O mercado de análise de dados, como sabemos, está prestes a ser interrompido (de novo). O novo ano evoluirá da preparação e análise completas de dados de autoatendimento com uma plataforma de Enterprise Data Intelligence colaborativa e governada, com um Data Marketplace integrado e Enterprise Data Preparation, que resultará em melhores operações e processos de negócios. Embora a mudança possa parecer abrupta, é o último balanço do pêndulo do Google Analytics.
Uma década atrás, os dados foram bloqueados e gerenciados pela equipe de TI. Se um usuário de negócios quisesse acessar o sistema de Business Intelligence ou um banco de dados, uma solicitação foi feita e a equipe de TI forneceu um relatório. Embora os dados fossem totalmente controlados, as informações contidas nos relatórios estavam desatualizadas e dificilmente úteis para o Google Analytics perspicaz. Mais recentemente, o pêndulo oscilou na direção oposta com o Autoatendimento Analytics e Data Preparation. Os usuários corporativos têm acesso aos conjuntos de dados da empresa ou utilizam arquivos e planilhas, permitindo o uso de dados em tempo real e o Google Analytics. O problema é que os indivíduos estão trabalhando em silos e salvando arquivos em qualquer lugar; assim, gerando desconfiança entre os colegas sobre a precisão e origens dos dados. As empresas continuam impedidas, mas, desta vez, pelo acesso excessivo.
Em 2018, o saldo será restaurado. A análise de dados e preparação de dados administrada, mas colaborativa, combinará a necessidade dos usuários corporativos de agilidade e acesso a dados para fins analíticos, com o desejo da TI de gerenciar processos protegidos e gerenciados de dados. O Data Preparation e o Analytics baseados em equipe, baseados em equipes, proporcionarão às empresas uma infraestrutura ágil e inteligente para uma tomada de decisão orientada por dados.
As empresas já estão implementando partes integrantes dessa nova abordagem para preparação e análise de dados, incluindo:
- Mercados de dados: Ao construir um único repositório que centraliza todos os conjuntos de dados, os usuários podem acessar rapidamente as informações necessárias para seus projetos analíticos. Enquanto isso, a TI retém o controle de governança rastreando quem está usando quais informações e quando.
- Recomendações inteligentes: algoritmos de Aprendizado de Máquina aprofundam o mercado centralizado de um repositório comum a um sistema de aprendizado inteligente que pode fazer recomendações com base em conjuntos de dados selecionados. As recomendações são influenciadas pelo comportamento do usuário, portanto, os exemplos de sugestão podem incluir quais conjuntos de dados usar, modelos de dados propostos ou o compartilhamento dos resultados de saídas analíticas anteriores.
- Colaboração: além das recomendações inteligentes, os usuários podem colaborar facilmente para saídas analíticas entre negócios. Nas organizações de hoje, os indivíduos podem se sentar em cubículos lado a lado trabalhando para resolver o mesmo problema de dados. Sob uma abordagem baseada em equipe, os usuários combinam seu conhecimento trabalhando juntos para responder a perguntas e resolver problemas, permitindo uma compreensão mais completa de como as informações se encaixam; eliminando assim completamente a questão do isolamento.
- Socialização: os indivíduos podem avaliar conjuntos de dados e resultados no Data Marketplace centralizado para alertar outras pessoas sobre a utilidade das informações, dando os polegares para cima, polegares para baixo ou sugerindo um determinado conjunto de dados aos colegas por meio de comentários. Essa socialização impulsiona ainda mais a abordagem baseada em equipe para preparação e análise de dados.
Com a abordagem colaborativa ao Data Preparation and Analytics, as empresas implementam uma forma natural de Governança de Dados sobre os dados, e o mercado centralizado de dados selecionados melhora a Qualidade de Dados geral e a confiança nos resultados analíticos finais. Como resultado, as empresas criam uma plataforma inteligente de gerenciamento de dados que garantirá resultados comerciais positivos e processos operacionais.
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