7 tendências em engenharia de dados para os próximos anos
Confira as tendências em engenharia de dados que vão transformar o futuro!
Quem atua nas áreas de Engenharia e Ciência de Dados está acostumado a lidar com o ritmo acelerado das inovações tecnológicas. Se uma base sólida de conhecimento é fundamental, também é preciso estar atento ao que vem pela frente. Assim, é natural se perguntar quais são as principais tendências em engenharia de dados para 2022. Pensando nisso, reunimos aqui 7 pontos que devem estar no radar de todo profissional da área — além, é claro, de gestores e empresas que almejam ter sucesso em um mercado tão concorrido. Então, vamos direto ao ponto!
1. Inteligência Artificial escalável
Já chegamos ao ponto em que a Inteligência Artificial (IA) faz parte do dia a dia da maioria das pessoas, mesmo que elas não percebam isso. No contexto da Engenharia de Dados, ela contribui com um potencial enorme para otimizar as tomadas de decisão, fornecer análises mais precisas e melhorar o desempenho de diversos processos. Um primeiro ponto que merece nossa atenção é que, em todo o mundo, as legislações criadas para regular o uso dessa tecnologia alcançaram um ponto de maturidade importante. No Brasil, por exemplo, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) traz parâmetros importantes para o uso ético de dados, sobretudo os relacionados a pessoas. Porém, além da questão ética, a tendência é que algumas empresas se sobressaiam conforme desenvolvem sistemas de IA mais escaláveis.
Um dos caminhos é o uso de Machine Learning, um conceito mais acessível e com muito potencial para aplicação. O ponto, então, é justamente encontrar o caminho para alcançar um modelo mais resiliente de IA sem abrir mão dos parâmetros éticos estabelecidos pela LGPD.
2. Empoderamento de dados
O termo empoderar se refere a uma estratégia que promove o aumento da eficiência do uso de dados nas empresas. Em outras palavras, é uma espécie de otimização de processos: há uma melhoria nos resultados alcançados após coletar, armazenar e utilizar os dados. Isso envolve, por exemplo, mapear quais equipes estão utilizando aquele material e com qual finalidade. Em alguns casos, pode não ser tão eficaz manter um grande banco de dados em um ambiente digital para que apenas uma parcela ínfima seja utilizada. Afinal, isso gera custos. Isso nos leva a uma terceira tendência muito importante.
3. Combinação de dados e Analytics
O uso de Analytics amplia a capacidade da empresa de extrair valor dos dados. Não é à toa que grandes empresas costumam ter mais de uma solução desse tipo — o que inclui, por exemplo, uma plataforma de Business Intelligence (BI) — para tomar decisões mais estratégicas. A dica é promover a integração dessas diferentes ferramentas, a fim de automatizar o uso de dados na rotina da empresa. Quando isso é possível, as equipes passam a contar com insights relevantes e confiáveis com mais rapidez e eficiência.
4. XOps
Se um dos objetivos da TI é promover o uso personalizado da tecnologia para atender às demandas específicas da empresa, nada mais natural do que desenvolver ferramentas próprias. O conceito de XOps expande esse pensamento e busca a integração total da TI com algumas atividades essenciais:
● DevOps;
● SecOps;
● FinOps;
● CloudOps.
O objetivo não é apenas desenvolver soluções personalizadas, mas garantir a segurança do ambiente digital, gerenciar as operações financeiras relacionadas e migrar essa operação para a nuvem.
Isso tem impacto direto no uso dos dados ao promover confiabilidade e repetibilidade, por meio de uma única plataforma.
