Nós aqui na DSA somos apaixonados por análise de dados e estamos constantemente de olho nas tendências tecnológicas.

É maravilhoso observar a evolução de tecnologias, ferramentas, técnicas, processos, soluções, e como o mercado cada vez mais incorpora a Ciência de Dados no dia a dia das empresas.

A mudança e a evolução são as regras.

E para ajudar você criamos um mapa completo com as 12 Tendências em Análise de Dados, Data Science e IA Para 2023.

Muitas dessas tendências já estão presentes nos cursos da DSA e outras estão vindo agora em 2023. Mas lembre-se: Ciência de Dados não é sobre ferramenta, é sobre resolver problemas de negócio e gerar novas soluções para as empresas através de dados.

Boa leitura.

1- Data as a Service (DaaS)

À medida que o futuro da colaboração se expande para além da empresa, a necessidade de compartilhar dados, modelos e insights com outras organizações do mesmo setor está atingindo um ponto mais alto.

Organizações com propriedade intelectual local desenvolvida ao longo de décadas de pesquisa e inovação, como aquelas em serviços financeiros ou no setor de energia, poderão comercializar suas ferramentas para seus pares. Isso levará as empresas a criar plataformas de dados como serviço com uma experiência semelhante a SaaS (Software as a Service).

Cada empresa poderá se tornar uma provedora de serviços de análise com base nos seus próprios dados. As empresas perceberão que será possível abrir outra fonte de receita monetizando os insights sobre operações e negócios com dados disponíveis internamente.

2- Análise Aumentada (Augmented Analytics)

A análise de dados tradicional é sobre a produção de insights de dados, geralmente na forma de consultas e relatórios predefinidos obtidos com base nos requisitos do usuário previamente coletados.

Uma tendência recente em análise de dados aproveita o poder do aprendizado de máquina (Machine Learning) e do Processamento de Linguagem Natural para gerar relatórios analíticos automaticamente. A análise aumentada capacitará os usuários de negócios a obter insights instantâneos para consultas ad hoc (como “Quanto orçamento de marketing devo alocar para o mercado de Londres?”) diretamente do Data Lake. Mas para que isso funcione pipelines de dados cada vez mais robustos terão que ser planejados por Arquitetos de Dados e construídos por Engenheiros de Dados.

3- Operações de Dados (DataOps) e Observabilidade de Dados (Data Observability)

À medida que mais e mais organizações estão se tornando centradas em dados, os princípios do Agile para desenvolvimento de aplicativos e monitoramento da integridade operacional dos aplicativos também serão relevantes para os dados.

As organizações centradas em dados provavelmente farão com que suas equipes de DevOps trabalhem com Cientistas de Dados e Engenheiros de Dados para fornecer as ferramentas, processos e estruturas organizacionais para dar suporte ao braço de negócios de dados., estabelecendo assim a área de DataOps, que veremos com frequência cada vez maior em 2023.

Fundamentalmente, o objetivo do DataOps é fornecer novos insights com velocidade crescente e fornecer uma estrutura de observabilidade para monitorar a integridade dos dados e sua usabilidade, reduzindo o tempo de inatividade dos dados.

4- Data Clean Rooms

Assim como na monetização de dados, muitas organizações estão aumentando a colaboração com terceiros, compartilhando seus dados e propriedade intelectual em um ambiente externo chamado salas de dados limpos e distribuídos (ou apenas Data Clean Rooms).

O fator fundamental de sucesso de uma Data Clean Room contemporânea é a capacidade de combinar dados fornecidos por parceiros com dados proprietários da própria organização, ao mesmo tempo em que cumpre todas as conformidades regulatórias, protegendo a privacidade e mantendo uma vantagem competitiva.

Os provedores de dados devem anonimizar e criptografar os dados e modelos antes de enviá-los para as Data Clean Rooms para colaboração. Os setores de mídia e publicidade, bem como alguns setores altamente regulamentados, como serviços financeiros, energia e saúde, podem se beneficiar amplamente dessa colaboração.

5- Geração de Dados Sintéticos

Devido ao aumento das preocupações com a privacidade de dados e às dificuldades associadas à obtenção de dados de cenários reais, a necessidade de dados produzidos artificialmente crescerá tremendamente em 2023.

