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Dados e IA 2023: mais inteligência e novas tendências!

por Elcio Santos - 16/01/2023

Em uma coisa, todos os analistas concordam: o mundo dos negócios está evoluindo e mudando cada vez mais rapidamente.

Dados e IA na atualidade, saiba mais!

Em um cenário atual,  a coleta e a análise de dados tornaram-se fatores essenciais para moldar o destino de cada novo segmento de mercado.

Seja em setores como e-commerce, atendimento online ao cliente, em modelos como trabalho remoto/híbrido, ou em verdadeiras revoluções como o banking 4.0

Para 2023, as apostas em relação às áreas em que a Always On desenvolve, implementa e administra projetos – ciência e engenharia de dados voltadas para Experiência do Cliente (CX) – são altas.

Por isso, não baixamos a guarda: estamos sempre atentos às novas tendências que surgem no horizonte – e também àquelas que avançaram e começam a se consolidar.

É verdade que algumas dessas tecnologias e metodologias não conseguem realizar o potencial que prometiam e são suplantadas por outras.

Em sua maioria, entretanto, o que ocorre é um processo de evolução permanente.

Você pode conferir isso, comparando a lista abaixo das principais tendências que impulsionarão o mercado em 2023 com as listas que preparamos para 2021 e 2022.

Entre as tendências que têm sobrevivido ao teste do tempo e se mantido não apenas atuais como cada vez mais importantes, destacamos a Inteligência Artificial.

Como tendência para este ano, colocamos o foco no modelo de IA-as-a-service, mas para 2023 optamos por voltar a ampliar o escopo na medida em que cada vez mais se aproxima da definição que o cientista da computação John McCarthy deu no seu seminal documento de 2004:

“É a ciência e a engenharia de construir máquinas inteligentes e em especial programas de computador inteligentes.

É relacionado com a tarefa similar de usar computadores para entender a inteligência humana, mas não tem que se confinar a métodos que são observáveis biologicamente.”

Outras tendências que caminham nessa direção são Big Data Analytics, democratização dos dados, data fabric e outros.

Vamos detalhar, em seguida, ao listar as 10 principais tendências em ciência/engenharia de dados

1. Inteligência Artificial

O cenário dos negócios mudou drasticamente desde o COVID-19, tornando os dados históricos um tanto obsoletos.

Em contrapartida, uma série de avanços tecnológicos envolvendo o uso de Inteligência Artificial para a análise de dados criaram as condições para que as empresas passassem a operar com mais eficácia.

O mercado agora tem uma vasta gama de novas técnicas escaláveis e inteligentes de IA e aprendizado de máquina capazes de lidar com pequenos conjuntos de dados, ao contrário das técnicas tradicionais de IA.

Portanto, ajudando as empresas a obter uma melhor compreensão dos dados que coletam.

Em 2023, as empresas devem se beneficiar significativamente dos sistemas de IA, formulando processos eficientes e eficazes.

Dessa forma, há muitas maneiras pelas quais a inteligência artificial pode ser usada para aumentar o valor dos negócios.

Isso inclui prever a demanda do cliente, a fim de aumentar as vendas, além de melhorar os níveis de estoque do armazém e acelerar os prazos de entrega para aumentar a satisfação do cliente.

Um bom sistema de IA pode ser altamente adaptável, proteger informações pessoais, ser mais rápido e também fornecer um maior retorno sobre o investimento.

É também fundamental para a evolução da próxima tendência

2. Democratização de Dados

A democratização de dados visa capacitar todos os membros de uma organização.

Independentemente do conhecimento técnico, para interagir confortavelmente com os dados e discuti-los com confiança, levando a melhores decisões e experiências do cliente.

Atualmente, as empresas estão adotando a análise de dados como um elemento central de qualquer novo projeto e um importante impulsionador de negócios.

Com a democratização de dados, usuários não técnicos podem coletar e analisar dados sem a assistência de administradores de dados, administradores de sistemas ou equipe de TI.

A inteligência artificial tem se mostrado benéfica como uma ferramenta para promover a justiça, garantir a educação inclusiva e melhorar a qualidade de vida das comunidades desfavorecidas.

