Nota: O seguinte artigo irá ajudá-lo com: 10 resoluções de big data e analytics para 2022
Como toda tecnologia, o big data está em constante evolução – e o início de um novo ano é um bom momento para fazer um balanço, buscar áreas de melhoria e buscar novas oportunidades.
2022 será um ano divisor de águas para big data, IA e análises, com mais empresas esperando resultados comerciais tangíveis. Mas do ponto de vista de TI, ainda há muito trabalho a ser feito. Aqui estão 10 resoluções de big data de ano novo para TI.
1. Estabeleça uma política de retenção de dados
Muitas organizações acabaram de chutar a lata para o campo, evitando completamente a discussão sobre retenção de big data. Isso pode ser devido ao medo do que pode ser necessário se a empresa for obrigada a fazer uma descoberta legal para uma ação judicial – mas, provavelmente, a retenção de dados está faltando porque ninguém deu tempo para isso.
Com dados globais projetados para crescer para 180 zettabytes até 2025 e big data compreendendo 80% desses dados, 2022 é a hora de adotar políticas de retenção de big data e eliminar os dados que você não precisa.
VEJO: Política de Descarte de Dados Eletrônicos (TechRepublic )
2. Defina a função do big data na malha de dados
Para quebrar os silos de sistemas departamentais e disponibilizar dados de toda a organização para todos para análise e tomada de decisões, a TI deve se concentrar em trazer big data, bem como dados estruturados mais tradicionais, para o tecido de dados que constrói para conectar todos esses silos e repositórios.
3. Desenvolva mais aplicativos de análise sem código e com pouco código
A implementação de ferramentas de relatórios sem código e com pouco código para análise pode colocar mais relatórios de análise nas mãos dos usuários finais mais rapidamente, ao mesmo tempo que alivia a carga de trabalho de TI.
4. Reavalie o valor comercial dos aplicativos implantados
É ótimo lançar um aplicativo de análise em produção, mas está funcionando tão bem para os negócios agora como estava há dois anos, quando foi implantado pela primeira vez?
Os negócios mudam constantemente. É provável que haja um “desvio” entre o que as soluções de análise continuam a focar e o que a empresa precisa agora.
Em 2022, valeria a pena revisar a eficácia dos aplicativos de análise que você implantou atualmente para ver o desempenho deles e se ainda estão atendendo às necessidades dos casos de uso de negócios para os quais foram projetados.
5. Desenvolva uma estratégia de manutenção de aplicativos e dados
Assim como os dados e aplicativos estruturados, aqueles que empregam big data e análises também precisam de manutenção. No entanto, muitas organizações que implantam análises e big data não têm procedimentos bloqueados para manutenção. Big data e análises em produção atingiram um nível de maturidade em que os procedimentos de manutenção devem ser desenvolvidos e praticados.
VEJO: Plataforma de data warehouse Snowflake: uma folha de dicas (PDF grátis) (TechRepublic)
6. Melhorar a TI
Para dar e a operações e análises de big data, são necessárias novas habilidades de TI para a equipe. Isso pode exigir treinamento adicional em análise de dados, ciência de dados, armazenamento de big data e gerenciamento de processamento, além de competência com ferramentas de desenvolvimento mais recentes, como análises de código baixo e sem código.
7. Revise a segurança, privacidade e fontes confiáveis
Big data, em particular, pode ser adquirido de uma variedade de fontes de terceiros. Essas fontes devem ser revisadas regularmente quanto à aderência aos padrões de segurança e privacidade corporativos, assim como seu próprio big data interno.
8. Avalie o e do fornecedor em big data e análises
Muitos fornecedores oferecem ferramentas para big data e análises, mas nem todos oferecem o mesmo grau de e quando você precisa. É importante trabalhar com fornecedores que ofereçam e ativo para sua equipe no uso de big data e ferramentas de análise, bem como orientação durante os principais projetos. Se você estiver trabalhando com fornecedores que não oferecem o nível de e que você procura, seria aconselhável encontrar fornecedores que ofereçam.
9. Melhore o big data e as análises que dão e à experiência do cliente
Quase toda empresa quer melhorar a experiência que seus clientes têm com ela. A parte central desse processo é o desenvolvimento de automação voltada para o cliente e ajuda para ajudar os clientes a obter respostas para solicitações, perguntas e problemas.
A automação de sistemas voltados para o cliente (por exemplo, chat, atendentes telefônicos etc.) que usam PNL (processamento de linguagem natural) e IA (inteligência artificial) para interpretar o sentimento do cliente e se envolver em conversas está longe de estar madura.
As empresas que se concentram em melhorar o desempenho da PNL e da IA nessas áreas serão beneficiadas.
10. Renove discussões de big data e analytics no topo
As primeiras grandes discussões sobre big data e analytics começaram quando ambos começaram a ser implementados nas organizações. Agora, essas tecnologias estão mais maduras e estão se movendo para o mainstream do sistema corporativo. 2022 é um bom ano para os CIOs se reunirem novamente com outros executivos e partes interessadas de nível C para recapitular o progresso da IA e da análise e garantir seu e para as próximas etapas.
