Os dados são fundamentais na maioria das organizações, impulsionando as funções comerciais diárias. Para ajudar os líderes digitais a aprimorarem suas estratégias de dados e análises, a Gartner identificou as principais tendências nesse setor para 2025. “As análises de dados estão se tornando universais. Ao mesmo tempo, os líderes de D&A enfrentam a pressão não apenas para fazer mais com menos, mas para realizar muito mais com muito mais, o que se torna ainda mais desafiador, já que as exigências estão aumentando”, afirmou um analista da Gartner. “Existem certas tendências que ajudarão os líderes de D&A a atender às pressões, expectativas e demandas que enfrentam.”
Das nove tendências identificadas pela Gartner, não é surpresa que as tecnologias relacionadas à inteligência artificial (IA) representem mais da metade da lista, incluindo a maior tendência de IA no momento — os agentes. A IA agentiva começou a se infiltrar em todos os setores, com as organizações encontrando maneiras de implementar a assistência autônoma que os agentes de IA oferecem. A Gartner aconselhou os líderes de D&A a utilizarem agentes para acessar e compartilhar os dados de suas organizações em diferentes aplicações. Além disso, recomendou o uso de agentes de IA para automatizar resultados empresariais integrados, onde as percepções baseadas em dados continuamente informam e otimizam as decisões.
Quando a IA generativa se tornou mainstream, muitos líderes de D&A e suas organizações focaram no desenvolvimento e implementação de grandes modelos de linguagem (LLMs). No entanto, uma ênfase maior tem sido colocada no valor dos modelos de linguagem menores (SLMs). Esses modelos menores são mais leves, personalizados, mais baratos e mais rápidos de treinar, sendo assim mais adequados para casos de uso específicos. Como resultado, a Gartner recomendou que os líderes de D&A considerassem os SLMs para obter saídas de IA mais precisas e contextualmente adequadas.
Dada a variedade de ferramentas disponíveis, a Gartner também sugeriu a utilização da IA composta, que consiste em aproveitar múltiplas técnicas de IA para aumentar a eficácia tecnológica. Essa abordagem envolve a exploração de tecnologias além da IA generativa e dos LLMs, analisando disciplinas relacionadas, como aprendizado de máquina e ciência de dados. Algumas das tendências que Gartner identificou estão indiretamente ligadas à IA. Por exemplo, o analista incentivou o uso de dados sintéticos para complementar áreas onde a percepção é limitada ou incompleta. Essa abordagem é especialmente valiosa em iniciativas de IA, pois esses projetos exigem fundações de dados organizadas e completas para treinamento e implementação. Outra vantagem dos dados sintéticos é a capacidade de substituir dados sensíveis, priorizando a privacidade, algo especialmente importante na IA.
Com base nessa concepção, a Gartner destacou as soluções de gestão de metadados como uma tendência imperativa, aconselhando as organizações a implementarem ferramentas que automatizem a busca e a análise de metadados. O analista afirmou que diferentes tipos de metadados, incluindo metadados técnicos e de negócios, podem ser utilizados em catálogos de dados, rastreamento de dados e casos de uso impulsionados por IA. Na sua tendência de tecido de dados multimodal, a Gartner recomendou a coleta e análise de informações na fase de metadados da pipeline de dados.
Outras tendências importantes ressaltadas pela Gartner incluem plataformas de inteligência decisional, que auxiliam as organizações a fazer a transição de meramente usar dados para adotar estratégias mais inteligentes e focadas na tomada de decisões. O analista destacou que essa transição é crucial para o sucesso. A Gartner também apontou para produtos de dados altamente consumíveis como uma tendência, enfatizando a necessidade das organizações criarem produtos de dados úteis e reutilizáveis, que diferentes equipes possam acessar para otimizar e melhorar casos de uso críticos para o negócio ao longo do tempo.
Referência: Getty Images/Eugene Mymrin
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