Já podemos ver mais empresas neste espaço oferecendo dados sintéticos para qualquer caso de uso. No futuro, veremos grandes empresas implementando projetos para desenhar padrões e distribuições de dados reais para gerar um grande volume de dados sintéticos para treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

6- Data Mesh

O termo foi originalmente definido em 2019 por Zhamak Dehghani e hoje vemos muito interesse nessa área impulsionado pela estrutura de tratar os dados como um ativo e democratizar o acesso aos dados corporativos.

À medida que mais organizações continuam implementando Data Mesh, várias linhas de negócios se unirão para compartilhar e se beneficiar dos dados umas das outras. Aqueles que estão sendo executados na nuvem pública aproveitarão ao máximo a variedade de serviços em nuvem para implementar todos os quatro princípios da estrutura de Data Mesh: “propriedade e arquitetura descentralizada de dados orientada para o domínio, dados como um produto, infraestrutura de dados de autoatendimento como uma plataforma e governança computacional federada.”

Os aplicativos que ainda são executados localmente ou na nuvem privada podem ter que buscar ferramentas específicas, como virtualização de dados e governança federada.

7- TinyML e Small Data

Big Data é um termo usado para descrever o rápido crescimento dos dados digitais que criamos, coletamos e analisamos. Os algoritmos de Machine Learning que usamos para processar os dados também são bastante grandes; Essa ainda é uma forte tendência em Ciência de Dados.

Mas usar grandes volumes de dados e grandes modelos de aprendizado de máquina pode ser bom se você estiver trabalhando com sistemas baseados em nuvem com largura de banda ilimitada, mas isso não abrangerá todos os casos de uso em que Machine Learning pode ser útil.

Portanto, “pequenos dados” (Small Data) evoluíram como um meio de processar dados de forma rápida e cognitiva em situações de restrição de largura de banda e sensíveis ao tempo. Existe uma conexão estreita entre a computação de borda (Edge Computing) e esse conceito. Ao tentar evitar uma colisão de trânsito em uma emergência, os carros autônomos não podem esperar resposta de um servidor de nuvem centralizado para enviar e receber dados.

Os algoritmos do TinyML são projetados para consumir o mínimo de espaço possível e rodar em hardware de baixa potência. Todos os tipos de sistemas embarcados serão usados em 2023, de eletrodomésticos a vestíveis, carros, máquinas agrícolas e equipamentos industriais, tornando-os melhores e mais valiosos.

As principais aplicações do TinyML são áreas onde o resultado deve ser quase em tempo real: reconhecimento e classificação de objetos, reconhecimento de gestos, localização de palavras-chave, monitoramento de máquinas e reconhecimento de voz.

8- Experiência do Consumidor Orientada por Dados

Constitui uma das tendências mais fortes em Ciência de Dados. A ideia é que as empresas usem os dados para fornecer experiências cada vez mais valiosas ou agradáveis. O software poderia ser mais fácil de usar, ter menos tempo de espera, uma ligação ser transferida entre departamentos ao entrar em contato com o atendimento ao cliente e reduzir o atrito e o aborrecimento no comércio eletrônico.

À medida que as interações com as empresas se tornam cada vez mais digitais – de Chatbots de IA a lojas de conveniência sem caixa da Amazon – a ideia é medir e analisar todos os aspectos das interações para encontrar maneiras de melhorar os processos ou torná-los mais agradáveis.

Como resultado, as empresas começaram a oferecer produtos e serviços mais personalizados. As empresas começaram a investir e inovar em tecnologia de varejo online por causa da pandemia, tentando substituir as experiências práticas e táteis das compras físicas. Em 2023, muitos profissionais da Ciência de Dados se concentrarão em encontrar novas maneiras de aproveitar esses dados do cliente para criar experiências e atendimento ao cliente melhores e exclusivos.

E veremos cada vez mais aplicações e chatbots de atendimento ao cliente baseado em tecnologias como o ChatGPT para gerar um atendimento personalizado e aprender com as interações dos clientes.

9- IA e Bancos de Dados Baseados em Nuvem

É uma tarefa complexa reunir, rotular, limpar, organizar, formatar e analisar um enorme volume de dados em um só lugar. E as plataformas baseadas em nuvem estão se tornando cada vez mais populares como uma solução para esse problema.

