Pular para o Conteúdo

Tendências em Data e Analytics para 2023: Adaptabilidade, Edge Computing e Colaboração Humano-Máquina

18 abr. 2023
Logotipo da marca

Autores: Bernardo Caldeira – Business Analytics Senior Manager e Caue Moresi – Head of Insights and Data

O estudo Data Powered Innovation Review da Capgemini destaca as principais tendências em Data & Analytics para 2023. Neste artigo, exploraremos essas tendências e discutiremos estratégias para criar uma arquitetura de dados adaptável, a crescente importância da computação Edge e a colaboração entre humanos e máquinas.

Construindo uma arquitetura de dados adaptável.

A adaptabilidade é crucial para o sucesso das empresas. Para habilitar uma plataforma adaptável, considere:

  • Criar uma camada semântica de acesso aos dados, descontinuando o acesso direto a sistemas fonte;
  • Alavancar a virtualização de dados para simplificar rotinas de ETL / ELT;
  • Tratar dados como produto e ativo de negócio, aplicando ferramentas de catálogo e democratizando o acesso ao negócio; e
  • Investir em uma estratégia de Data Mesh, criando uma estrutura de dados orientada a domínios e trazendo visões agregadas para beneficiar a área de negócios.

Tenha em mente que a estratégia de modernização da arquitetura de dados é evolutiva! É essencial que sua empresa saiba em qual momento da jornada ela se encontra.

De nativos em Cloud para nativos em Edge

A computação Edge é uma abordagem distribuída que permite capturar insights de dados produzidos em tempo real. Com a crescente utilização de IoT e o 5G como habilitador, a computação Edge ganha relevância para trazer eficiência às plataformas de dados.

Casos de uso práticos vão muito além da sensorização de plantas e monitoramento de integridade de equipamentos, que são exemplos bem conhecidos em indústria de manufatura, por exemplo.

Leve em consideração que a computação Edge pode habilitar casos de uso também em indústrias de Varejo, automatizando o ponto de venda e com mecanismos de recomendação para clientes com base no uso de beacons e conexão com smartphones.

Colaboração entre humanos e máquinas

A inteligência artificial (IA) e o machine learning estão cada vez mais presentes nas operações empresariais. É importante que os outputs de modelos de machine learning passem por curadoria humana constante, evitando vieses e obsolescência de modelos e promovendo a ética nas decisões assistidas por modelos.

Recentemente vimos a democratização do uso de large language models (LLM), como ChatGPT e os investimentos das empresas provedoras de serviços de nuvem nessas soluções. Invariavelmente, toda a força de trabalho das empresas deverá estar habilitada, em médio-longo prazo, a operar essas tecnologias de forma produtiva e com uma visão crítica só possível pela mente humana.

Resoluções para sua estratégia de dados

Para alavancar as tendências em Data & Analytics, considere:

  1. Reavaliar seu estado de dados atual, considerando qualidade de dados, arquitetura e camadas de acesso para áreas de negócios;
  2. Investir em ferramentas no-code/low-code para reduzir barreiras na adoção de ferramentas, considerando a escassez de mão-de-obra técnica; e
  3. Adotar ferramentas open-source, promovendo a experimentação e inovação sem a necessidade de construir soluções do zero e fomentar a cultura de trabalho em ecossistema.

As tendências em Data & Analytics para 2023 apontam para a importância da adaptabilidade, computação Edge e colaboração humano-máquina. Empresas que abraçarem essas tendências estarão melhor posicionadas para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades que o futuro reserva.

Para saber mais, confira a publicação completa do Data Powered Innovation Review da Capgemini.