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Tendências dos grandes dados em 2024: Navegar pelo futuro da tecnologia de dados

Grandes volumes de dados

Tendências

O sector dos grandes volumes de dados está a registar um crescimento substancial: o volume de dados gerados diariamente é impressionante.

De acordo com Estatístico, de acordo com o relatório da Comissão Europeia, todos os dias são criados cerca de 328,77 milhões de terabytes, ou 0,33 zettabytes, de dados. Isto equivale a cerca de 2,31 zettabytes por semana e 120 zettabytes por ano, o que ilustra a imensa escala da produção de dados.

O volume de dados engloba a informação recentemente gerada, capturada, copiada ou consumida, indicando que 90% dos dados do mundo foram criados apenas nos últimos dois anos. A repartição da criação de dados em diferentes períodos de tempo realça ainda mais a magnitude deste crescimento.

Navegando pelo cenário orientado por dados, a atual tendências dos grandes dados salientam a importância de abordar questões práticas como o reforço da segurança dos dados, a garantia da privacidade e a gestão eficiente de diversas fontes de dados.

Neste artigo, vamos aprofundar estas questões tendências da análise de grandes volumes de dados e desenvolvimentos, analisando a forma como influenciam o futuro dos grandes dados e as implicações para as empresas e os profissionais neste domínio.

Crescimento histórico, factos gerais e projecções futuras do mercado de grandes volumes de dados

O mercado de grandes volumes de dados registou um rápido crescimento e continuará a registar novos avanços em 2024. Em particular, o mercado global de análise de big data é previsto a previsão é de que o valor total do investimento atinja cerca de 84 mil milhões de dólares americanos em 2024 e cresça para 103 mil milhões de dólares americanos em 2027, o que indica uma expansão substancial em todos os sectores.

Este aumento é, em parte, impulsionado por inovações na visualização de dados e na análise baseada em IA, que estão a tornar-se acessíveis a um leque mais vasto de utilizadores empresariais. Além disso, a diversidade e o volume de dados, especialmente de fontes que não são bases de dados, como os dispositivos IoT, estão a catalisar a necessidade de soluções de gestão de grandes volumes de dados mais robustas e de uma mudança em relação aos armazéns de dados tradicionais.

Em termos de panorama geral, a área dos grandes volumes de dados está a assistir a uma mudança, com tecnologias como a computação periférica a ganharem proeminência devido à sua capacidade de processar dados mais perto da sua fonte. Esta mudança é fundamental para tratar as grandes quantidades de dados gerados pelas actividades digitais contemporâneas e pelos dispositivos IoT.

"Em 2024, o panorama dos dados é semelhante a um universo em constante expansão. Para as empresas, não se trata tanto de acumular esses dados, mas sim de navegar astutamente por eles para encontrar padrões úteis. Os próximos anos estão preparados para revolucionar a nossa abordagem aos grandes volumes de dados, centrando-se em análises sofisticadas que eliminam o ruído. É um momento empolgante, em que os dados não são apenas um subproduto das actividades comerciais, mas um motor essencial da direção estratégica."

Philip Tihonovich

Diretor de Grandes Dados da Innowise

Tendências da análise de grandes volumes de dados

Ao examinarmos tendências dos grandes dados em 2024, é essencial reconhecer a evolução do ambiente empresarial. as empresas estão a tirar cada vez mais partido dos grandes volumes de dados para a tomada de decisões estratégicas, mas ainda só utilizar 57% dos dados que recolhem. Os restantes 43% de dados, que continuam por explorar, representam uma enorme oportunidade para as empresas. Estes dados não utilizados podem conter informações surpreendentemente úteis que podem impulsionar mais inovação, sublinhando a necessidade de melhorar as técnicas de gestão e análise de dados, de obter informações mais precisas e em tempo real e de adotar estratégias baseadas em dados. Em geral, desenvolvimentos como a análise baseada em IA, a integração da computação em nuvem e a crescente importância da privacidade dos dados estão a moldar a forma como as empresas abordam os grandes volumes de dados.

Vamos aprofundar cada um dos emergentes tendências dos grandes dados para compreender o seu impacto em 2024.

