2017: o ano da literacia de dados

A empresa de visual analytics Qlik prevê que, depois de uma ano em que os programadores de aplicações e analistas de negócio passaram a ser “muito procurados” por empresas, em 2017 as sociedades e organizações vão começar a despertar para uma realidade: a literacia de dados.

A literacia de dados é hoje “tão necessária a todos, como era a escrita e a leitura há 100 anos”, explica em comunicado a Qlik. Para a empresa, 2017 é o ano da literacia de dados no mercado de Business Intelligence, que vai assistir às seguintes dinâmicas:

• Torna-se cada vez mais importante perceber qual a informação correta, que muitas vezes surge misturada com dados incorretos. Procurar, criticar, certificar e argumentar com dados de forma governada são os pilares da literacia de dados.

• O Big Data  começa a ser menos sobre tamanho e mais sobre combinações. Com uma maior fragmentação de dados, sendo a sua maioria criada externamente e em cloud, olha-se menos para conjuntos de dados isolados. “A onda seguinte será sobre a capacidade em combinar rapidamente Big Data com Small Data para casos específicos”.

• A visualização self-service torna-se uma “comodidade, acessível a todos”. 2017 é o ano em que as barreiras para aceder a grandes ferramentas analíticas são virtualmente removidas. Com mais indivíduos capacitados a realizar jornadas analíticas, as taxas de literacia de dados irão aumentar.

• A descoberta de dados evolui para o Business Intelligence moderno, substituindo o tradicional, e torna-seo “novo normal” nas organizações. Este ano, esta questão evolui não apenas para complementar mas também para substituir cada vez mais as “arcaicas” plataformas de relatório. No entanto, altera também os requisitos para as estruturas de back-end no que diz respeito à escala, performance, governação e segurança.

• Testemunhamos atualmente uma mudança acelerada para a cloud. Porém, uma só cloud não é suficiente porque os dados e “workloads” não vão estar numa única plataforma. A cloud híbrida e multi-ambiente irão emergir como modelo primário, o que significa que os “workloads” vão ser possíveis na cloud e nos softwares locais. Resultando nesse mesmo modelo marginalizando uma abordagem de “apenas cloud”.

• Em 2017, vamos aprender o outro lado das “análises pessoais”. A informação torna-se cada vez mais granular e é utilizada para o “segmento do único”. Ao compreenderem as preferências dos consumidores e os padrões de comportamento, as organizações podem utilizar este tipo de informação para personalizar produtos, serviços e mensagens. No entanto, os consumidores vão ficar mais alertas para o valor da sua informação pessoal à medida que esta se torna mais disponível a terceiros.

• A analítica não só estará em todo o lado como, cada vez mais, em tudo. “O Pokémon Go é um indicador das próximas mudanças depois da mobilidade e o mundo empresarial notará”. Isto significa que a analítica vai começar a surgir no contexto da realidade geo-espacial, toque, voz, realidade virtual e gamificação, continuando no trajeto de ligar-se a dispositivos.

• O foco muda para aplicações de análise personalizadas e análises nas aplicações. A literacia de dados vai ao encontro das necessidades dos indivíduos através de aplicações de análise personalizadas e contextualizadas, assim como análises que nos alcançam nos nossos “momentos.”

• A visualização enquanto conceito vai evoluir de apenas análises para toda a informação da cadeia de abastecimento. Posteriormente, “mais progressos serão feitos na área da visualização, fazendo desta um meio de comunicação de resultados. O efeito de rede disto assenta em números crescentes de utilizadores que conseguem fazer mais nos dados da cadeia de abastecimento, promovendo o conceito de literacia de dados”.