Pesquisa revela que as organizações que lidam com os elementos humanos de Data & Analytics são mais bem-sucedidas do que as organizações que consideram apenas a tecnologia
O Gartner destaca que os líderes de Data & Analytics (D&A) devem focar em três grandes imperativos para alavancar as principais tendências de D&A para 2022 em suas organizações. As principais medidas a serem observadas são: ‘Ativar o Dinamismo e a Diversidade’, ‘Aumentar o foco em Pessoas e Decisões’ e ‘Institucionalizar a Confiança’.
“As principais tendências de D&A deste ano representam dinâmicas de negócios, mercado e tecnologia que ajudarão as organizações a antecipar mudanças e transformar incertezas em oportunidades, ambas sob a alçada do líder de Data & Analytics”, diz Rita Sallam, distinta Vice-Presidente de Pesquisa do Gartner.
Em 2022, o Gartner identificou 12 tendências principais em Data & Analytics que abrangem três categorias centrais:
Ativar Dinamismo e Diversidade – A ascensão de sistemas adaptativos de Inteligência Artificial (IA), como engenharia de IA, impulsiona o crescimento e a inovação enquanto lida com as flutuações nos mercados globais. Inovações no gerenciamento de dados para Inteligência Artificial, abordagens automatizadas e orientadas por metadados ativos e competências de compartilhamento de dados, todas baseadas em malhas de dados, liberam todo o valor dos dados e análises.
Como exemplo, a tendência de sempre compartilhar dados (“Always Share Data”, em inglês) reforça a troca de registros como um indicador-chave de desempenho voltado para os negócios de que uma organização está alcançando o envolvimento efetivo das partes interessadas e aumentando o acesso aos dados certos para gerar valor público. A pandemia do Coronavírus e outros eventos globais recentes de grande escala criaram urgência no compartilhamento de dados para acelerar o valor dos negócios digitais públicos e comerciais independentes e interrelacionados.
O Gartner prevê que, até 2026, a aplicação de métricas de confiança automatizadas em ecossistemas de dados internos e externos substituirá a maioria dos intermediários externos, reduzindo o risco de compartilhamento de dados pela metade. As tendências para 2022 nesta categoria incluem: sistemas de Inteligência Artificial adaptáveis, Inteligência Artificial centrada em dados, malha de dados orientada por metadados e sempre compartilhe dados.
Aumentar foco em Pessoas e Decisões – Para tornar os insights relevantes para os tomadores de decisão, os líderes de Data & Analytics devem fornecer análises enriquecidas e orientadas ao contexto criadas a partir de componentes modulares pela empresa. Isso inclui priorizar a alfabetização de dados e implementar estratégias para lidar com a escassez de dados e talentos analíticos.
Até 2025, a maioria dos Chief Data Officers (CDOs) não terá conseguido promover a alfabetização de dados necessária junto aos funcionários para atingir suas metas estratégicas de negócios orientadas por dados. A pesquisa do Gartner mostra que as organizações que lidam com os elementos humanos de Data & Analytics são mais bem-sucedidas do que as organizações que consideram apenas a tecnologia. Um foco humano promove um aprendizado digital mais amplo, em vez de simplesmente fornecer plataformas, conjuntos de dados e ferramentas essenciais. As tendências de 2022 nesta categoria incluem: análise enriquecida pelo contexto, Data & Analytics direcionada aos negócios, Data & Analytics centrada em decisões, déficit de habilidades e alfabetização.
Institucionalizar a Confiança – Alcançar valor de Data & Analytics em escala só é possível gerenciando os riscos de Inteligência Artificial e adotando a governança conectada em sistemas distribuídos, ambientes de borda e ecossistemas emergentes. A Inteligência Artificial está se tornando mais difundida, mas a maioria das organizações não consegue interpretar ou explicar o que seus modelos estão fazendo, resultando em falta de confiança e transparência. As organizações não estão preparadas para gerenciar os riscos da inovação de Inteligência Artificial em rápida evolução e estão inclinadas a cortar custos em torno da governança de modelos, incluindo segurança, aumentando as consequências negativas de modelos de Inteligência Artificial mal executados, como decisões de negócios incorretas ou pior, aquelas que afetam a vida ou a morte.
À medida que as regulamentações de Inteligência Artificial proliferam globalmente, elas exigem certas práticas auditáveis que garantem confiança, transparência e proteção ao consumidor. Até 2026, o Gartner prevê que as organizações que desenvolvem Inteligência Artificial confiável orientada a propósitos terão mais de 75% das inovações de Inteligência Artificial bem-sucedidas, em comparação com 40% entre aquelas que não o fizerem. As tendências para 2022 nesta categoria incluem: governança conectada, gerenciamento de risco de Inteligência Artificial, ecossistemas de fornecedores e regiões e expansão para a Edge Computing.
