Tendências em Big Data e Análises: Hoje é digital, amanhã cognitivo

Grandes companhias estão ?migrando para os modelos digitais?, que procuram reduzir custos e aumentar a agilidade e colaboração. Essas mudanças só...

Grandes companhias estão ?migrando para os modelos digitais?, que procuram reduzir custos e aumentar a agilidade e colaboração. Essas mudanças só estão sendo possíveis, graças às tecnologias na nuvem, análises móveis e sociais. Atualmente, conseguir agregar valor aos dados do usuário requer uma mudança rápida em hardware e software.

No entanto, estamos mostrando que o digital não é o destino, e sim, a base para uma transformação muito mais abrangente ativada pelas tecnologias analíticas e cognitivas de Inteligência Artificial. Em suma, as empresas precisam começar a se preparar para serem competitivas em um futuro cada vez mais perto. 

Na economia atual, os modelos de negócios, produtos e processos estão cada vez mais em fases de mudanças. Grandes companhias estão ?migrando para os modelos digitais?, que procuram reduzir custos e aumentar a agilidade e colaboração. Essas mudanças só estão sendo possíveis, graças às tecnologias na nuvem, análises móveis e sociais.

Atualmente, conseguir agregar valor aos dados do usuário requer uma mudança rápida em hardware e software. No entanto, tem-se mostrado que o digital não é o destino, e sim, a base para uma transformação muito mais abrangente ativada pelas tecnologias analíticas e cognitivas de Inteligência Artificial. Em suma, as empresas precisam começar a se preparar para serem competitivas em um futuro cada vez mais perto. 

Computação Cognitiva 

Uma tecnologia que promete revolucionar a interação é a Computação Cognitiva (CC), uma versão avançada de Inteligência Artificial que simula as formas de processamento do cérebro humano. A partir da soma de vários algoritmos de alta complexidade, a Computação Cognitiva é baseada na ideia de uma rede neural usada para armazenar e relacionar experiências e eventos de forma eficiente para maximizar o processo de tomada de decisão. Essa tecnologia marca o início da era das máquinas superinteligentes. 

O crescimento exponencial do tráfego de dados em termos de velocidade, alcance e volume apresenta um enorme desafio que, hoje em dia estão sendo transferidos para os sistemas de Big Data. A convergência dessa tecnologia com a cognitiva significa um salto quântico na forma, como o imenso fluxo de dados, estruturados e não estruturados (Data escuro) é processado. A Convergência Cognitiva fornece as ferramentas para melhorar a interpretação destes grandes volumes de dados, a fim de incorporá-los nos processos de tomada de decisão. Assim, o CC pode antecipar situações diferentes e fornecer complexo para cada solução. 

Desenvolver um sistema de computação que se assemelha ao cérebro humano para transferir inteligência artificial para a inteligência real, é um enorme salto qualitativo. Na verdade, a demanda por inteligência baseada em dados e simulações resultará em um crescimento exponencial de 25 bilhões de dólares em receitas acumuladas para o período 2016-2020. 

Análise Preditiva 

Outra tecnologia que está ganhando rapidamente a atenção de organizações em todo o mundo são as Análises Preditivas (AP). De acordo com a mais recente pesquisa da Frost & Sullivan, as receitas geradas a nível mundial por esta tecnologia exibiram uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 25% entre 2016 e 2020, alavancada por soluções sob demanda para inteligência de negócios que proporcionam maior agilidade e competitividade para as empresas. Essa tecnologia está penetrada nos processos de muitas das empresas de tomada de decisões na lista da Fortune 500, pois permite em tempo real, ações concretas e fornece previsões sobre tendências e probabilidades futuras. 

Agilizar os processos de tomada de decisão, sincronizando informações financeiras e operacionais através de uma única exibição de informações de negócios, resulta na criação de oportunidades para uma base de alto rendimento. Atualmente, o primeiro passo para a AP, sem dúvida, é baseado na extração, transformação e carregamento de dados em plataformas de computação, a fim de saber quais dados são valiosos para encontrar perspectivas ou descobrir novas necessidades de negócios. 

Olhando para o futuro, as mais recentes soluções oferecem pacotes de algoritmos AP que avaliam o seu próprio desempenho, como o cliente, e identifica quais métricas são mais eficientes para medir as características específicas de cada negócio. A promessa mais perturbadora desta tecnologia é para evitar qualquer inconveniência de desempenho antes afetar a experiência do cliente.