[PREVISÃO] As dez apostas para Business Intelligence em 2017, segundo a Tableau


Fonte: ComputerWorld



Em 2016, uma onda de análise de autoatendimento inundou as empresas. As organizações começaram a adotar a abordagem moderna de análise de dados, criando uma parceria entre o departamento de TI e as áreas de negócios para obter o máximo de valor de seus dados. Enquanto a TI cuidava das tecnologias de escalonamento e expansão, os usuários corporativos compartilhavam e colaboravam com seus dados.
Para a Tableau Software, uma das empresas líderes de visualização de dados, em 2017 essa cultura de autoatendimento em análise de dados continuará a se espalhar e será uma norma de trabalho. Consequentemente, as ferramentas que dão apoio a essa evolução se tornarão comuns.
O diretor de produtos (Chief Product Officer) da Tableau, Francois Ajenstat, arrisca um momento "bola de cristal" e lista o que a empresa considera as principais tendências de BI para o próximo ano. Confira
1. A abordagem moderna de BI é o novo padrão
“Muitas organizações já adotaram a abordagem moderna para o business intelligence, democratizando a análise de dados. Já passamos do ponto de inflexão para o BI moderno, de acordo com o Gartner, e continuaremos a ver organizações de todos os tamanhos usando plataformas confiáveis e escaláveis para encorajar as pessoas a ter insights com seus dados.”
2. Análises colaborativas ganham destaque
“Graças ao fácil acesso aos dados confiáveis e ao compartilhamento simples por meio da tecnologia em nuvem, a informação não flui mais em apenas uma direção. Os dias de compartilhamento de dados via PDFs ou PowerPoints acabaram. Em 2017, as pessoas compartilharão livros e fontes de dados interativos e em tempo real. Elas ficarão conectadas via alertas e e-mail e irão compartilhar descobertas, colaborar com o trabalho umas das outras e impulsionar os negócios.”
3. Todos os dados se tornam iguais
“Em 2017, o valor dos dados não estará mais relacionado ao seu tamanho ou classificação. Não importará se estamos falando de Big Data ou de uma simples planilha do Excel. O que contará mesmo é que as pessoas possam acessar os dados com rapidez e facilidade para responder a perguntas e melhorar resultados. Os usuários empresariais não terão que se preocupar se seus dados estão armazenados em Hadoop, Redshift ou um arquivo do Excel. Eles terão uma visão completa de suas análises, não importa quantas fontes de dados diferentes elas tenham.”
4. O autoatendimento chega à preparação dos dados
“Embora a descoberta de dados de autoatendimento tenha se tornado o padrão, a preparação de dados permaneceu no domínio dos especialistas em TI e dados. Isso mudará em 2017. As tarefas comuns de preparação de dados, como as importações JSON e HTML e as junções entre bancos de dados não serão mais delegadas a especialistas. Num futuro próximo, o usuário comum será capaz de enfrentar essas tarefas como parte de seu fluxo de análise.”
5. As análises estão em todo lugar
“Análise de dados funciona melhor quando faz parte do fluxo de trabalho das pessoas. Em 2017, elas estarão presentes em todas as áreas, e a expectativa do mercado é que isso otimize todos os processos de empresas. Isso muitas vezes colocará a análise nas mãos de quem nunca teve acesso a dados antes, como gerentes de loja, funcionários de centrais de atendimento e motoristas de caminhões.”
6. O departamento de TI será o herói dos dados
“Finalmente, é hora da TI quebrar o ciclo e evoluir do produtor para o habilitador. A TI está no controle da transformação para a análise de autoatendimento escalável e está fornecendo a flexibilidade e a agilidade de que a empresa precisa para inovar e, ao mesmo tempo, equilibrar a governança e a segurança dos dados. E, ao permitir que a organização tome decisões com base nos dados e na velocidade dos negócios, o departamento TI surge como o herói dos dados que ajuda a dar forma ao futuro da empresa.”
7. As pessoas trabalharão com os dados de forma mais natural
"Em 2017, a interface para os dados será ainda mais natural, graças, em parte, a aperfeiçoamentos em áreas como geração e processamento de linguagem natural. As interfaces de linguagem natural são o mais novo acréscimo à caixa de ferramentas do BI, e podem tornar dados, gráficos e painéis ainda mais acessíveis, permitindo que as pessoas interajam com os dados por meio de textos e linguagens naturais. Embora haja ceticismo saudável em torno deste novo campo, será uma tendência emocionante de acompanhar."
8. A transição para a nuvem ganha velocidade
“Em 2017, a força dos dados levará as empresas a implantar suas plataformas de análise onde os dados estão. Embora muitas organizações continuem implantando uma arquitetura híbrida e soluções locais, as análises na nuvem representarão cada vez mais uma solução rápida e escalável.”
9. As análises avançadas ficam mais acessíveis
“Os usuários corporativos estão cada vez mais habilidosos com os dados, e as análises avançadas ficaram mais acessíveis. Os usuários já estão aproveitando poderosas funções analíticas como agrupamento k-means e previsões, e em 2017, a análise avançada será o padrão para o usuário corporativo.”
10. A capacidade de analisar dados será uma habilidade indispensável no futuro
“Em 2016, o LinkedIn listou o business intelligence como uma das principais habilidades para conseguir um emprego. Em 2017, a análise de dados será uma competência obrigatória para profissionais de todas as áreas. No ambiente profissional, as pessoas esperam que as plataformas intuitivas de BI embasem o processo decisório em todos os níveis.”
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Sobre Grimaldo Oliveira

Mestre pela Universidade do Estado da Bahia (UNEB) no Curso de Mestrado Profissional Gestão e Tecnologias Aplicadas à Educação (GESTEC) com o projeto “GESMOODLE – Ferramenta de acompanhamento do aluno de graduação, no ambiente virtual de aprendizagem(MOODLE), no contexto da UNEB“. Possui também Especialização em Análise de Sistemas pela Faculdade Visconde de Cairu e Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal da Bahia. Atua profissionalmente como consultor há mais de 15 anos nas áreas de Data Warehouse, Mineração de Dados, Ferramentas de Tomada de Decisão e Estatística. Atualmente é editor do blog BI com Vatapá. Livro: BI COMO DEVE SER - www.bicomodeveser.com.br

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