Tendência #1 Informações de dados orientadas por IA em tempo real

A IA e o ML estão a revolucionar o processamento de grandes volumes de dados. As soluções de IA podem automatizar até 70% de todo o trabalho de processamento de dados e 64% do trabalho de recolha de dados, desempenhando um papel fundamental na identificação de padrões e na criação de algoritmos de decisão.

Por exemplo, ferramentas como o TensorFlow e o IBM Watson são amplamente utilizadas para analisar grandes conjuntos de dados, identificando padrões que seriam impossíveis de discernir rapidamente por humanos. Estas ferramentas são também fundamentais na análise preditiva, ajudando as empresas a prever tendências, comportamentos dos clientes e mudanças no mercado. Empresas como a Netflix e Amazon utilizar informações baseadas em IA para personalizar as recomendações aos utilizadores, o que ilustra a tendência aplicação prática de esta tendência.

Tendência #2 Relatórios ESG e consolidação de dados

A comunicação de informações ESG (ambientais, sociais e de governação) está a tornar-se uma tendência significativa nos grandes volumes de dados, especialmente na Europa, onde os quadros regulamentares estão a evoluir rapidamente. Um aspeto fundamental desta mudança é centrar-se na legitimidade das alegações ESG e mitigar as práticas de greenwashing.

A partir de 2024, entrarão em vigor novas divulgações obrigatórias ao abrigo de várias normas internacionais, exigindo que as empresas comuniquem informações sobre uma vasta gama de métricas ESG, incluindo o impacto climático, a economia circular, a poluição, a perda de biodiversidade e os desafios sociais, como o tratamento dos trabalhadores e as políticas de conduta empresarial. Espera-se que esta evolução no sentido de uma comunicação mais abrangente altere a forma como as empresas recolhem e divulgam os dados ESG.

Os desafios dos relatórios ESG, principalmente devido à sua natureza fragmentada e variada em comparação com os relatórios financeiros normalizados, estão a ser abordados através da tecnologia e de métodos baseados em dados. Os analistas de dados utilizam cada vez mais a IA e a aprendizagem automática para examinar os dados ESG, fornecendo aos investidores informações mais pormenorizadas.

Tendência #3 Integração e centralização de dados

Uma das principais tendências de Big Data em 2024 é a consolidação de dados de vários sistemas numa solução de armazenamento unificada. Esta mudança é largamente impulsionada pela necessidade de uma gestão e análise de dados eficiente, particularmente para relatórios financeiros e de produção. As organizações estão a passar da utilização de várias ferramentas desarticuladas para uma abordagem centralizada, em que os dados são agregados num único repositório, como um armazém de dados ou um lago de dados. Esta centralização melhora a qualidade e a disponibilidade dos dados, permitindo uma tomada de decisões mais eficaz baseada em dados e a utilização de IA analítica avançada. Ferramentas como o SAP S/4HANA são frequentemente empregadas nesses esforços, refletindo uma tendência mais ampla para o tratamento de dados simplificado e integrado nas empresas.

Tendência #4 Computação quântica e grandes volumes de dados

A computação quântica representa uma mudança em relação à computação tradicional, tirando partido dos princípios da mecânica quântica. Funciona com qubits, que, ao contrário dos bits clássicos que são 0 ou 1, podem existir em múltiplos estados simultaneamente.

No contexto dos grandes volumes de dados, a computação quântica tem o potencial de acelerar drasticamente o processamento de dados, lidar com algoritmos complexos e resolver problemas de otimização em grande escala que estão atualmente fora do âmbito da computação clássica. Em áreas como a descoberta de medicamentos, a otimização do tráfego e a modelação climática, a computação quântica pode analisar e processar grandes conjuntos de dados de forma mais eficiente.

Uma das principais vantagens da computação quântica em Big Data é a sua capacidade de efetuar cálculos altamente complexos a velocidades sem precedentes. Esta capacidade é particularmente benéfica para a aprendizagem automática e a IA, onde pode aumentar significativamente a velocidade e a precisão da análise de dados. Em 2024, é provável que vejamos mais investimentos e investigação em computação quântica, uma vez que está a tornar-se mais acessível e integrada nas tecnologias de megadados.

