4 tendências em Data Analytics que as empresas devem estar atentas

O Data Analytics é a técnica de transformar dados em informações valiosas. É uma ciência que engloba desde o processamento aos estudos desses dados brutos, com o objetivo de transformá-los em informações úteis para a tomada de decisões dentro das empresas. 

Uma boa gestão de dados é uma ferramenta poderosa para grandes negócios. As organizações que não investem no gerenciamento de informações, hoje, perdem grandes oportunidades e correm o sério risco de se tornarem obsoletas.  

Portanto, o Data Analytics é uma estratégia base para a inteligência corporativa, que garante redução de custos, melhora na experiência do cliente, otimização de processos e alcance de mercados especializados, dentre outros benefícios.   

De acordo com o Gartner, 65% das organizações de vendas B2B estão conscientes dessa importância e farão a transição da tomada de decisão intuitiva para a embasada em informações consistentes até o ano de 2026. Essa tendência é conhecida como data-driven decisions, ou seja, decisões guiadas por dados concretos.  

Quer conhecer outras tendências em Data Analytics? Continue lendo!  

1. Data literacy, ou alfabetização em dados

O data literacy é uma tendência que está diretamente ligada ao data-driven. Por quê? Porque para que uma empresa seja realmente guiada pelos dados, é necessário que todos os tomadores de decisão estejam familiarizados com esse processo.  

O data literacy é uma estratégia de educação corporativa que faz parte do processo de democratização das informações. Essa tendência indica dados cada vez mais acessíveis a diferentes membros da equipe, que estarão “alfabetizados” para usá-los da melhor forma possível.   

Dessa forma, fortalece-se uma nova cultura dentro das empresas e se cria um alinhamento entre os departamentos, que passam a trabalhar de forma mais convergente e orientados pelas mesmas bases. Afinal, a função do Data Analytics não é apenas ter o domínio dos dados e gerar insights, mas democratizar o acesso a eles para torná-los úteis. 

2. Uso da inteligência artificial

Outra tendência à qual as empresas devem estar atentas é o uso da inteligência artificial. De forma alguma a IA vem para substituir o Data Analytics, mas sim para dar suporte a ele. Afinal, como já dissemos, o volume de dados a ser trabalhado é cada vez maior e só tende a crescer. 

Ter ferramentas inteligentes, que permitam o processamento de forma mais rápida, eficiente e segura, é um passo importante para lidar com esse aumento, já que estamos falando de uma quantidade de informações que pode ser humanamente inassimilável sem a ajuda de um software. 

3. Realidade aumentada para humanização dos dados

Além do processamento e da análise em si, a apresentação dos dados pode ser um desafio. Por isso, há a tendência de aposta na realidade aumentada para torná-los mais palpáveis.  

A criação de cenários de contextualização, gráficos interativos e possibilidades imersivas permitem o “mergulho” nos dados e compreensão do que eles querem dizer de forma mais completa e aprofundada.  

4. Cruzamento e integração em Data Analytics para análises preditivas

Outra tendência crescente em 2023 são as análises preditivas. O data science deixa de ser uma forma de solucionar problemas para se tornar uma maneira de prevê-los.  

Para isso, usa-se o cruzamento de diferentes dados criando uma malha de informações por meio da qual se torna possível fazer suposições assertivas baseadas em fatores que se repetem.  

Essa tendência aumenta ainda mais o nível de inteligência na estratégia de negócio. Para executá-la, entretanto, é preciso ter um trabalho de data Analytics de excelência, com alta maturidade e conhecimento técnico.  

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