As dez principais tendências de business intelligence em 2019

o despertar da análise pós-moderna

Em um mundo onde informação é poder, precisamos de análises pós-modernas que descentralizem a propriedade de dados e proporcionem um alto desempenho que possa facilmente escalar para todos os colaboradores. Em 2019, veremos o surgimento desse movimento, à medida que a tecnologia muda para tornar os dados acessíveis a todas as pessoas e organizações. A seguir estão as dez qualidades de uma plataforma de análise pós-moderna:

1

Multi-cloud, híbrido e "edge computing" formarão uma sequência contínua.

Líderes de TI estão migrando cada vez mais dados para serviços de nuvem centralizados – e não apenas seus dados originados na nuvem, mas também os dados críticos para operar seus negócios. A promessa de capacidade sob demanda, armazenamento de baixo custo e um amplo ecossistema de ferramentas é atraente.

2

Cargas de trabalho – não apenas dados – serão distribuídas.

Uma das maiores megatendências não anunciadas de hoje é o surgimento do Kubernetes, uma inovação de software extremamente impactante que pode orquestrar e distribuir cargas de trabalho em contêiner para fornecer microsserviços. O Kubernetes pode acessar e processar dados localmente e nos perif´ricos, indo além de onde as plataformas de BI modernas podem ir - e as equipes de desenvolvimento de software estão aderindo rapidamente.

3

Os dados centralizados serão substituídos por uma visualização de todos os dados.

Em 2019, o foco mudará de colocar todos os dados em um único local para ter uma visualização de todos os dados. Os modelos de dados se tornarão mais padronizados, mas o surgimento de catálogos de dados corporativos mudará tudo. Esses catálogos são acessíveis em um hub, com uma visão de todo o conjunto de dados federados, e fornecem uma experiência de marketplace para a compra de dados.

4

As análises incorporadas redefinirão o próprio processo.

Nos próximos cinco anos, os aplicativos "inteligentes" serão onipresentes e a análise começará a redefinir os processos. Novas tecnologias, como a automação de processos por robôs (ou bots) - RPA, a automação inteligente de processos e a mineração de processos, analisarão pegadas digitais e automatizarão ou redefinirão os processos de negócios de maneira mais otimizada.

5

A inovação externa superará a inovação interna em 2X.

Em qualquer empresa, o número de pessoas capazes de inovar é finito - mas em um ecossistema aberto, a inovação é ilimitada. Por isso as plataformas abertas superarão gradualmente as fechadas. Em 2019, o mercado concluirá que APIs e extensões abertas são uma necessidade, já que a inovação em plataformas abertas ultrapassará a inovação em plataformas fechadas por um fator de 2X.

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6

O desempenho e a escalabilidade voltarão ao centro das atenções.

Mais dados, maiores cargas de trabalho e mais usuários são resultados inevitáveis da adoção bem-sucedida de analytics - mas a maioria das soluções de BI self-service fracassa com grandes cargas de trabalho. Recentemente, vimos avanços de desempenho por meio de indexação, armazenamento em cache e pré-preparação de conjuntos de dados muito grandes e distribuídos. À medida que empresas de todos os tamanhos aumentam sua adoção de data centers em hiperescala, o desempenho estará diretamente relacionado aos critérios de seleção.

7

A IA tornará a análise mais humana, não menos.

Em BI, a IA removerá muitos gargalos para obter os insights necessários, dando mais tempo para o que fazemos de melhor (ou seja, considerar problemas complexos no contexto e conectar pontos não lineares com a ajuda de intuição e empatia). Nos próximos cinco anos, a IA projetada em torno de seres humanos terá um impacto muito maior do que a IA que tira os seres humanos do processo.

8

As tecnologias de visualização, conversação e apresentação serão mescladas.

Nos últimos três anos surgiu o storytelling de dados orientado por máquina, oferecendo narrações através da geração de linguagem natural (NLG). Acrescentando a consulta em linguagem natural (NLQ) e processamento em linguagem natural (NLP), geralmente chamados de “conversational analytics”, essa abordagem se tornará muito mais interativa e mais facilmente aceita. Com o tempo, as tecnologias de storytelling de dados, conversational analytics e apresentação serão gradualmente mescladas.

9

A alfabetização de dados se tornará um KPI.

Novos métodos de mensuração do índice de alfabetização em dados permitirão que as organizações desenvolvam as habilidades dos funcionários de maneira mais direcionada. Ao mesmo tempo, novas ferramentas para determinar uma pontuação de alfabetização de dados corporativa ajudarão a impulsionar o sucesso em relação aos KPIs. Com a alfabetização de dados como um KPI, os CDOs e outros executivos podem orientar o desempenho como uma iniciativa estratégica e diferenciadora.

10

As plataformas evoluirão para sistemas.

Um sistema de BI pós-moderno conterá uma série de participantes humanos - e não humanos - com funções, habilidades e intenções diferentes. Os serviços digitais, robôs, agentes inteligentes, extensões e algoritmos aumentarão sua diversidade e sofisticação, aprendendo com humanos para aumentar o valor do sistema. Um sistema aberto com autoaprendizagem definirá o BI pós-moderno do futuro, possibilitando a democracia de dados e o empoderamento analítico.

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As maiores tendências de BI de 2019

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