8 tendências em Analytics que precisam estar na pauta do profissional de TI

Nos próximos parágrafos, temos alguns conceitos que identifico como tendências para o futuro do Analytics.

Muito tem se falado sobre o aumento no número de projetos de Analytics, e dos benefícios que essas inovadoras soluções vêm trazendo para as empresas de diferentes portes e setores. Em especial nas áreas de operações, essa tecnologia já começa a fazer a diferença, tornando-as mais inteligentes, eficientes e rentáveis.

Nos próximos parágrafos, temos alguns conceitos que identifico como tendências para o futuro do Analytics. São temas que dizem respeito ao dia a dia do profissional envolvido com projetos nessas tecnologias e que, se não estão ainda em sua pauta de trabalho, certamente estarão em um futuro breve. Confira:

• O surgimento do “Citizen Data Scientist” – Embora seja evidente que as empresas estão ampliando o uso de Analytics nas áreas de negócios, muitas delas não conseguem hoje manter um cientista de dados contratado em cada área. Isso evidencia a necessidade dos produtos de Analytics serem mais intuitivos para serem usados por pessoas não especialistas, o chamado Citizen Data Scientist, termo criado pelo Gartner™.

• BI e Analytics Self-Services – Essa é mais uma consequência do processo citado no tópico anterior. Como a exploração de dados precisa ser executada pelo chamado usuário final nas empresas, e muitas vezes sem o apoio dos times internos de TI, as aplicações terão que passar por uma modernização, para que se tornem mais interativos, com preferência para o uso de linguagem natural para interação com seus usuários.

• Crescimento nos dados de IoT – Esse é um tópico muito reforçado pelos especialistas. O crescente volume de dados gerados pelos sistemas de Internet of Things (IoT) já vem trazendo impactos em todos os processos de TI. Já fica claro que isso também acontecerá de forma relevante nos sistemas de Analytics futuros, dado a necessidade de processamento desses dados para obtenção de insights.

• Dificuldade de cálculo de Return of Investment (ROI) em Analytics – Como fornecedores de soluções de Analytics, somos naturalmente perguntados na Icaro Tech sobre como mensurar o Retorno sobre o Investimento nessa tecnologia. É verdade que em projetos em que não se sabe ainda ao certo o principal benefício para o negócio, o ROI é muito difícil de ser calculado, pois trata-se de um processo de inovação e descoberta, com resultados ainda não muito conhecidos. Portanto as corporações devem focar o cálculo de ROI nos projetos de benefícios mais mensuráveis. Ainda assim, isso não deve desencorajar as equipes internas a realizarem projetos pilotos de Analytics, pois os insights possíveis com a tecnologia podem trazer muitas vantagens competitivas, algumas não previamente planejadas no escopo original.

• Crescimento de tecnologias Cognitivas - Por meio da tecnologia de computação cognitiva, os sistemas que fazem uso dela, como o IBM Watson, são capazes de interpretar e exibir insights sobre os dados carregados das empresas usando linguagem natural e aprendizado de máquina, não sendo necessário o uso de linguagem específicas como SQL ou processos complexos de ETL (Extract-Transform-Load) nesses casos.

• O papel dos Chief Data Officers – As empresas já discutem qual o papel do CDO nas organizações atuais e qual seu perfil técnico: uma profissional de TI ou uma pessoa mais próxima do negócio? Essa discussão se estende atualmente não apenas à pessoa que ocupa a cadeira do CDO, mas a todo o seu time: obviamente não existe uma resposta padronizada para todas as empresas, mas há um consenso no mercado de que a equipe responsável pela análise de dados tem que ser multidisciplinar.

• Tecnologia Apache Spark – Entre as tecnologias disponíveis no mundo do Big Data, a Spark, um framework para processamento distribuído em memória, já aparece em 5º lugar segundo relatório do Gartner ™, e vem crescendo rapidamente. Já existem casos de uso de Spark em especial para Analytics Avançado, Detecção de Fraude e Engines de Recomendação em produção ao redor do mundo, porém com uso ainda tímido no Brasil.

• Analytics Prescritivo – Esse tipo de analytics, que já está presente em aplicativos como o Waze por exemplo, utiliza técnicas de aprendizado de máquina e otimização para determinar o melhor curso de ação a ser tomada em uma determinada decisão. É a evolução natural do processo de analytics, onde cada vez mais os sistemas não só farão projeções futuras mais precisas, como orientarão as empresas sobre o melhor caminho a seguir.

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Fica evidente que o mercado caminha para adoção em massa dessas tecnologias e tendências para resolver problemas que antes não eram endereçáveis. Cabe aos fornecedores de produtos e serviços de analytics e também aos profissionais da área estarem preparados para participar e serem protagonistas dessa revolução na análise de dados.

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