Tendências para analise de dados
Tendências para analise de dados
Já sabemos que os dados são parte indispensável do mundo atual e que a geração desses dados cresce de forma inimaginável. Sendo assim, é preciso desenvolver estratégias de análise desses dados para que sejam utilizados de maneira útil e positiva.
Nos últimos anos, muitas empresas já adotaram tecnologias baseadas em dados para nortear seus negócios. E agora novas tendências em data science chegam para revolucionar o mercado, oferecendo ainda mais agilidade e eficiência aos processos.
A pandemia dos últimos anos 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.
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.
5 tendências em data science
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
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.
Mas afinal, por que investir em data Science?
Cada vez mais a utilização adequada de dados será a chave para as organizações atingirem suas metas. 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.
E a 4Strats pode te ajudar!