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Principais Tendências de Análises de Dados em 2017

Principais Tendências de Análises de Dados em 2017

Principais Tendências de Análises de Dados em 2017

Há muito interessante em matérias que falam sobre a análise de dados e sua tendência. O investimento em Business Intelligence e Análises foi extremamente elevada e continua a crescer a um ritmo rápido. É possível que 2017 seja um dos anos mais emocionantes, onde o mercado de Análises moldarão uma série de eventos relacionados aos negócios e além disso. Convido-o a ler sobre aquelas, que acredito, serão as principais tendências de investimento em 2017.



Como sempre, estas são apenas previsões, e o futuro sobre eles mostrará se são mesmo realistas. Independentemente dos exatos resultados dessa especulação para o mercado de Análises em 2017, este ano certamente será um momento interessante para o cenário de negócios, e vamos precisar esperar para ver o impacto das Análises em moldar nossa indústria.



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Principais Tendências de Análises de Dados em 2017 - O BI Incorporado se tornará Mainstream

Principais Tendências de Análises de Dados em 2017 - O BI Incorporado se tornará Mainstream


O verdadeiro valor da Análise entra em ação somente quando é capaz de incorporar e alavancar insights em seu trabalho diário.

Essa é a promessa do BI Incorporado: O BI e sua Ferramentas de Análise serão consumidos pelos usuários finais e estarão estreitamente integrados em suas aplicações de negócio, como o CRM, Gestão de Recursos Humanos e  no ERP, ao invés de ser uma plataforma separada. O BI Incorporado vai melhorar a experiência do usuário e sua produtividade, com o tempo lidará com uma plataforma de Análise separada. 

A qualidade dos dados será maior devido ao aumento da governança em torno das aplicações de negócios. Os insights serão mais rápidos e mais alinhados com os processos de negócios diários. Os relatórios de 2016 sobre Análise do Gartner prevêem que a adoção dos usuários de BI Incorporado vai aumentar para 87% em 2017, impulsionados pelo fato de que os dados e análises estarão cada vez mais 'comoditizados'. Eles não são mais vistos como um luxo para as corporações mais ricas, mas uma necessidade para quase qualquer tipo de negócio orientado a dados, e até mesmo para os consumidores e os indivíduos que gostariam de tomar decisões melhor embasadas no seu dia-a-dia .


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Principais Tendências de Análises de Dados em 2017 - Análises Colaborativas se tornarão um Chavão

Principais Tendências de Análises de Dados em 2017 - Análises Colaborativas se tornarão um Chavão


A noção de que muitas cabeças pensam melhor do que uma, quando se trata de resolver problemas muito complexos também se aplica a análise de negócios.

O fluxo de informação deixará de ser unidirecional e irá tornar-se mais coloquial. Os dados serão compartilhados ao vivo através de relatórios interativos para conduzir o consenso nos negócios e a tomada de decisão.

A colaboração não será recompensada, mas necessária, reunindo pessoas, processos, dados e ferramentas para uma cultura coesa impulsionada pela tecnologia (como alertas, assinaturas e anotações) em direção a uma forma mais aberta e adaptativa de trabalhar. 

Assimetria nas percepções
As percepções serão controladas por poucos e continuará a diminuir. O conhecimentos será democratizado rapidamente através de uma organização que estará trabalhando em direção a um objetivo comum, ultrapassando seus concorrentes para servir melhor seus clientes.

As pessoas construirão sobre o trabalho de outros, e vão expandir as suas funções para capacitarem-se não apenas em consumir ideias, mas também em gerá-las facilmente através da colaboração.

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Principais Tendências de Análises de Dados em 2017 - Analytics será tratado como uma competência essencial

Principais Tendências de Análises de Dados em 2017 - Analytics será tratado como uma competência essencial



A análise de dados se tornará uma competência central obrigatória para os profissionais em todas as áreas da organização, assim como a proficiência esperada na suíte Microsoft Office, ou MS Excel e MS PowerPoint.

Veremos cursos de dados e análise se proliferam nas plataformas on-line, no ensino superior e até mesmo em programas K-12.

As empresas investirão fortemente na formação dos seus analistas e operadores do setor. Os usuários de negócios vão abraçar o data-savviness e as Análises avançadas irão permear as massas. Poderosas ferramentas de análise e algoritmos, tais como K-means ou Monte Carlo serão aproveitados mais do que nunca pelos utilizadores empresariais.

