Para evitar problemas como baixa produtividade, dificuldades para entender os clientes e suas respectivas necessidades e também para a gestão e análise das informações do negócio, devemos estar por dentro das tendências em ciência de dados.
Fundamental e de extrema importância para o sucesso das empresas, esse campo de estudo tem revolucionando a maneira como as organizações em geral estão observando o mercado.
Essa “nova” observação está contribuindo de forma significativa para a otimização dos processos internos, a criação de campanhas de marketing, o aumento das vendas e o bom relacionamento com o público.
Neste artigo, especificamente, vamos apresentar as 4 principais tendências em ciência de dados. Não perca essa leitura. Confira!
1. Automação via softwares
A automação via softwares (operações autônomas de um sistema ou de algum processo específico), embora já não seja mais nenhuma novidade, certamente pode ser inclusa nas tendências em ciência de dados.
E o porquê disso? A resposta: porque uma não vive sem a outra. Para facilitar a sua compreensão, saiba que a ciência de dados é o que permite a aplicação da Internet das Coisas (IoT) e da Inteligência Artificial (IA), tecnologias que podem ser usadas para filtrar, ingerir e destacar as informações de um dispositivo eletrônico.
Logo, poderão ser utilizadas para desenvolver e/ou aprimorar uma enorme quantidade de plataformas de automação. Em resumo, é o estudo e o empoderamento dos dados que possibilitará a evolução das automatizações via softwares.
2. Blockchain
Um dos tópicos mais quentes do momento, o blockchain vem ganhando cada vez mais notoriedade devido à expansão de mercado das criptomoedas, a exemplo do Bitcoin.
E esse interesse aumentará de modo considerável, exponencial, pois a tecnologia blockchain já se mostrou extremamente relevante para uma série de indústrias: ela se refere a um tipo de sistema que permite o compartilhamento de acesso aos mesmos dados, descentralizando o armazenamento das informações.
Nesse caso, mais uma vez, a ciência de dados estará atuando na sua base de criação.
3. Uso de data lakes
Apesar de pouco difundido, o uso dos data lakes também está entre as principais tendências em ciência de dados. O ponto a destacar, aqui, é que diversas organizações estão coletando e armazenando informações nos chamados “silos departamentais”.
Esse procedimento resulta em um outro termo, o “pântano de dados”, que se refere a um campo de informação repleto de insights poderosos.
Porém, o desafio é reconhecê-los e organizá-los de forma a tornar esses dados uma inteligência de negócio. É é justamente aí que o aspecto científico entra em cena.
4. Machine learning
Não menos importante é o machine learning (aprendizado de máquina), uma tendência forte e que estará em plena evidência nos próximos anos.
Sem a ciência de dados, seu desenvolvimento é impossível, já que para desenvolver essa tecnologia é necessário criar uma rede neural artificial, que, por sua vez, é baseada em uma estrutura capaz de aprender e operar a partir dos dados coletados.
Para finalizar, não se esqueça de que a velocidade com que as mudanças estão ocorrendo está mais rápida do que nunca. Quando você menos perceber, essas tendências em ciência de dados já serão uma realidade em praticamente todos os aspectos da indústria, comércio e serviços.
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Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
[…] mercado é preciso oferecer diferenciais. Por isso, a necessidade de se investir nos processos de inteligência competitiva e de mercado. Em conjunto, elas conseguem gerar uma inteligência efetiva para o negócio, […]