Tendência #5 Democratizar o acesso aos dados

A democratização dos dados, uma das principais tendências dos megadados, está a alargar o acesso à análise de dados para além dos departamentos de TI especializados, de modo a incluir o pessoal não técnico das empresas. Esta mudança é amplamente possibilitada pelas plataformas de dados como serviço (DaaS), que simplificam tarefas complexas de análise de dados com interfaces intuitivas e fáceis de utilizar. Estas plataformas democratizam o acesso aos dados e permitem que os funcionários de vários departamentos participem na tomada de decisões.

A maior acessibilidade às informações sobre dados nas organizações está a promover uma cultura de dados mais inclusiva, em que diversas perspectivas contribuem para uma análise e compreensão mais ricas dos dados. Assim, 90% dos líderes empresariais considerar a democratização dos dados é uma prioridade, demonstrando a sua importância crescente na estratégia empresarial.

Tendência #6 Governação e segurança dos dados

Em 2024, a governação e a segurança dos dados em megadados dão cada vez mais prioridade a controlos mais fortes e a abordagens modernas. De acordo com Relatório da Immuta sobre o estado da segurança dos dados, no entanto, cerca de 35% dos profissionais de dados dão prioridade a iniciativas relacionadas com a segurança dos dados, como a implementação de controlos de segurança e governação de dados mais robustos. Esta tendência é uma resposta à rápida evolução da IA e ao seu impacto na segurança dos dados, com 56% dos inquiridos a citarem a exposição de dados sensíveis através de prompts de IA como uma preocupação significativa.

Na sequência do objetivo geral tendências dos grandes dados No que diz respeito à governação e à segurança, em 2024, alguns avanços tecnológicos fundamentais ganharão destaque:

Governação automatizada de dados
Governação de dados em tempo real
Soluções de governação de dados baseadas no Cloud
Modelos de governação de dados descentralizados
Privacidade de dados e conformidade com regulamentos emergentes

Tendência #7 Considerações éticas e impacto social

Em 2024, esta tendência gira em torno da forma como os dados são recolhidos, processados e utilizados, garantindo o seu alinhamento com as normas éticas.

Os principais aspectos desta tendência incluem:

Privacidade e consentimento dos dados: A utilização ética dos dados começa com a forma como são recolhidos. Há uma ênfase crescente na obtenção do consentimento explícito das pessoas antes de recolher os seus dados pessoais.
Preconceitos e equidade na IA: As considerações éticas envolvem a garantia de que os sistemas de IA são justos e não perpetuam os preconceitos sociais existentes, particularmente em áreas sensíveis como a contratação, a aplicação da lei e a aprovação de empréstimos.
Transparência na utilização dos dados: As organizações estão a ser encorajadas a serem transparentes sobre a forma como utilizam os dados. A transparência cria confiança junto dos utilizadores e das partes interessadas, garantindo que os dados não são utilizados de formas que possam ser consideradas enganadoras.
Benefício para a sociedade: Espera-se que as empresas utilizem os dados de forma a beneficiar a sociedade, por exemplo, melhorando os resultados da saúde pública, melhorando as ferramentas educativas ou abordando questões ambientais.
Inovação responsável: Trata-se de equilibrar a procura de avanços tecnológicos com a consideração dos potenciais impactos negativos na sociedade.

Tendência #8 Soluções específicas para a indústria

A tendência de soluções específicas para cada indústria em big data é impulsionada pelo reconhecimento de que diferentes indústrias têm requisitos de dados únicos. Esta tendência reflecte um afastamento das soluções de tamanho único para abordagens mais personalizadas que consideram as nuances específicas de cada indústria.

Por exemplo, nos cuidados de saúde, os megadados são utilizados para melhorar os cuidados prestados aos doentes através da medicina personalizada, da análise preditiva de surtos de doenças e da otimização das operações hospitalares. De acordo com VisiongainSegundo a Comissão Europeia, o valor da análise global de grandes volumes de dados relativos aos cuidados de saúde deverá atingir $101,07 mil milhões de euros até 2031.

