Especialistas da companhia compartilham suas percepções sobre as tendências de 2020 em Data Analytics, IA, Machine Learning, Deep Learning, transformação digital entre outras
A MicroStrategy®, líder mundial em software de analytics e mobilidade corporativa, acaba de divulgar o relatório 10 Enterprise Analytics Trends To Watch In 2020 sobre as melhores práticas ao avaliar, implantar e usar tecnologias analíticas e inteligência de negócios.Em colaboração com os principais analistas e influenciadores da Forrester, IDC, Constellation Research, Ventana Research e outros, a MicroStrategy destaca tendências e suas percepções que cobrem desde a inteligência artificial e móvel, à explosão de dados, fontes de dados, além de alguns fatores humanos, que incluem uma escassez prevista de talentos em Data Analytics.
"Estamos empolgados em apresentar nosso relatório anual sobre as principais tendências em Analytics corporativas a serem observadas em 2020. Vemos uma oportunidade crescente para os tomadores de decisões aproveitarem as últimas tendências e avanços em análises corporativas, IA, ML, Deep Learning e mais", explica Vijay Anand, vice-presidente de marketing de produtos da MicroStrategy. "Ao colaborar com alguns dos principais especialistas do mundo na área, o relatório visa fomentar uma discussão bastante proveitosa junto aos os líderes que buscam tecnologias disruptivas para alavancar o Data Analytics, gerar maior eficiência, alcançar o ROI e superar a concorrência".
Confira nosso Top 10:
1. Deep Learning oferece uma vantagem competitiva
"Em 2020, os holofotes no que tange Deep Learning estarão voltados para a relação entre saber e fazer. Não é mais apenas uma palavra da moda, o advento pragmático do Deep Learning para prever e entender o comportamento humano configura-se como uma tempestade disruptiva em como as empresas empregarão a inteligência contra seus concorrentes"- Frank J. Bernhard, diretor de dados e autor de "SHAPE-Digital Strategyby Data and Analytics
2. AutoML melhora o ROI das iniciativas de ciência de dados
"O Machine Learning é uma das tecnologias de mais rápida evolução nos últimos anos, e a demanda por desenvolvimento de Machine Learning aumentou exponencialmente. Esse rápido crescimento, criou uma demanda por modelos prontos para uso que possam ser aplicados com facilidade e sem conhecimento de especialistas. "Marcus Borba, fundador e consultor principal da Borba Consulting.
3. O gráfico semântico se torna fundamental para agregar valor aos negócios
"O gráfico semântico tornar-se-á a espinha dorsal que suporta Data e Analytics em um cenário de dados que muda constantemente. As organizações que não usam um gráfico semântico correm o risco de ver o ROI relacionado às análises cair devido à complexidade crescente e aos custos organizacionais resultantes"-Roxane Edjlali, diretora sênior de gerenciamento de produtos da MicroStrategy e ex-analista do Gartner.
4. A visão humana torne-se ainda mais importante à medida que o volume de dados aumenta
"À medida que mais e mais pessoas sentem-se à vontade trabalhando com dados, eles também devem familiarizar-se com a etnografia dos mesmos ou com o estudo dos pontos aos quais se relacionam, o contexto em que foram coletados e o entendimento de que o dado sozinho não traz um cenário completo da situação" -Chandana Gopal, Diretora de Pesquisa, IDC
5. A nova geração de Embeeded Analytics acelera o tempo e obtenção de insights
"A análise concisa fornecida no contexto de aplicativos e interfaces específicos acelera a tomada de decisões. Esse estilo de incorporação e a curadoria de análises concisas e contextuais podem levar mais tempo, e com os avanços, incluindo métodos de desenvolvimento no-code e low-code, estamos vendo uma adoção crescente da próxima geração de Embeeded Analytics. "- Doug Henschen, VP e Analista Principal, Constellation Research
6. A necessidade de combinar fontes de dados continua a crescer
"Esperamos ver um foco contínuo na diversidade de dados. As organizações raramente têm uma plataforma única e padronizada de Data e Analytics , e várias ferramentas são usadas para acessar os dados. A necessidade de combinar essas fontes de dados só continuará crescendo. "- David Menninger, vice-presidente sênior e diretor de pesquisa da Ventana Research.
7. Habilidades orientadas a dados tornam-se um requisito nas companhias
"As empresas precisarão focar sua atenção não apenas nos esforços de recrutamento para de pessoas com fortes habilidades analíticas, mas também na educação, na qualificação e no aprimoramento dos funcionários atuais, à medida que a necessidade de tomada de decisão baseada em dados só aumenta - e a escassez de talentos, também" - Hugh Owen, vice-presidente executivo de educação mundial, MicroStrategy
8. AI é real e está pronta
"No próximo ano, mais desses CDAOs e CIOs confiantes garantirão que as equipes de ciência de dados tenham o que precisam para serem eficientes, e para que possam gastar 70%, 80% ou 90% de seu tempo realmente criando modelos de IA para serem implementados"- Srividya Sridharan, Mike Gualteri, JP Gownder, Craig Le Clair, e Ian Jacobs, Andrew Hogan.
9. A Inteligência Móvel evolui para 2020 e além
"Metade das organizações vai reavaliar o uso de dispositivos móveis e concluirá que sua tecnologia não atende adequadamente às necessidades de seus funcionários, levando-os a examinar uma nova geração de aplicativos móveis que permitem uma melhor experiência de trabalho e uma conectividade muito mais eficaz para o restante da organização e para os clientes. "- Mark Smith, CEO e Diretor de Pesquisa, Ventana Research
10. O futuro do Experience Management é potencializado pela IA
"À medida que os aplicativos são decompostos pelo processo de negócios para headless micro services, a automação e a inteligência irão desempenhar um importante papel na criação de personalização e eficiência em massa, e em escala. A Empresa Inteligente levará o contexto e o Data Analytics para impulsionar suas próximas ações. "- R" Ray "Wang, Fundador e Analista Principal, Constellation Research.
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