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4 previsões de BI e analytics para 2017

Por Redação

em Analytics/big data

2 anos atrás

O mercado de business intelligence (BI, na sigla em inglês) e analytics está aquecido, devendo gerar crescimento acelerado. Allan Pires, CEO da multinacional dinamarquesa Targit para a América Latina e Texas, revela as principais estratégias desse mercado que definirão o futuro. Confira abaixo:

1. Aumento da liderança via self-service BI
Self-service é a prática de se obter um benefício sem a necessidade do intermediário, tendo em vista a redução de custo e de espera na hora de executar uma atividade. No mundo dos negócios, não poderia ser diferente. Pode-se fazer alusão ao conceito chamado Customer Self-Service (CSS), que funciona da mesma forma que um autoatendimento, mas dentro das corporações.

Como facilitador, a ferramenta oferece acesso imediato às informações e processos de negócios, sem a necessidade de uma equipe de TI especializada presente para a análise dos dados da empresa. O self-service BI é a modernização da conhecida ferramenta de business intelligence, podendo ser manejada oportunamente por um executivo ou profissional não especializado e, com isso, é possível descentralizar o processo de análise por meio de uma interface de fácil manuseio.

As vantagens com a adoção de um modelo self-service são inúmeras como disponibilidade 24/7, redução de custo na criação e manutenção das análises e processos, além do alto grau de confiabilidade. Estas novas ferramentas tecnológicas também estão prontas para uso e disponíveis em Market Places Digitais e dispositivos móveis.

2. Adeus ao limite de exploração dos dados
Nos últimos anos, vimos o avanço da consumerização da TI, termo utilizado para explicar a entrada de dispositivos pessoais no ambiente de trabalho, seja celular, notebook ou tablet. Muitas das análises realizadas pelos dispositivos móveis – criadas em ferramentas como o Excel – eram limitadas quanto ao volume de dados e não permitiam combinações de diversas informações ao mesmo tempo.

Agora, com a introdução de novas funcionalidades em soluções já existentes no mercado, a captura de dados em diferentes formatos se tornou possível, atendendo demanda projetada para TI Bimodal e para modernas plataformas de Business Intelligence.

3. Crescente dependência de serviços na nuvem
Os serviços na nuvem ainda cumprem seu papel de grande importância em projetos das pequenas, médias e grandes corporações. E no mundo do business intelligence, não poderia ser diferente – tanto como fonte de dados quanto como plataforma de entrega de BI. Um número crescente de usuários de BI precisa ser capaz de se conectar facilmente, integrar e analisar dados de fontes fora do armazém de dados existente. Não só é importante ser capaz de extrair dados de arquivos do Excel e CSV, mas também de aplicativos baseados em nuvem, entre outras inúmeras fontes de dados baseadas em nuvem ou na web.

Ferramentas de análise baseadas em nuvem e híbridas introduzem um novo tipo de flexibilidade em comparação a estrutura tradicional de um armazém de dados. Este é um grande benefício para as empresas que optam por aproveitar, uma vez que a liberdade da infraestrutura tradicional de BI pode reduzir drasticamente o custo total de propriedade do BI.

4. Internet das coisas (IoT, na sigla em inglEs) e o aumento do valor dos projetos de análise preditiva
O futuro é claro. Com o aproveitamento de grandes quantidades de dados acionáveis da internet das coisas, a análise preditiva tem sido, em grande parte, uma fantasia futurista para a maioria das empresas. Contudo, em 2017 teremos um aumento na disseminação de sensores, algoritmos e tecnologias que ajudarão as empresas a capturar e prever eventos futuros, incluindo o aproveitamento da IoT. Mas como analisar dados real-time e ter uma visão holística do negócio? Esta é a proposta das novas versões de ferramentas de BI & analytics.

Considerando a geração de dados das “coisas”, teremos um novo fator de aceleração. Precisamos ser capazes e competentes para analisar o fluxo crescente de dados e encontrar novos padrões de crescimento e ruptura, pontos de correção de curso, etc. Assim como a internet das coisas está literalmente ligada à saúde e bem-estar dos usuários, o analytics está ligado diretamente à capacidade de analisar dados de qualquer coisa e converter em mensuração assertiva para a saúde dos negócios.


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