TENDÊNCIAS ANALÍTICAS DE BIG DATA – A quantidade de dados gerados hoje de todos os domínios do setor, também conhecida como big data é enorme, abrangendo coleta de dados, análise de dados e processo de implementação de dados. Ao longo dos anos, as tendências de análise de big data estão mudando, de uma abordagem departamental à abordagem de dados orientada a negócios, adotando tecnologias ágeis e um foco maior em análises avançadas. As empresas precisam implementar as tendências certas de análises de big data baseadas em dados para se manterem à frente na concorrência.
Anteriormente, o big data era implantado principalmente por grandes empresas, que podiam pagar a tecnologia e os canais usados para coletar e analisar as informações. Hoje, o escopo do big data é alterado levando as empresas a grandes e pequenas a confiarem em big data para obter insights de negócios inteligentes. Isso levou a que grandes volumes de dados evoluíssem a um ritmo inacreditavelmente rápido. O melhor exemplo do crescimento é o big data na nuvem, que levou até mesmo as pequenas empresas a aproveitar as últimas tendências tecnológicas.
O fluxo interminável de informações é valioso para os negócios, mas também pode ser um desafio extrair insights acionáveis de um grande conjunto de dados de dados que podem ser desestruturados. Mesmo com esses obstáculos, não há como negar o fato de que o big data oferece aos negócios grandes oportunidades de crescimento. Aqui estão as “7 principais tendências de análise de Big Data”, que serão o assunto do mundo da tecnologia em 2019 e além.
1. Redes de IoT em rápido crescimento
Internet das coisas (IoT) será a tendência, que irá gerar mais de US $ 300 bilhões por ano até 2020. De acordo com as últimas tendências da indústria e relatórios de pesquisa, o mercado global de IoT crescerá a uma CAGR de 28,5%. Casas de negócios dependerão de mais pontos de dados para coletar informações para insights de negócios mais detalhados.
2. Predictive Analytics
O Predictive Analytics oferece insights personalizados que levam as organizações a gerar novas respostas ou compras de clientes e promover oportunidades de venda cruzada. O Predictive Analytics ajuda a tecnologia a se integrar em diversos domínios, como finanças, saúde, automotivo, aeroespacial, varejo, hotelaria, produtos farmacêuticos e indústrias de manufatura.
3. Dark Data
Dark Data na tecnologia são as informações digitais que atualmente não são usadas para análise de negócios. Esses dados são adquiridos por meio de várias operações de redes de computadores, que não são usadas de maneira a obter insights ou tomadas de decisão. Como as análises e os dados se tornam aspectos cotidianos das organizações, há uma necessidade crescente de entender que qualquer dado deixado inexplorado é uma oportunidade perdida e pode levar a um possível risco de segurança.
4. CDOs sob demanda
O perfil do Chief Data Officer (CDO) evoluiu e personals de recursos humanos estão procurando por profissionais que possam preencher este papel de trabalho moderno. Embora sob demanda, o CDO ainda é um conceito relativamente novo para muitas empresas. As organizações perceberam que precisam contratar um CDO, portanto, se você for um líder de dados que gerencia a limpeza, análise e visualização de dados em toda a empresa e estuda insights inteligentes, o CDO pode ser o perfil de trabalho para você.
5. Computação Quântica
Gigantes da tecnologia como IBM, Microsoft, Google e Intel competem entre si para trabalhar com rigor na tentativa de construir o primeiro computador quântico. A Quantum Computing permite criptografia de dados ininterrupta, previsão do tempo, solução de problemas médicos complexos, conversas reais e melhor modelagem financeira para que as organizações desenvolvam componentes de computação quântica, algoritmos, aplicativos e ferramentas de software em serviços de nuvem qubit.
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