais e até por rastreamento de localização.
2. Automated Machine Learning
É uma área que visa desenvolver métodos que ajudam a construir modelos de Machine Learning sem ou com pouquíssima intervenção humana.
Apontada como mais uma tendência, esta tecnologia ganha corpo e a promessa de que seja largamente difundida nos próximos anos, automatizando os processos da área de TI e possibilitando aos profissionais focarem em outras atividades, além da construção de modelos.
3. Data Fabric
Tecnologia que promete revolucionar o mercado por utilizar análises contínuas sobre ativos de metadados existentes, detectáveis e inferidos para apoiar o design, a implantação e a utilização de objetos de dados integrados e reutilizáveis, independentemente da plataforma de implantação ou abordagem arquitetônica.
Organizações utilizam data fabric para conectar, otimizar e automatizar processos de gerenciamento de dados de maneira dinâmica, a fim de reduzir o tempo de entrega de dados em 30%.
4. Natural language processing
O uso de soluções que utilizam tecnologias de processamento de linguagem natural (NLP) é uma forte tendência de data science para os próximos anos. Isso porque existe um número crescente de arquiteturas de rede de processamentos naturais surgindo no mercado e esses modelos vem aumentando em tamanho e complexidade.
Então, é natural que cada vez mais aplicações usem o NLP. Inclusive no Brasil, onde muitos modelos estão sendo colocados em produção para serem aplicados em produtos de diferentes mercados.
5. Augmented analytics
A augmented analytics, na tradução literal analítica aumentada, é uma das principais tendências de data science nos próximos anos.
A expectativa é que 80% do tempo gasto hoje com análise de dados seja minimizado, fazendo com que cientistas de dados foquem mais em estratégias e menos em questões operacionais para que, no fim, toda a cadeia de produtividade apresente melhores resultados.
6. Hyper-automation
O conceito de hiper-automação também é uma das principais tendências para os próximos anos.
A automação de processos, alcançada a partir de uma combinação entre inteligência artificial e machine learning, impulsiona processos de descobrimento, análise, monitoramento e medição de um conjunto de dados.
7. Continuous Intelligence
A expectativa é que a partir de 2022 metade das novas empresas globais já tenham implantado ferramentas de Continuous Intelligence em certo nível.
Confira ainda [Entrevista]: Data science: o que você precisa saber para trabalhar com dados
A inteligência contínua é a possibilidade de analisar e integrar informações obtidas a partir de dados, estruturados ou não, em tempo real, de maneira automatizada. Isso é possível a partir da utilização massiva de serviços de armazenamento em nuvem e de aparelhos integrados à internet das coisas.
Porque investir nas soluções de data science
Cada vez mais a utilização adequada de dados será a chave para as organizações atingirem suas metas.
Afinal, o reconhecimento de padrões por meio de data science pode gerar resultados surpreendentes, facilitar operações do dia a dia e impactar diretamente o desempenho dos negócios.
No entanto, um dos maiores desafios para o avanço da ciência de dados no Brasil é a escassez de profissionais especialistas nesta área.
Saiba mais: Você sabe contratar cientista de dados?
Uma das soluções bem sucedidas encontradas por organizações que precisam de serviços sob demanda em data science é o outsourcing.
Com a possibilidade de oferecer serviços especializados, a alocação de profissionais de TI permite mais eficiência e qualidade nas operações, com otimização de tempo e recursos.
Leia também: Carreiras em data science: tudo o que você precisa saber para contratar
Como o data science oferece mais valor ao seu negócio
Na prática, o data science atua para maximizar a capacidade de análise, para diversos fins: desde a geração de informação para uma decisão mais embasada até para recomendações personalizadas.
Entre os inúmeros benefícios que a iniciativa agrega ao negócio, destacam-se:
1. Mitigar risco e fraude
A ciência de dados é útil principalmente para identificar dados que se destacam de alguma forma, como padrões que alertam para situações de propensão a fraudes.
2. Entregar produtos relevantes
O data science possibilita que as organizações desenvolvam produtos para atender às necessidades dos clientes e identifiquem quando e onde seus produtos vendem melhor. Isso ajuda a entrega do produto certo no momento que o consumidor precisa ou deseja.
3. Otimizar a eficiência operacional
Com a ciência de dados, empresas podem utilizar-se de técnicas avançadas de análise de dados para melhorar as operações de campo, a produtividade da equipe, a previsão de demanda e a eficiência dos processos.
4. Possibilitar experiências personalizadas
O data science dá às empresas a capacidade de compreender seu público em um nível muito alto. Este conhecimento permite criar experiências melhores, garantindo mais engajamento e fidelizando o cliente.
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