fonte : IA

Flavio Sartori

 Gartner destaca principais tendências de Data & Analytics para 2025

A Gartner, Inc. revelou as principais tendências de Data & Analytics (D&A) para 2025, que estão impulsionando desafios organizacionais e humanos. O tema será debatido por analistas da empresa durante a Conferência Gartner Data & Analytics, nos dias 28 e 29 de abril, em São Paulo.

Segundo Gareth Herschel, Vice-Presidente e Analista do Gartner, a análise de dados está se tornando onipresente, e os líderes de D&A precisam atender a demandas crescentes. Algumas tendências se destacam como estratégicas para enfrentar esses desafios:

1. Produtos de dados altamente consumíveis

Empresas devem focar em casos de uso críticos, priorizando produtos de dados reutilizáveis e combináveis para melhorar a eficiência. Indicadores de desempenho compartilhados entre produtores e consumidores de dados são essenciais.

2. Soluções de gerenciamento de metadados

A gestão eficaz de metadados deve englobar aspectos técnicos e de negócios, viabilizando catálogos de dados, rastreamento de linhagem de informação e uso de Inteligência Artificial (IA) para análise automatizada.

3. Data fabric multimodal

A integração de metadados em toda a infraestrutura de dados melhora a orquestração e a eficiência operacional, permitindo avanços por meio de DataOps.

4. Dados sintéticos

A geração de dados sintéticos, a partir de variações dos dados originais ou substituição de informações sensíveis, permite avanços na IA enquanto protege a privacidade.

5. Agentic Analytics

Automatizar processos de análise de dados com agentes de IA é um diferencial. É recomendável testar aplicações que conectem insights a interfaces de linguagem natural e aprimorar a governança dos dados.

6. Agentes de IA

Os agentes de IA devem acessar e compartilhar dados entre diferentes sistemas para otimizar processos de automação e análise de informações.

7. Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs)

O Gartner recomenda a adoção de SLMs em vez de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para gerar resultados mais precisos e eficientes, especialmente para dados sensíveis e computação local.

8. IA composta

A combinação de múltiplas técnicas de IA, incluindo aprendizado de máquina, otimização e gráficos de conhecimento, potencializa a confiabilidade e abrangência das soluções de análise de dados.

9. Plataformas de Inteligência de Decisão

A transição de uma visão orientada por dados para uma abordagem centrada em decisões estratégicas melhora a gestão empresarial. A adoção de práticas de inteligência de decisão e a consideração de aspectos éticos e regulatórios são fundamentais.

Líderes de Data & Analytics podem avaliar sua própria eficácia por meio da ferramenta Gartner CDAO Effectiveness Diagnostic, que ajuda Chief Data & Analytics Officers (CDAOs) a identificar seus pontos fortes e áreas de melhoria. A Conferência Gartner Data & Analytics será uma oportunidade para discutir essas tendências e como aplicá-las nas estratégias corporativas.