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Dez tendências de Business Intelligence para 2018

December 15, 2017

Toda empresa – desde startups emergentes até as organizações globais – precisa lidar com um número incalculável de dados, e a necessidade de desenvolver um método eficaz para gerenciar esta demanda tem sido um grande ponto de discussão. 

Se os dados são o “ouro” escondido nas bases de dados das empresas, a camada de tecnologia capaz de transformá-los em dinheiro é formada por ferramentas de Business Intelligence (BI), Big Data e Analytics. O BI consolida os principais indicadores de uma empresa com base em dados obtidos no sistema de gestão integrado ERP e fornece visões precisas e analíticas, que apoiam a tomada de decisão. O Big Data e o Analytics estabelecem novas correlações entre os dados, utilizando as análises preditivas como base para transformar dados em informações inteligentes e acionáveis para negócios.

Pensando nisso, Eduardo Schvinger, diretor da Tableau Brasil, empresa de software para análise visual de dados, separou as 10 tendências mais relevantes em BI para ter em mente para o próximo ano.

1 - Não temer a Inteligência Artificial

Automatizar tarefas simples, que dependem de mão de obra intensiva, como matemática básica, garante aos analistas ganho de tempo para pensar estrategicamente sobre implicações comerciais de suas análises e planejar os próximos passos. Além disso, a IA ajuda o analista a permanecer no fluxo de seus dados. Sem precisar parar números decisivos, os analistas podem fazer as próximas perguntas para se aprofundarem na análise. É inegável o potencial da máquina, mas é fundamental reconhecer que ela deve ser adotada quando há resultados claramente definidos. Embora possa haver a preocupação do profissional ser substituído, a automatização pode ser a grande aliada do analista, tornando-o mais preciso e impactante para os negócios.

 

2 - Apostar no processamento da linguagem natural

O Gartner prevê que até 2020 50% das consultas analíticas serão geradas por meio de pesquisa e processamento de linguagem natural (NLP, sigla em inglês) ou voz. A NLP capacitará pessoas a fazerem perguntas mais detalhadas sobre os dados e receberem respostas relevantes que as levem até as melhores decisões. Simultaneamente, os desenvolvedores e engenheiros darão maiores passos ao explorar como a PNL é utilizada, examinando como as perguntas são feitas. O maior desafio e melhor ganho será o de enfrentar ambiguidades e entender os diversos fluxos de trabalho. A oportunidade surgirá, não da colocação da NLP em todas as situações, mas tornando-a disponível nos fluxos de trabalhos corretos para que se torne uma segunda natureza aos que a utilizam.

 

3 - Governança de dados dependente de contribuições coletivas