Já dizia Heráclito que a única constante da nossa vida é a mudança. Com a ciência de dados, não é diferente. 

Ao longo dos anos, vimos a adaptação radical dos negócios à crescente modernização, adotando tecnologias para aumentar produtividade e o retorno sobre investimentos.

As empresas buscam adotar modelos orientados por dados para racionalizar seus processos, permitindo uma tomada de decisões melhor – com base em insights analíticos e concretos.

Conforme as empresas dependem cada vez mais na análise de dados para superar novos desafios, acompanhamos o surgimento de tendências nas indústrias.

Big Data na nuvem

O problema não é a geração de dados. Isso já ocorre em abundância e de formas muito eficientes. O problema está na coleta, etiquetagem, limpeza, estruturação, formatação e análise do massivo volume de dados que estão disponíveis para nós. 

Os modelos de ciência de dados e inteligência artificial ajudam bastante com isso. Entretanto, o armazenamento ainda é uma preocupação. 

Descobriu-se que cerca de 45% das empresas transferiram seus dados para plataformas de nuvem. Cada vez mais, organizações se voltam para serviços em nuvem para o armazenamento, processamento, e distribuição de seus dados.

Uma das principais tendências em data science para 2021 é o uso de serviços públicos e privados na nuvem para big data e análises no geral.

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Foco em dados acionáveis

Dados brutos, não-estruturados e complexos não servem para nada se você não souber como utilizá-los. 

Os cientistas de dados estão focando mais em dados acionáveis, que reúnem grandes dados e processos comerciais para ajudá-lo a tomar as decisões corretas. 

Investir em softwares de dados avançados e caros não resultará em nada, a menos que os dados sejam analisados efetivamente para obter percepções acionáveis.

Esses insights ajudam a entender a posição atual do negócio, tendências do mercado, além de desafios e oportunidades, permitindo que você tome decisões melhores e embasadas.

Intercâmbio de dados em mercados

Vemos que, muitas vezes, os dados estão sendo oferecidos também como um serviço. Como isso acontece? Empresas fornecem dados para terceiros, podendo ser utilizado por eles como parte de seus processos comerciais.

Entretanto, isso pode levar a problemas envolvendo a privacidade de dados. Em consequência disso, as empresas estão criando procedimentos que minimizam o risco de violação de dados ou que podem levar a um processo judicial. 

Os dados podem ser transferidos da plataforma do fornecedor para as plataformas do comprado com pouca ou nenhuma perturbação, tornando o intercâmbio de dados em mercados para análises uma das maiores tendências de 2021. 

Edge Intelligence

A Gartner e a Forrester previram que a computação de ponta se tornará um processo mainstream em 2021. 

A edge intelligence é onde a análise e a agregação de dados são feitas perto da rede. As indústrias buscam o aproveitamento da internet das coisas (IoT) e os serviços de transformação de dados para incorporar a computação de borda aos sistemas empresariais. 

Isso resulta em maior flexibilidade, escalabilidade e confiabilidade, consequentemente levando a um melhor desempenho da empresa.

Também pode reduzir a latência e aumentar a velocidade de processamento. Quando combinado com serviços de computação em nuvem, a inteligência de borda permite que os funcionários trabalhem remotamente enquanto melhoram a qualidade e velocidade da produção.

Hiperautomação

Por fim, outra tendência dominante na ciência de dados para 2021 é a hiper automação. De acordo com Brian Burke, é um processo inevitável e irreversível, e tudo e qualquer coisa que possa ser automatizado deve ser automatizado para melhorar a eficiência.

Combinando automação com inteligência artificial, aprendizagem de máquinas e processos comerciais inteligentes, você pode desbloquear um nível elevado de transformação digital em sua empresa.

Análises avançadas, gerenciamento de processo de negócios e automação de processos robóticos são considerados os conceitos centrais da hiper automação. A tendência é de crescimento nos próximos anos, com mais ênfase na automação de processos robóticos (RPA). 

Published On: agosto 10th, 2021 / Categories: Data Science /

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