- 11/05/2022
- Posted by: Alexsandro Brum
- Categories: Análise de dados, IA & AutoML
Assim como toda tecnologia, o big data esta em constante evolução, por esse motivo, nunca é tarde demais para alcançarmos essas tendências expressivas para este ano. Já que, o ano de 2022 está sendo um ano divisor de águas para big data, IA e análises, com mais empresas esperando resultados comerciais tangíveis. Isso se dá pelo fato do, “Big Data” não ser diferente dos dados comuns.
A questão é que a quantidade de dados é muito maior e há um número crescente de casos de uso para analisá-los. À medida que as ferramentas para coletar, armazenar, processar e gerenciar os dados surgem e evoluem continuamente, fica evidente que as estratégias de análise de Big Data precisam ser flexíveis e ágeis para que seja possível atender às necessidades comerciais em constante mudança.
Para isso, citaremos algumas resoluções de big data para 2022:
1. Estabeleça uma política de retenção de dados
Muito além de definir quais e por que os dados serão retidos, o ideal é documentar e formalizar essas decisões através de uma Política de Retenção de Dados.
Além de orientar futuras decisões, elaborar o documento também coloca todos os colaboradores na mesma página, possibilitando treinamentos específicos e fortalecendo uma cultura de segurança dos dados na empresa – sempre que houver dúvidas, basta consultar as definições.
Com dados globais projetados para crescer para 180 zettabytes até 2025 e big data compreendendo 80% desses dados, 2022 é a hora de adotar políticas de retenção de big data e eliminar os dados que você não precisa.
2. Defina a função do big data na malha de dados e desenvolva mais aplicativos LOW CODE
Para quebrar os silos do sistema departamental e disponibilizar dados de toda a organização para todos para análise e tomada de decisões, a TI deve se concentrar em trazer big data, bem como dados estruturados mais tradicionais, para a malha de dados que constrói para conectar todos esses silos e repositórios.
E junto a isso, é necessária a implementação de ferramentas de relatórios sem código e com pouco código para análise pode colocar mais relatórios de análise nas mãos dos usuários finais mais rapidamente, além de aliviar a carga de trabalho de TI.
3. Reavalie o valor comercial dos aplicativos implantados e desenvolva uma estratégia de manutenção de aplicativos e dados
Assim como as tecnologias, os negócios mudam constantemente. É provável que haja um “desvio” entre o que as soluções de análise continuam a focar e o que a empresa precisa agora.
Em 2022, revise a eficácia dos aplicativos de análise que você implantou para ver o desempenho deles e se ainda estão atendendo às necessidades dos casos de uso de negócios para os quais foram projetados.
E assim como os dados e aplicativos estruturados, aqueles que empregam big data e análises também precisam de manutenção. No entanto, muitas organizações que implantam análises e big data não têm procedimentos estabelecidos para manutenção. Big data e análises em produção atingiram um nível de maturidade em que os procedimentos de manutenção devem ser desenvolvidos e praticados.
4. Revise a segurança, privacidade, fontes confiáveis e assim melhore a TI
O Big data, em particular, pode ser adquirido de uma variedade de fontes de terceiros. Essas fontes devem ser revisadas regularmente quanto à aderência aos padrões de segurança e privacidade corporativos, assim como seu próprio big data interno.
Para dar suporte a operações e análises de big data, são necessárias novas habilidades de TI para a equipe. Isso pode exigir treinamento adicional em análise de dados, ciência de dados, armazenamento de big data e gerenciamento de processamento, além de competência com ferramentas de desenvolvimento mais recentes, como análises de Low Code e No Code.
5. Melhore o big data e as análises que dão suporte à experiência do cliente
Quase toda empresa quer melhorar a experiência que seus clientes têm com ela. O ponto central desse processo é o desenvolvimento de automação voltada para o cliente e ajuda para auxiliar os clientes a obter respostas para solicitações, perguntas e problemas.
A automação de sistemas voltados para o cliente (por exemplo, bate-papo, atendentes telefônicos etc.) que usam PNL (processamento de linguagem natural) e IA (inteligência artificial) para interpretar o sentimento do cliente e se envolver em conversas está longe de estar a ideal.
Portanto, as empresas que se concentram em melhorar o desempenho da PNL e da IA nessas áreas serão, certamente, beneficiadas.
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