Com acesso instantâneo e compreensão dos dados, as equipes podem tomar decisões mais rapidamente.

Um ambiente de dados democratizado é um aspecto essencial do gerenciamento de big data e da realização de seu potencial.

Hoje, as empresas que equipam seus funcionários com as ferramentas e a compreensão corretas são mais capazes de tomar decisões e fornecer um excelente atendimento ao cliente.

3. Edge Computing

Com o advento do 5G, a computação de ponta está podendo criar uma riqueza de oportunidades em uma ampla gama de setores.

A coleta, o armazenamento e a análise dos dados podem ser realizados mais próximos de onde os dados se originam, tornando o processo mais preciso e gerenciável.

Reduzindo custos, fornecendo percepções e ações mais rápidas, e permitindo a realização de operações contínuas.

Os dispositivos IoT incorporados com computação de ponta são capazes de velocidade, agilidade e maior flexibilidade.

Ele também pode realizar análises em tempo real e permitir um comportamento autônomo.

Não há dúvida de que o ritmo de processamento de dados em edge computing aumentará muito em relação aos 10% atuais, talvez atingindo 75% em 2025.

Além de tudo, a computação de ponta consome menos largura de banda e é, portanto, uma maneira eficiente de processar grandes quantidades de dados.

Assim como com custos reduzidos de desenvolvimento e facilitando a operação do software a partir de localidades remotas.

4. Análise Aumentada

No mundo da análise preditiva de hoje, a análise aumentada é uma das principais tendências.

Ela usa aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para automatizar e processar dados, bem como obter insights que, de outra forma, seriam tratados por um cientista de dados ou especialista.

Uma solução de análise aumentada pode ajudar os usuários e executivos de negócios a entender melhor seu contexto de negócios, fazer perguntas relevantes e descobrir insights mais rapidamente.

Além disso, a análise aumentada ajuda analistas e usuários avançados a realizar tarefas de análise e preparação de dados mais completas, mesmo que não possuam conhecimento analítico profundo.

5. Data fabric

A malha de dados é um conjunto de arquiteturas e serviços que fornecem funcionalidade consistente em uma variedade de endpoints que abrangem várias nuvens e fornecem uma solução de ponta a ponta.

Como uma arquitetura poderosa, ela cria uma prática e praticidade comuns de gerenciamento de dados que podemos dimensionar em uma ampla variedade de dispositivos de borda e nuvem locais.

Além disso, melhora o uso de dados dentro de uma organização e reduz as tarefas de design, implantação e gerenciamento de dados operacionais em 70%.

Como o ritmo dos negócios está aumentando constantemente e os dados se tornam mais complexos, mais organizações confiarão nessa estrutura porque ela é fácil de usar.

Ademais, é fácil de redefinir e pode ser combinada com habilidades de hub de dados, diferentes estilos de integração e outras tecnologias avançadas.

6. Data-as-a-service

Como cada vez mais empresas estão migrando para a nuvem para modernizar sua infraestrutura e cargas de trabalho, o DaaS se tornou um método mais comum de integração, gerenciamento, armazenamento e análise de dados.

DaaS é uma plataforma baseada em nuvem que integra soluções como data warehouses e ferramentas de inteligência de negócios, que podem ser executadas de qualquer lugar e a qualquer momento.

Em essência, permite que os assinantes acessem, usem e compartilhem arquivos digitais online pela Internet.

Como os usuários aumentaram o acesso à Internet de alta velocidade, espera-se que o DaaS também tenha um alcance mais amplo.

DaaS acabará por levar a um maior nível de produtividade dentro do negócio.

O uso de DaaS na análise de big data simplificará as tarefas de revisão de negócios para analistas e facilitará o compartilhamento de dados entre departamentos e setores.

7. PNL (Processamento de Linguagem Natural)

A PNL é um dos muitos subcampos da ciência da computação, linguística e inteligência artificial que se desenvolveu ao longo dos anos.

Basicamente, esta disciplina se concentra principalmente na interação entre linguagens humanas e computadores e, em particular, como programar computadores de forma que sejam capazes de identificar, analisar e processar uma grande quantidade de informações derivadas de linguagens naturais, melhorando assim a inteligência deles.

