10 PRINCIPAIS

Tendências de Business Intelligence

PARA 2017


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Nos últimos anos, os dados se tornaram essenciais para as organizações, e aquelas que capacitaram seus usuários corporativos para aproveitar o poder desses dados ganharam vantagem competitiva e puderam inovar com mais rapidez. Essa mudança provocou uma tensão entre a abordagem antiga e a abordagem moderna de BI nas organizações, principalmente nas relações entre controle e agilidade, autoatendimento e governança. Assim, a TI e a empresa iniciaram uma parceria para maximizar o impacto de seus dados.

E agora? O que está por vir? Reunimos opiniões e observações de nossos especialistas que atenderam a centenas de milhares de clientes no mundo inteiro, e estas são as nossas previsões.

Confira nossas previsões abaixo.

01: A abordagem moderna de BI é o novo padrão

Muitas organizações já adotaram o BI moderno para democratizar a análise. Segundo a Gartner, já ultrapassamos o período de transição para o BI moderno. Continuaremos vendo organizações de todos os tamanhos aproveitar plataformas confiáveis e escalonáveis para estimular as pessoas a descobrir informações nos seus dados.

Leia mais no site da Gartner (em inglês)

02: As análises colaborativas ganham destaque

Graças ao fácil acesso a dados governados, as informações já não se movem em uma única direção. Já se foram os dias em que os dados eram compartilhados em PDFs ou PowerPoints estáticos. Em 2017, as pessoas compartilharão pastas de trabalho, análises e painéis interativos em tempo real. Elas estarão sempre conectadas aos seus dados graças a assinaturas e alertas acionados pelos próprios dados. Compartilharão descobertas, aproveitarão o trabalho umas das outras e impulsionarão os negócios explorando a criatividade e o potencial intelectual de toda a organização.

Leia mais no site da Datanami (em inglês)

03: Igualdade para todos os dados

Em 2017, o valor dos dados não estará mais relacionado ao seu tamanho ou classificação. O que contará mesmo é que as pessoas possam acessar os dados com rapidez e facilidade e explorá-los junto com outros tipos de dados para responder a perguntas de negócios e melhorar resultados. Os usuários corporativos não precisarão se preocupar se os dados estão armazenados no Hadoop, Redshift ou em uma planilha do Excel. Eles poderão aproveitar o poder dos dados, independentemente da diversidade das fontes de dados.

Leia mais no site da Entrepreneur (em inglês)

04: O autoatendimento chega à preparação dos dados

Embora a descoberta de dados de autoatendimento tenha se tornado o padrão, a preparação dos dados continuou no âmbito da TI e dos analistas de dados. Isso mudará em 2017. Tarefas comuns de preparação de dados, como análise de dados, importações de dados JSON e HTML e organização de dados não serão mais delegadas a especialistas. Com as inovações desse panorama em transformação, todos poderão realizar essas tarefas diretamente no fluxo de suas análises.

Leia mais no site da Datanami (em inglês)

05: As análises estão em todo lugar, graças ao BI incorporado

As análises funcionam melhor quando fazem parte do fluxo de trabalho das pessoas. Em 2017, a análise será contextualizada e incorporada aos aplicativos que as pessoas usam diariamente, seja o Salesforce ou portais internos. Essa integração direta aumentará a visibilidade e a aplicação prática dessas análises, muitas vezes por pessoas que nunca exploraram dados, como atendentes de lojas, operadores de centrais de atendimento e motoristas de caminhão.

Leia mais no site da TechTarget (em inglês)

06: A TI se torna o herói dos dados

Finalmente chegou a hora de a TI quebrar o ciclo tradicional e passar de produtora para viabilizadora. A TI está no controle da transformação para a análise de autoatendimento escalonável. A TI está fornecendo a flexibilidade e a agilidade de que a empresa precisa para inovar, ao mesmo tempo que equilibra a governança, a conformidade e a segurança dos dados. E, ao permitir que a organização tome decisões com base nos dados e na velocidade dos negócios, a TI surge como o herói dos dados que ajuda a dar forma ao futuro da empresa.

Leia mais no site da Gartner (em inglês)

07: As pessoas começam a trabalhar com os dados de forma mais natural

Em 2017, a interface para os dados será ainda mais natural, graças, em parte, a aperfeiçoamentos em áreas como geração e processamento de linguagem natural. Uma novidade na “caixa de ferramentas” de BI, as interfaces de linguagem natural tornam os dados, gráficos e painéis ainda mais acessíveis ao permitir que as pessoas interajam com os dados usando texto e linguagem naturais. Apesar do ceticismo saudável que ronda essa nova área, será muito interessante vê-la se desenvolver.

Leia mais no site da Dataversity (em inglês)

08: A transição para a nuvem ganha velocidade

Em 2017, a gravidade dos dados levará as empresas a implantar suas plataformas de análise onde os dados estão. Embora muitas organizações continuem implantando uma arquitetura híbrida e soluções locais, as análises na nuvem representarão cada vez mais uma solução mais ágil e escalonável.

Leia mais no site da Datanami (em inglês)

09: As análises avançadas estão ficando mais acessíveis

Os usuários corporativos estão cada vez mais habilidosos com os dados, e as análises avançadas ficaram mais acessíveis. Em 2017, esses dois fenômenos convergirão, à medida que as análises se tornarem uma tarefa comum para quem não é um cientista dos dados. Inclusive, os usuários corporativos já estão aproveitando funções avançadas de análise, como agrupamentos k-means e previsões. E, em 2017, eles continuarão ampliando suas habilidades de análise.

Leia mais no site da Marketwired (em inglês)

10: A capacidade de analisar dados será uma habilidade indispensável no futuro

Em 2016, o LinkedIn listou o business intelligence como uma das principais habilidades para conseguir um emprego. Em 2017, a análise de dados será uma competência obrigatória para profissionais de todas as áreas. Além disso, as pessoas passarão a esperar que as plataformas intuitivas de BI embasem o processo decisório em todos os níveis.

Leia mais no site da IDG (em inglês)