Empresas ao redor do mundo, dos mais diversos tamanhos e setores, têm notado há tempos a importância e o impacto positivo que a implantação de soluções de Data Science possuem para o crescimento constante e saudável de seus negócios.
E existem dados concretos comprovando que o valor da Data Science para empresas só vai aumentar com o tempo.
Um relatório divulgado pela Allied Market Research apontou que o mercado de soluções de Data Science possuía, em 2020, um valor global de 4.7 bilhões de dólares. A estimativa aponta que esse mercado deve alcançar 79.7 bilhões de dólares até 2030.
Data Science, como tudo que envolve tecnologia, inovação e negócios, é algo que está em constante evolução. Ficar por dentro das mudanças e tendências que a cercam pode garantir vantagens competitivas relevantes para o seu negócio.
Descubra, agora, 4 tendências de Data Science para os próximos anos.
Hoje em dia, por mais que aplicações de Data Science estejam bem mais difundidas, a verdade é que as organizações que as utilizam ainda são muito ligadas a setores como tecnologia de consumo, e-commerce e marketing. Mas essa é uma realidade que deve mudar em pouco tempo.
Aos poucos, setores importantes para a economia mundial como saúde, agricultura e diferentes indústrias estão abrindo os olhos para as oportunidades que as soluções de Data Science representam.
E, conforme a adoção de tecnologias de aplicações de Data Science vai se expandindo, toda a cadeia produtiva do planeta tende a se beneficiar. Isso porque, além de aumentos significativos em termos de inovação e eficiência, a Data Science pode ser a porta de entrada para que pessoas de outras áreas conheçam e se interessem pelo assunto.
Hoje em dia, mesmo com toda a tecnologia e facilidade de acesso a informações como nunca antes, ainda há quem tente guiar empresas com base em achismos ou feeling.
Mas a tendência é que, com o tempo, esse tipo de gestão se torne algo relegado ao passado.
Data Science, como você talvez já saiba, é a prática de tornar úteis e acionáveis as informações adquiridas a partir de dados. Em outras palavras: menos espaço para achismos e suposições sem embasamento.
Conforme já abordamos anteriormente, a Internet das Coisas (ou IoT, do inglês Internet of Things) permite que objetos comuns do nosso cotidiano estejam conectados à internet, recebendo e compartilhando dados.
O resultado disso é uma janela de oportunidade representada pela existência de dados mais precisos e atualizados, o que é perfeito para soluções de Data Science.
A hiperautomação, como o nome dá a entender, é uma etapa mais avançada da automação.
De maneira sucinta, podemos dizer que a hiperautomação combina diferentes tecnologias e conceitos (como Inteligência Artificial, RPA e Machine Learning) para automatizar todas as tarefas que podem ser automatizadas dentro de uma organização.
A consultoria americana Gartner classificou a hiperautomação como a principal tendência tecnológica da década, você sabia?
E tem mais: de acordo com essa mesma consultoria, o mercado mundial de softwares de hiperautomação segue crescendo e deve alcançar mais de meio bilhão de dólares até o final de 2022, o que representa um aumento de 23% em relação a 2020.
Uma das atividades que mais se beneficia da automação e também da hiperautomação é a coleta de dados.
O uso de bots automatizados para coletar grandes volumes de dados em altíssima velocidade é uma vantagem competitiva que não pode ser deixada de lado.
Aqui na Crawly, nossos bots já entregaram mais de 20 bilhões de consultas de dados a nossos clientes. São dados verificáveis, entregues em tempo real e 100% em conformidade com a LGPD.
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