8 previsões para Big Data em 2017

O mercado de Big Data está a crescer aceleradamente. As empresas têm de procurar criar equipas multidisciplinares para trabalhar estas tecnologias e os peritos em Inteligência Artificial vão ser altamente valorizados. O ano promete.

Big Data_PeteLinforth via pixabayO mercado global de Big Data deverá aumentar de 1,7 mil milhões de dólares (mais de 1,6 mil milhões de euros), em 2016, para 9,4 mil milhões de dólares (perto de nove mil milhões de euros) em 2020, segundo a Ovum.

À medida que cresce, os desafios das empresas estão a mudar, bem como os requisitos de competências. Em simultâneo o universo de fornecedores está em transformação. O ano que está a chegar promete. Os analistas e os fornecedores apontam algumas tendências.

Envolvimento de equipas na ciência de dados

Os cientistas e engenheiros de dados têm funções distintas nas empresas. Enquanto os cientistas colocam e testam hipóteses, os engenheiros seleccionam conjuntos de dados e optimizam os algoritmos para produção. Sem colaboração, os modelos e as hipóteses desenvolvidos pelos cientistas correm o risco de ficar na gaveta, alerta a Ovum. É necessário que estas equipas se coordenem para assegurar que os modelos dos cientistas testaram são correctamente aplicados pelos engenheiros.

Em simultâneo, a “machine learning” está cada vez mais incorporada no software empresarial. Mais um motivo para assegurar o trabalho de equipa, desta feita, entre cientistas de dados e analistas de negócio.

A Ovum assinala que as empresas não vão retirar valor do “machine learning” se os modelos desenhados pelos cientistas de dados não forem transpostos para o negócio, se as equipas não trabalharem em conjunto.  A tendência será para ambientes colaborativos em que “os analistas de negócio e cientistas de dados podem partilhar fluxos de trabalho no planeamento, desenvolvimento e execução de modelos “machine learning””, sublinham os analistas.

Redução da procura de cientistas de dados

A procura de cientistas de dados está a abrandar, aponta a Ovum num relatório sobre tendências de Big Data. A pesquisa cita dados da Indeed.com nos quais é revelado que a procura de “data scientists” se tem mantido estável nos últimos quatro anos, embora as Universidades continuem a formar um grande número de estudantes com competências em ciência de dados.

A Ovum tem dúvidas sobre as oportunidades profissionais para esses licenciados. Com excepção dos negócios digitais online, poucas empresas de grande dimensão irão absorvê-los e, de qualquer modo, diz a Ovum, “as empresas nem sabem o que fazer com cientistas de dados”.

O que as organizações precisam de facto é de aplicações ou ferramentas para aplicar a ciência de dados, acrescenta a empresa.

Pressão para manter os dados dentro de fronteiras

mundo digitalA sociedade de advogados Morrison & Foerster prevê que venham a ser criadas mais leis de protecção da privacidade que obriguem as empresas a manter os seus dados dentro de fronteiras. Em 2017, outros países deverão aprovar este género de diplomas, depois da Rússia e da China terem dado o exemplo.

Rentabilização dos dados

As empresas têm uma miríade de opções para produzir dados, o que não é fácil e muitas vão perder oportunidades, alerta a IDC. Os analistas, no relatório IDC FutureScape: Worldwide CIO Agenda 2017 Predictions, assinalam que “apesar da vontade de muitos líderes, as empresas vão ter de lutar para ter sucesso na criação de produtos relevantes que garantam os fluxos de receitas.

Terão sucesso aquelas que têm subjacentes fortes estratégias de TI e serviços orientados para os dados”. Incluem-se neste rol soluções de aquisição de dados, transporte, transformação e armazenamento, analítica e “dashboards”, dados como produto/serviço ou segurança e controlo de acessos, lista a IDC.

A IDC aconselha os líderes de TI a “criar equipas de inovação compostas por pessoas das TI e do negócio que possam identificar aplicações e sistemas, existentes ou ainda por criar, para rentabilizar os dados daí resultantes”.