Financial services, on the other hand, utilize big data for fraud detection, risk management, and personalized customer services. In retail, big data aids in understanding consumer behavior, improving supply chain efficiency, and optimizing product placements.

As razões para esta tendência são multifacetadas. Em primeiro lugar, à medida que o volume e a variedade de dados aumentam, também aumenta a complexidade da extração de informações. As soluções específicas para cada sector resolvem este problema, adaptando a recolha e a análise de dados ao contexto particular de cada sector. Em segundo lugar, entram em jogo considerações regulamentares específicas. Por último, a rápida evolução da tecnologia tornou possível desenvolver ferramentas analíticas mais sofisticadas e adaptadas ao sector.

Tendência #9 Integração de IoT e big data

Esta tendência consiste em aproveitar as grandes quantidades de dados gerados pelos dispositivos IoT e utilizar a análise de grandes volumes de dados para extrair informações valiosas. Um dos exemplos notáveis de integração da IoT e dos megadados está na sector agrícola. Os dispositivos IoT são utilizados na agricultura para monitorizar vários factores, como as condições do solo, os padrões climáticos e a saúde das culturas. Estes dados são depois analisados utilizando ferramentas de megadados para otimizar as práticas agrícolas, aumentar o rendimento das culturas e reduzir o desperdício. Por exemplo, empresas como a John Deere estão a integrar a IdC no seu equipamento agrícola para permitir a agricultura de precisão. Utilizam sistemas ligados a satélites para recolher dados para melhorar a eficiência na utilização de fertilizantes e pesticidas.

Outro exemplo é o sector dos cuidados de saúde, em que os dispositivos IoT são utilizados para monitorizar a saúde dos pacientes e recolher dados médicos. A análise de grandes volumes de dados pode então ser aplicada a estes dados para melhorar os cuidados aos pacientes e a deteção precoce de doenças.

A integração da IoT e dos megadados está a proporcionar oportunidades sem precedentes para as empresas de vários sectores optimizarem as operações, melhorarem as experiências dos clientes e formularem estratégias baseadas em informações de dados em tempo real.

Tendência #10 Foco na visualização de dados

À medida que o volume e a complexidade dos dados aumentam, a capacidade de os visualizar e interpretar torna-se cada vez mais importante para as organizações.

Os principais aspectos desta tendência incluem:

Dados complexos tornados compreensíveis: As ferramentas de visualização de dados convertem conjuntos de dados complexos em formatos gráficos mais digeríveis.
Melhoria da tomada de decisões: As representações visuais dos dados podem ajudar a descobrir padrões, tendências e correlações ocultas.
Painéis interactivos: As ferramentas modernas de visualização de dados oferecem dashboards interactivos que permitem aos utilizadores aprofundar pontos de dados específicos e explorar os dados mais detalhadamente.
Contar histórias com dados: A visualização é uma ferramenta poderosa para contar histórias, permitindo que as empresas comuniquem as percepções dos dados às partes interessadas.

O futuro dos grandes dados

Para além de 2024, o futuro dos grandes volumes de dados está preparado para remodelar profundamente as indústrias e a vida quotidiana. Imagine um mundo onde os conhecimentos baseados em dados estão profundamente integrados em todas as decisões, tanto mundanas como complexas.

Este cenário futuro prevê um paradigma em que algoritmos sofisticados, capazes de lidar com vastos e intrincados conjuntos de dados, orientam a tomada de decisões em vários sectores, desde protocolos de cuidados de saúde personalizados a estratégias abrangentes de desenvolvimento urbano. Ao mesmo tempo, a dimensão ética da gestão de dados virá ao de cima, obrigando à criação de estruturas avançadas que garantam a privacidade, a segurança e a utilização ética dos dados. Esta evolução promete uma existência mais inteligente e interligada, equilibrando os avanços tecnológicos com uma gestão responsável dos dados.