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Principais Tendências de Análises de Dados em 2017 - Analytics nuvem continuará a amadurecer

Principais Tendências de Análises de Dados em 2017 - Analytics nuvem continuará a amadurecer


Muitas organizações já moveram a maioria de suas aplicações de negócios, como CRMs e a gestão de recursos humanos para a Nuvem, trazendo consigo a percepção de que até mesmo sua armazenagem geral de dados e Análises também devessem estar na Nuvem.

Adotar a Cloud Computing aceleraria o tempo de entrega de Análises - Analytics - e do processamento e entrega do BI como uma motivação importante para que o negócio, como um todo, escolhesse a opção da Nuvem.

Imagine todos os analistas financeiros, e seu Controller, estudando a viabilidade de minimizar a manutenção de hardware e os custos de infra-estrutura. Além disso os custos de implementação reduzidos e o menor custo administrativo continuariam a impulsionar todo o business case em direção a Nuvem.

A crença de manter Análises na Nuvem, representa cada vez mais, uma solução rápida, escalável e continuará a prevalecer como integração entre todas as aplicações de negócio da organização.

Armazenar dados na Nuvem como a Amazon Redshift continuará a ser destinos de dados maciçamente populares, para fornecedores como a Birst, e arquiteturas de dados como o Tableau continuarão a amadurecer suas ofertas de Nuvem, adicionando recursos em torno de dados não estruturados, Análises avançadas e colaboração.


O que é o Amazon Redshift?

O Amazon Redshift é um serviço de armazém de dados rápido, potente, totalmente gerenciado e em escala de petabytes na nuvem. Os clientes podem começar de forma mais modesta, sem compromissos ou custos iniciais, e expandir para um petabyte ou mais por 1.000 USD por terabyte por ano, que é menos de um décimo da maioria das outras soluções de warehouse de dados.
Os warehouses de dados tradicionais exigem bastante tempo e recurso para administrar, especialmente para grandes conjuntos de dados. Além disso, o custo financeiro associado à construção, manutenção e crescimento autogerenciável de warehouses de dados local é muito alto. O Amazon Redshift além de diminuir de forma significativa os custos de um warehouse de dados também facilita a análise de grandes quantidades de dados de forma rápida.
O Amazon Redshift oferece recursos de consulta rápida com dados estruturados usando clientes SQL e ferramentas de Business Intelligence (BI) com conexões padrão OBDC e JDBC. As consultas são distribuídas e paralelizadas entre vários recursos físicos. É possível escalar facilmente um warehouse de dados da Amazon Redshift para cima ou para baixo com alguns cliques no AWS Management Console ou com uma única chamada de API. O Amazon Redshift corrige e faz backup automaticamente de seu warehouse de dados, armazenando os backups de um período de retenção definido pelo usuário. O Amazon Redshift utiliza replicação e backups contínuos para aprimorar a disponibilidade e melhorar a duração dos dados e pode também recuperar automaticamente a partir de componentes e falhas de nós. Além disso, o Amazon Redshift fornece suporte para Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC), SSL, criptografia AES-256 e Módulos de segurança de hardware (HSMs) para proteger seus dados ociosos e em trânsito.

Assim como todos os serviços da Amazon Web Services, não há investimentos iniciais e você paga somente pelos recursos que utilizar. Com o Amazon Redshift, você só paga o que utilizar. Você pode até mesmo experimentar o Amazon Redshift gratuitamente.

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Principais Tendências de Análises de Dados em 2017 - A Transição entre o BI e a IA Vai Acelerar

Principais Tendências de Análises de Dados em 2017 - A Transição entre o BI e a IA Vai Acelerar

O fosso entre BI e Inteligência Artificial reduzirá. Os executivos vão querer depender menos de visualizações de relatórios e muito mais de componentes acionáveis, insights prescritivos de contexto específico entregues em seus dispositivos.

O focado estará em direcionar esforços em ter softwares de IA,  ativados por voz, orientados pelo consumidor como Amazon Eco, Siri da Apple e o Assistente Google para responder a perguntas de negócios, integrando-os com o armazenamento de dados. A IA como o IBM Watson e Einstein da Salesforce vão continuar a crescer na previsão das vendas e das tendências fundamentais de marketing, bem como na economia de tempo para os cientistas de dados, evoluindo de forma criativa para resolver os desafios de negócios cada vez mais complexos.

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