As indústrias de Ciência de Dados e IA (Inteligência Artificial) serão transformadas avançando com um banco de dados de computação em nuvem. Como resultado da computação em nuvem, as empresas podem proteger seus dados e gerenciar suas tarefas com mais eficiência e eficácia. Está entre as tendências futuras em Ciência de Dados e veremos forte evolução em 2023.

Se você ainda não sabe trabalhar com um dos principais provedores de Cloud Computing (AWS, Microsoft Azure e Google Cloud) comece imediatamente.

10- Visualização de Dados

A visualização de dados é o processo de exibição de informações em um formato gráfico. As ferramentas de visualização de dados permitem que você veja padrões, tendências e discrepâncias nos dados usando elementos visuais como tabelas, gráficos e mapas.

A visualização de dados também permite que funcionários ou proprietários de empresas apresentem dados sem confundir o público não técnico. É um dos trending topics da Ciência de Dados. Analisar grandes quantidades de dados e tomar decisões baseadas em dados requer ferramentas e tecnologias de visualização de dados.

As vantagens das ferramentas de visualização de dados incluem: visualização de relacionamentos e padrões, exploração de oportunidades interativas e capacidade de compartilhar informações facilmente.

Se você ainda não está aprendendo a usar ferramentas como Tableau, Microsoft Power BI e Google Data Studio, então comece imediatamente.

11- Escalabilidade em Inteligência Artificial

As empresas de hoje têm uma confluência de estatísticas, arquitetura de sistemas, implantações de aprendizado de máquina e mineração de dados. Para coerência, esses componentes devem ser combinados em modelos flexíveis e escaláveis que lidam com grandes quantidades de dados. 

O conceito de AI escalável refere-se a algoritmos, modelos de dados e infraestrutura capazes de operar na velocidade, tamanho e complexidade necessários para a tarefa. Ao reutilizar e recombinar recursos para dimensionar declarações de problemas de negócios, a escalabilidade contribui para resolver problemas de escassez e coleta de dados de qualidade.

O desenvolvimento de Machine Learning e Inteligência Artificial para escalabilidade requer a configuração de pipelines de dados, criação de arquiteturas de sistema extensíveis, desenvolvimento de práticas de aquisição modernas, aproveitamento de inovações rápidas em tecnologias de IA e criação e implantação de pipelines de dados, além de usar dispositivos de borda habilitados para nuvem e habilitados para rede e recursos de data center centralizados para aplicar Inteligência Artificial a missões críticas.

12- Convergência

No mundo digital de hoje, IA, computação em nuvem, internet das coisas (IoT) e redes super rápidas, como 5G, são os pilares, e os dados são o combustível que impulsiona todos eles. Essas tecnologias são algumas das últimas tendências da Ciência de Dados. Juntas, essas tecnologias permitem muito mais do que podem fazer separadamente.

Casas inteligentes, fábricas inteligentes e cidades inteligentes agora podem ser criadas aproveitando a Inteligência Artificial, permitindo que os dispositivos IoT atuem da maneira mais brilhante possível sem intervenção humana. Além de permitir velocidades de transmissão de dados mais incríveis, o 5G e outras redes ultrarrápidas permitirão novos tipos de transferência de dados (como banda larga super rápida e streaming de vídeo).

Como os Cientistas de Dados usam algoritmos de IA para garantir velocidades de transferência ideais, automatizar os controles ambientais do data center e rotear o tráfego, eles desempenham um papel significativo na garantia de velocidades ideais de transferência de dados. À medida que essas tecnologias transformadoras se cruzam em 2023, um trabalho robusto de Ciência de Dados será realizado para garantir que elas se complementem.

Não é incrível acompanhar a evolução das tecnologias e soluções baseadas em dados e fazer parte dessa história?

Vamos acompanhar o que o ano de 2023 reserva no mundo dos dados. Mas uma coisa é certa: O uso de dados pelas empresas não é mais opcional. E questão de sobrevivência. Além de novas oportunidades de negócios.

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Equipe DSA

Referências:

O Que é Data Mesh?

Key Data And Analytics Trends To Watch In 2023

The Top 5 Data Science And Analytics Trends In 2023

AI Trends For 2023: Industry Experts (And ChatGPT AI) Make Their Predictions