Concluir

Ao terminarmos a nossa exploração do tendências dos grandes dados para 2024, alguns pontos-chave emergem como essenciais para as empresas considerarem:

A incorporação da IA e da aprendizagem automática nos grandes volumes de dados não é apenas uma tendência passageira; está a tornar-se um aspeto indispensável da análise de dados.
A sinergia entre a computação em nuvem e os grandes volumes de dados está a remodelar o armazenamento e o processamento de dados.
A ênfase na visualização de dados está a tornar-se uma necessidade para interpretar conjuntos de dados complexos.
As empresas devem preparar-se para aplicações avançadas de grandes volumes de dados. A convergência da Internet das Coisas com o megadados está destinada a criar uma nova fronteira para a análise em tempo real.
As considerações éticas e a privacidade dos dados serão cada vez mais tidas em conta.
Prevê-se que a tendência para soluções de megadados feitas à medida acelere.

O futuro do Big Data é promissor e tem potencial para uma mudança transformadora em todos os sectores, mas também exige uma abordagem consciente da forma como os dados são geridos, analisados e utilizados. As empresas que conseguirem adaptar-se a estas tendências em evolução e incorporá-las nas suas estratégias estarão bem posicionadas para prosperar num futuro orientado para os dados.

FAQ

Como é que a IA está a influenciar as tendências de grandes volumes de dados em 2024?

A IA está a transformar os grandes volumes de dados, aumentando as suas capacidades de análise de dados complexos e de modelação preditiva. Em 2024, os algoritmos de IA automatizarão as tarefas de processamento de dados, permitindo uma perceção mais rápida e mais exacta. A integração da IA com a análise de grandes volumes de dados é fundamental em domínios como os cuidados de saúde para diagnósticos preditivos e no retalho para análise do comportamento dos clientes. A progressão das ferramentas de IA, como a aprendizagem profunda e as redes neuronais, está a tornar possível extrair informações mais matizadas de vastos conjuntos de dados.

Quais são os principais desafios em matéria de segurança e privacidade dos grandes volumes de dados?

Os principais desafios em matéria de segurança e privacidade dos megadados incluem a proteção dos dados contra violações, a garantia de conformidade com as leis de privacidade em evolução e a gestão segura da vasta escala de dados. À medida que as fontes de dados se diversificam e o volume de dados aumenta, a manutenção da sua integridade e confidencialidade torna-se mais complexa. Além disso, o desafio de equilibrar a acessibilidade dos dados com a proteção da privacidade é uma preocupação crítica para as organizações, particularmente no contexto do RGPD e de outros regulamentos de privacidade.

Como é que a computação periférica está a afetar o processamento de dados?

A computação periférica está a ter um impacto significativo no processamento de dados, permitindo uma análise de dados mais próxima da fonte de geração de dados. Isto reduz a latência e a utilização da largura de banda, o que é importante para aplicações de processamento de dados em tempo real, como dispositivos IoT em cidades inteligentes ou sistemas de monitorização em tempo real na indústria transformadora. Ao processar dados localmente, a computação periférica permite uma tomada de decisões mais rápida e reduz a carga nos centros de dados centrais.

Que papel desempenha a visualização de dados na análise de megadados?

A visualização de dados é crucial na análise de grandes volumes de dados, uma vez que transforma conjuntos de dados complexos em formatos visuais compreensíveis. Ajuda a revelar tendências, padrões e valores atípicos que podem não ser visíveis nos dados em bruto. Uma visualização eficaz ajuda a tornar os dados mais acessíveis aos decisores, facilitando a tomada de decisões mais informadas. Ferramentas como Tableau e Power BI são proeminentes neste espaço, fornecendo capacidades de visualização avançadas.

Que desenvolvimentos futuros se prevêem para os grandes dados para além de 2024?

Para além de 2024, espera-se que os avanços na computação quântica revolucionem o processamento de grandes volumes de dados, ao processar cálculos complexos a velocidades sem precedentes. O crescimento da IoT continuará a contribuir com grandes quantidades de dados, exigindo soluções de megadados mais avançadas. Além disso, haverá um maior enfoque na IA ética e na utilização responsável dos dados, com desenvolvimentos em tecnologias de reforço da privacidade. A tendência para experiências personalizadas baseadas em dados irá provavelmente evoluir ainda mais, tendo impacto em sectores como o comércio eletrónico, os cuidados de saúde e o entretenimento.

Dmitry Nazarevich CTO

Data: 30 de janeiro de 2024

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