Mercado global de análise de dados em crescimento


A crescente expansão do volume de dados, impulsionada pela Internet das Coisas (IoT), pela cloud e pelos avanços na inteligência artificial (IA), está a redefinir a forma como as empresas trabalham e tomam decisões. De acordo com a GlobalData, o mercado global de análise de dados deverá atingir os 190 mil milhões de dólares em 2028, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 11,1% entre 2023 e 2028. Este crescimento acontece num contexto em que os volumes de dados deverão ultrapassar os 175 zettabytes até 2025, reforçando a necessidade de se adotarem ferramentas avançadas de análise capazes de extrair informações úteis.
Embora o mercado de análise de dados já seja relativamente maduro, a introdução de ferramentas baseadas em IA tem vindo a proporcionar soluções mais automatizadas e acessíveis. No seu mais recente relatório, “Data Analytics”, a GlobalData identifica que a IA tem impulsionado a inovação em quatro áreas da cadeia de valor: hardware, gestão de dados, aplicações e disponibilidade.
Exploração de dados gera riscos de segurança
Isabel Al-Dhahir, Principal Analyst de Inteligência Estratégica na GlobalData, explica que os fornecedores tradicionais de análise de dados estão a ser desafiados por empresas nativas de IA, que procuram automatizar a tomada de decisão operacional com recurso a machine learning. Além disso, o surgimento de ferramentas de inteligência artificial generativa (GenAI) tem levado os fornecedores a integrarem essas soluções nas suas plataformas, democratizando o acesso a novas capacidades de exploração de dados. Por exemplo, a Microsoft lançou o Copilot, incorporandoo ChatGPT em produtos de análise como o Excel e o PowerBI.
Esta responsável destaca ainda a capacidade da GenAI para criar modelos e simulações altamente sofisticados a partir de grandes volumes de dados levanta preocupações significativas sobre o uso indevido de informações pessoais. O risco de exposição de dados sensíveis aumenta à medida que estes sistemas de IA se tornam mais capazes na geração de resultados detalhados e realistas. Segundo ela, «isto exige a implementação de frameworks de gestão de dados mais rigorosos».
Força de trabalho qualificada é chave
O sucesso das estratégias de análise de dados depende, em grande medida, dos Chief Information Officers (CIOs), Chief Data Officers (CDOs) e Chief Analytics Officers (CAOs), que são responsáveis por gerir os pipelines de dados das organizações. Além destes líderes, são necessários profissionais especializados, como cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas, que dominem a recolha, tratamento e visualização dos dados. A comunicação eficaz dos resultados também é fundamental para transformar a análise de dados em estratégias tangíveis.
Isabel Al-Dhahir recomenda que as organizações atraiam, formem, retenham e capacitem a sua força de trabalho atual para preencher estas funções. «Algumas empresas podem tentar colmatar a falta de competências em dados interna ao incentivar colaboradores menos técnicos a atuarem como “citizen data scientists. Ou, poderão optar por aquisições estratégicas ou parcerias com pequenas empresas de serviços de análise de dados», refere a responsável.
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