“Data lakes” tornam-se úteis

Os “data lakes” poderão tornar-se finalmente úteis, segundo a Reltio. Quando surgiram, muitas empresas apostaram e investiram quantidade significativas de recursos em “data lakes”. Com base na promessa do processamento e armazenamento de baixo custo, adquiriram não só equipamentos, mas também uma infinidade de serviços que lhes permite agregar e disponibilizar conjuntos significativos de big data com o objectivo de serem correlacionados e analisados para produzir melhores resultados”, explica Ramon Chen, director de Marketing de gestão de dados da Reltio.

Os grandes desafios têm sido encontrar pessoas com as competências para encontrar sentido na informação, ligar “data lakes” a aplicações operacionais (para enviar e receber actualizações em tempo real), e para fazer a ponte entre a gestão de dados principal e as aplicações operacionais, centros de dados analíticos e “data lakes”. Chen antecipa que, uma vez que “os actuais projectos de Big Data” já reconhecem a necessidade de uma infra-estrutura de dados de confiança e que os novos projectos integram uma estratégia de gestão de dados holística, os “data lakes” poderão finalmente cumprir a sua promessa em 2017”.

Aceleração das fusões e aquisições

Ramon Chen, da Reltio, prevê que o mercado das fusões e aquisições se torne ainda mais movimentado em 2017, em especial no que diz respeito à Inteligência Artificial. Existe escassez de recursos humanos especializados em IA, muitos deles envolvidos nos seus próprios projectos e startups. Uma vez que as grandes empresas querem tudo o que esteja relacionado com IA ou “machine learning” acabam por adquirir startups. Na prática, significa que as grandes organizações estão no fundo a captar o activo mais valioso dessas pequenas e recentes empresas: os poucos especialistas em IA existentes a nível mundial, assinala o responsável da Reltio.

Procura de arquitectos IoT vai acelerar

O mercado da Internet das Coisas (IoT) deverá atingir os 1,46 milhões de milhões de dólares (1,4 milhões de milhões de euros) em 2020, segundo a IDC. À medida que cresce, irá aumentar também a necessidade de especialistas qualificados em IoT.

Os departamentos de recursos humanos das empresas vão dar mais valor ao arquitecto de IoT do que ao cientista de dados e os profissionais vão actualizar as suas competências, prevê Dan Graham, especialista de marketing técnico de IoT, na Teradata, “Além disso, menos de 10% das empresas sabem que precisam de um arquitecto de analítica IoT, um perfil diferente do arquitecto de sistemas IoT.

Os arquitectos de software que também sabem criar analítica centralizada e distribuída para IoT vão ver o seu valor aumentar substancialmente”, conclui.

Renascimento da análise de “streaming”

“A análise de dados em movimento não é nova – os programas de processamento de eventos já existem há cerca de 20 anos”, diz a Ovum. Mas vários factores estão a convergir para passar o “streaming” em tempo real de um nicho tecnológico para algo muito mais abrangente a nível global.

O código aberto torna por exemplo o “streaming” em tempo real mais acessível a par da disponibilidade de infra-estruturas personalizáveis”, explica a empresa. Do lado da procura, está a aumentar o interesse em aplicações de “streaming” para IoT para detectar, analisar e dar resposta em tempo real.

A Ovum adianta ainda que para já o mercado não vai consolidar-se, embora, no futuro, se espere que venha a ser dominado por três ou quatro plataformas de “streaming”. Plataformas como a Spark Streaming e a Amazon Kinesis Analytics – e os seus concorrentes – ainda estão a desenvolver as suas soluções. “Tendo em conta o estado embrionário do mercado não se espera a consolidação do mercado em 2017.

Esperamos que irá levar 24 a 36 meses para que os motores de “streaming” amadureçam e para que as implementações de IoT atinjam a massa crítica, conclui a Ovum.




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