Prevê-se que a PNL se tornará cada vez mais importante no monitoramento e rastreamento da inteligência de mercado, à medida que as empresas utilizam dados e informações para formular estratégias futuras.

Técnicas de PNL, como análise sintática e semântica, requerem algoritmos que extraem as informações importantes de cada frase usando regras gramaticais.

Ao contrário da análise semântica, que lida com o significado dos dados ou do texto, a análise sintática se concentra nas frases e nas questões gramaticais associadas aos dados/texto.

8. Automação de análise de dados e AI

Data Analytics Automation refere-se à automação de tarefas analíticas com sistemas e processos de computador para minimizar o envolvimento humano.

A automação dos processos de análise de dados pode ter um impacto significativo na produtividade de muitas empresas.

Além disso, abriu o caminho para a automação de processos analíticos (APA), conhecida por ajudar a revelar insights preditivos e prescritivos para ganhos mais rápidos e maior ROI.

A tecnologia irá acelerar a produtividade e melhorar a utilização de dados. Essa ferramenta possui um recurso notável: ela pode pesquisar dados categóricos para criar um conjunto de recursos relevantes.

Entre os softwares de análise de dados mais populares estão IBM Analytics, Apache Spark, Apache Hadoop e SAP.

9. Governança de Dados

A governança de dados é o processo de garantir dados de alta qualidade e fornecer uma plataforma para permitir o compartilhamento de dados com segurança.

Isso é importante em uma organização, ao mesmo tempo em que cumpre todos os regulamentos relacionados à segurança e privacidade de dados.

Ao implementar as medidas de segurança necessárias, uma estratégia de governança de dados garante a proteção de dados e maximiza o valor dos dados.

Não ter um programa de governança de dados eficaz pode resultar em violações de conformidade, multas e baixa qualidade dos dados.

Influenciando decisões de negócios, problemas para encontrar os dados corretos, atrasos na análise, oportunidades perdidas e modelos de IA mal treinados.

Ao democratizar os dados, ela tem o potencial de incorporar dados em todos os aspectos da tomada de decisões, além de criar confiança entre os usuários, aumentar o valor das marcas e reduzir a probabilidade de violações de compliance.

10. Análise de dados de autoatendimento baseados na nuvem

A análise de dados de autoatendimento se tornou a próxima grande novidade na análise de dados por meio de sistemas de gerenciamento baseados em nuvem.

Os líderes de recursos humanos e finanças estão liderando esse movimento, investindo pesadamente em soluções de tecnologia baseadas em nuvem.

Pois, permitem que todos os usuários tenham acesso direto às informações de que precisam.

A análise de autoatendimento coloca os dados diretamente nas mãos e nas cabeças dos usuários a quem se destina a atender – são eles que precisam.

Com análises de autoatendimento fornecidas pela nuvem, você pode aumentar sua vantagem competitiva e aumentar sua eficiência.

A incorporação de análises baseadas em nuvem em suas finanças ou plataforma de RH garante o acesso apenas aos dados de que precisam.

A análise de autoatendimento pode transformar todos os aspectos de uma empresa de dentro para fora.

Por exemplo, o Chief Financial Officer (CFO) pode fornecer informações financeiras para>

  • Departamento de RH;
  • Marketing;
  • Departamento de produtos e de vendas;
  • Departamento de operações.

A fim de que possam realizar sua própria descoberta de dados e análise visual e determinar o eficácia de suas ações.

Conclusão sobre a implementação de Dados e IA

No geral, as 10 principais tendências de ciência/engenharia de dados discutidas , podemos concluir que as empresas estão se tornando centradas em dados no mundo dos negócios.

Com o avanço da inteligência artificial (IA), da Internet das Coisas (IoT) e da automação em nosso dia a dia, é essencial reconhecer essas tendências.

Pois elas podem ajudar as organizações a lidar com as muitas mudanças e incertezas que estão se tornando cada vez mais prevalecentes.

Identifique-as, experimente-as e depois invista agressivamente nas principais tendências que são importantes e alinhadas com seus objetivos estratégicos de negócios.

Certifique-se de prestar atenção às tendências atuais para não ser pego por tecnologias futuras.

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