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5 tendências e estratégias essenciais em data analytics que a sua empresa precisa saber antes do final do ano

Escrito por Anna Maia | Dec 6, 2024 12:14:13 PM

No mundo dinâmico dos negócios, a capacidade de interpretar e utilizar dados com precisão nunca foi tão importante. À medida que 2024 se aproxima do fim, empresas que desejam se manter competitivas precisam estar atentas às tendências e estratégias mais recentes em data analytics. Na Zoox Smart Data, líder em soluções de dados e inteligência artificial, acompanhamos de perto essas transformações para ajudar nossos parceiros a se destacarem em um mercado cada vez mais orientado por decisões baseadas em dados. Neste artigo, exploramos as 5 tendências e estratégias que você não pode ignorar para preparar sua empresa para o futuro.

1- Data Mesh: descentralização para escalabilidade

À medida que os volumes de dados crescem, o modelo tradicional de centralização em um data lake ou data warehouse está se tornando insuficiente para atender à demanda de grandes empresas. O conceito de Data Mesh surge como solução, descentralizando a propriedade dos dados para domínios específicos dentro da organização. Cada equipe ou departamento passa a ser responsável pela criação, manutenção e disponibilização de dados de maneira autônoma, como se fossem "produtos de dados".

Um estudo da ThoughtWorks, criadora do conceito, aponta que empresas que adotam o Data Mesh reduzem em até 40% o tempo de entrega de análises, aumentando a escalabilidade e permitindo maior agilidade nas decisões. Na prática, isso significa que, ao invés de um gargalo central, cada setor possui autonomia para gerenciar seus dados, resultando em maior eficiência operacional e integração fluida.

2 - Análises preditivas potencializadas por IA

Com o avanço das tecnologias de inteligência artificial, as análises preditivas estão se tornando mais acessíveis e precisas. Modelos de aprendizado de máquina analisam padrões em grandes volumes de dados para prever resultados futuros, como comportamento do consumidor, demandas de mercado e riscos operacionais.

Um relatório da Gartner revelou que empresas que utilizam análises preditivas tiveram um aumento de 25% na eficiência operacional e de até 20% nas taxas de retenção de clientes. Um exemplo prático é o setor de varejo: ao usar IA para prever demandas sazonais, os negócios podem ajustar estoques com precisão, evitando desperdícios e maximizando lucros.

3 - Real-Time Analytics: decisões no ritmo do negócio

Na era digital, a análise em tempo real deixou de ser um diferencial e passou a ser uma necessidade estratégica. Plataformas de real-time analytics utilizam fluxos de dados contínuos para gerar insights instantâneos, permitindo que empresas reajam em tempo real às mudanças do mercado ou operações internas.

Um exemplo prático vem do setor financeiro, onde instituições usam análises em tempo real para detectar fraudes à medida que ocorrem. Além disso, de acordo com a Forrester, empresas que implementam real-time analytics em operações críticas observam um aumento de até 32% na satisfação do cliente, graças à rapidez na resposta a problemas e personalização de interações.

4 - Governança de dados como pilar estratégico

Com leis como a LGPD no Brasil e o GDPR na Europa, a governança de dados se tornou indispensável para empresas que lidam com informações sensíveis. A governança envolve o gerenciamento de acesso, qualidade e conformidade dos dados para garantir que sejam utilizados de forma ética e eficiente.

Pesquisas da Deloitte mostram que empresas que implementam programas robustos de governança de dados observam uma redução de 20% nos custos associados a riscos regulatórios. Além disso, práticas eficazes de governança aumentam a confiança nas análises, permitindo que os líderes empresariais tomem decisões mais embasadas. Na prática, ferramentas como data cataloging e trilhas de auditoria são cada vez mais adotadas para garantir a rastreabilidade e a segurança dos dados.

5 - Integração de dados para insights holísticos

Com o crescimento das ferramentas e plataformas digitais, muitas empresas enfrentam o desafio de dados fragmentados em sistemas distintos. A integração de dados, por meio de plataformas como ETL (Extração, Transformação e Carregamento) ou iPaaS (Integração como Serviço), é essencial para consolidar informações e obter uma visão unificada do negócio.

De acordo com um estudo da IDC, empresas que utilizam soluções integradas têm 38% mais chances de identificar oportunidades de mercado antes da concorrência. Na prática, um exemplo claro está no setor de saúde: sistemas integrados permitem que hospitais cruzem dados clínicos e administrativos, melhorando o atendimento ao paciente e otimizando custos operacionais.

Porque a sua empresa precisa implementar essas medidas o quanto antes 

O mercado está em constante transformação, e a maneira como as empresas gerenciam e utilizam seus dados é um fator determinante para o sucesso ou fracasso. Implementar estratégias modernas de data analytics ou, ao menos, tê-las em mente para os próximos passos, é essencial para se manter competitivo em 2025, afinal, não se tratam apenas de conceitos, são estratégias comprovadas que ajudam empresas a prosperarem em um mundo cada vez mais orientado por dados. Adotar essas práticas não é uma questão de "se", mas de "quando".

Planejando para 2025

O fim do ano é o momento perfeito para avaliar onde sua empresa está em relação às estratégias de dados e traçar um plano claro para implementar melhorias. Mesmo que você ainda não esteja preparado para adotar todas essas tendências de imediato, tê-las como metas para 2025 pode ser a diferença entre liderar no mercado ou ser ultrapassado por concorrentes mais preparados.

Na Zoox Smart Data, trabalhamos lado a lado com nossos parceiros para implementar essas tendências de forma prática, personalizada e alinhada aos objetivos de cada negócio. Porque, no mundo orientado por dados, estar preparado não é apenas uma vantagem, é uma necessidade.

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