O Gartner, Inc. identificou as principais tendências em Data & Analytics (D&A) que devem moldar o cenário de TI para 2025. Com o aumento das demandas organizacionais e os desafios humanos, os líderes de D&A precisam se adaptar para navegar por um ambiente em constante evolução.
D&A: da exclusividade para a onipresença
Gareth Herschel, Vice-Presidente e Analista do Gartner, afirma que “D&A está passando do domínio de poucos para a onipresença”. Ele destaca que, enquanto os líderes de D&A enfrentam a pressão de realizar mais com mais recursos, as tendências emergentes serão fundamentais para ajudar a atender às expectativas de negócios.
Os analistas do Gartner vão detalhar essas tendências durante a Conferência Gartner Data & Analytics, que ocorrerá nos dias 28 e 29 de abril, no Sheraton São Paulo WTC Hotel.
Produtos de dados altamente consumíveis
Para capitalizar os produtos de dados, os líderes de D&A devem focar em casos de uso críticos para os negócios. A entrega de produtos de dados reutilizáveis e combináveis é essencial, permitindo que as equipes aprimorem as soluções ao longo do tempo. Além disso, é fundamental alcançar consenso sobre indicadores de desempenho entre as equipes produtoras e consumidoras de dados.
Soluções de gerenciamento de metadados
A gestão de metadados vai além dos dados técnicos e deve incorporar também metadados de negócios. Com ferramentas que facilitam a descoberta e análise automatizada, as empresas podem melhorar catálogos de dados e linhagem, além de apoiar casos de uso baseados em IA.
Data Fabric Multimodal
O uso de data fabric multimodal otimiza a orquestração de dados e melhora a excelência operacional. Com o suporte do DataOps, o data fabric possibilita a criação de produtos de dados mais eficientes e acessíveis, auxiliando as equipes a lidar com as complexidades dos dados.
Dados Sintéticos
Os dados sintéticos são uma solução crucial para contornar a falta ou a alta complexidade de obtenção de dados reais. Eles facilitam o desenvolvimento da Inteligência Artificial sem comprometer a privacidade, sendo essenciais em áreas onde os dados são sensíveis ou difíceis de acessar.
Agentic Analytics e Agentes de IA
A automação das análises de dados com agentes de IA pode transformar os resultados de negócios. Os líderes de D&A devem explorar casos de uso que conectem insights a interfaces de linguagem natural e avaliar a integração com ferramentas de trabalho digital. Os agentes de IA também são valiosos para necessidades de automação adaptativa, permitindo flexibilidade e eficiência.
Pequenos Modelos de Linguagem
Para resultados mais precisos e contextualmente apropriados, os líderes de D&A devem considerar o uso de Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs), em vez de Grandes Modelos de Linguagem. Esses modelos podem ser ajustados para contextos específicos, especialmente em domínios sensíveis, reduzindo custos e aumentando a precisão.
IA Composta e Plataformas de Inteligência de Decisão
A IA composta, que combina várias técnicas de IA, tem o potencial de ampliar a confiabilidade e o impacto das soluções tecnológicas. Além disso, é vital transitar de uma abordagem orientada por dados para uma centrada em decisões de negócios, priorizando plataformas que ajudem na modelagem e análise de decisões.
As tendências em D&A estão transformando a maneira como as empresas lidam com dados e inteligência analítica. Para mais informações sobre a eficácia dos Chief Data & Analytics Officers (CDAOs), o Gartner oferece a ferramenta CDAO Effectiveness Diagnostic, ajudando a identificar áreas de melhoria e pontos fortes na gestão de dados.
