Conheça as 10 tendências Qlik em Business Intelligence e dados para o ano de 2021, levando em conta os impactos da pandemia e o mundo interconectado e digital que vivemos atualmente.
Tendências Qlik para Dados
SaaS é o novo melhor amigo de todos
O uso de provedores de nuvem e serviços online foi determinante para manter ambientes virtuais e que permitissem o trabalho a distância.
Empresas tiveram que superar a inércia e encarar a “buracracia” que serviços SaaS e PaaS necessitam antes de serem empregados. Inclusive, diversas organizações, que nem pensavam em utilizar essas soluções tão breve, tiveram que se adaptar às novas condições de trabalho.
Em curto prazo, a Qlik aposta numa mudança imediata para mais soluções em SaaS. Para 2022, preveem que serviços de nuvem pública serão essenciais para 90% da inovação em dados e analytics.
Self-service evolui para self-sufficiency (autossuficiente)
Ferramentas self-service precisam evoluir. Os usuários não buscam apenas interfaces bonitas; eles querem insights, acessar os dados e avaliar necessidades do negócio de forma cada vez mais intuitiva.
Essa tendência Qlik diz que a inteligência artificial será importante para criar ambientes mais automatizados, com pouca ou nenhuma necessidade de código para a preparação de dados e analytics. Se mais pessoas conseguirem acessar os dados mais cedo e forma autossuficiente, os erros e anomalias podem ser resolvidos antes.
Em curto prazo, os softwares mais intuitivos vencem. Para médio prazo, a autossuficiência em receber e acessar dados e insights serão incluídas no design dos softwares.
Dados compartilhados, visualizações e storytelling serão consumidos pelas massas
Em 2020, dados e visualizações de dados explodiram pelos meios de comunicação. O cidadão procurou por dados em fontes como Our World in Data e Financial Times como nunca antes. Escalas logarítmicas e comparação per capita foram temas em conversas.
Isso trouxe milhões de pessoas na jornada da alfabetização de dados. Entretanto, os dados estão sendo politizados e enviesados. Sim, as discussões podem ser ampliadas usando dados como embasamento, mas também será necessário criar uma etiqueta para manter a honestidade nos debates.
Iniciativas de alfabetização e etiqueta em dados devem começar a existir. Isso já uma grande tendência Qlik, que apresenta cursos e muitas informações sobre o tópico.
Dados atualizados e prontos para uso no negócio são mais importantes que nunca
Desde que a pandemia chegou, vimos um aumento na necessidade de dados em tempo real e atualizados. As previsões de mercado, que muitas vezes ocorriam em longos espaços de tempo, agora precisam ocorrer com mais frequência, com as variáveis mais recentes e cenários sempre diferentes.
A velocidade dos negócios precisa acompanhar o aumento da velocidade dos dados: podemos acessar dados “prontos para os negócios” mais rápido?
Essa tendência Qlik é baseada na necessidade de perceber mudanças nos dados rapidamente.
Analytics avançado precisa se apresentar diferente
Os métodos atuais tem dificuldade para detectar anomalias. Os modelos preditivos normalmente não funcionam bem quando um ponto crítico nunca ocorreu. Os algoritmos precisam de dados de qualidade do passado – e às vezes muitos deles – para construir um modelo abrangente. Mas os outliers devem estar lá.
Precisamos de abordagens analíticas de alto nível para incluir um foco em outliers. Simulações que usam dados de entrada inesperados geralmente não prevêem o futuro, mas podem revelar como um sistema reagirá ao inesperado. A IA revelará cada vez mais anomalias fora de hipóteses preconcebidas, que podem então ser avaliadas por humanos. A análise de cenário para definir a ação quando o inesperado ocorre é mais importante do que nunca.
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