Principais tendências de plataformas de dados para 2024

À medida que os dados crescem, também aumentam os desafios de gerenciá-los e aproveitá-los para melhorar seus negócios de inúmeras maneiras. Eles são a nova fronteira, que traz inovação, novas melhores práticas, metodologias e resultados reais.

Então, agora é hora de antecipar as tendências definidas para remodelar o cenário das plataformas de dados no próximo ano.  

Aumento do investimento em data lakes

Os data lakes servem como um repositório central que permite às empresas armazenar todos os seus dados, estruturados e não estruturados, em qualquer escala. Ou seja, eles podem armazena-los brutos e operar como um local para preparar a transformação de dados em modelos de negócios úteis. Com o poder do aprendizado de máquina e da IA, as empresas podem obter insights acionáveis ​​desses modelos de negócios em tempo real.

Portanto, a ascensão de soluções baseadas em nuvem também tornou a tecnologia de data lake mais acessível. As soluções de data lake em nuvem, construídas com base na tecnologia de código aberto Delta Lake, permitem que empresas de todos os tamanhos carreguem e otimizem sem qualquer gerenciamento ou infraestrutura, oferecendo uma solução flexível e escalável para armazenamento de dados.

As empresas que conseguirem aproveitar eficazmente os data lakes estarão mais bem equipadas para lidar e obter insights a partir das grandes quantidades geram, proporcionando-lhes uma vantagem competitiva significativa.

Maturação do Microsoft Fabric e integração com Databricks

O amadurecimento do Microsoft Fabric e sua integração com o Databricks é uma tendência que vale a pena observar no mercado de dados como serviço (DaaS). Ou seja, Com o Microsoft Fabric, a Microsoft fornece uma solução de gerenciamento escalonável e rica em recursos que permite às empresas executar análises em grande escala sem a necessidade de criar seus próprios dados soluções de coleta ou plataformas de armazenamento caras.

Portanto, em um desenvolvimento significativo, a Microsoft e a Databricks anunciaram uma integração profunda entre Fabric e Databricks. Esta integração, que demonstra o amadurecimento e evolução destas plataformas, visa dotar as empresas de uma plataforma unificada e abrangente.

Este aprofundamento da integração entre a Microsoft e a Databricks significa ainda mais a mudança do foco apenas no data warehouse para um foco de data lakehouse mais integrado e abrangente para as empresas. Esta tendência deve ser observada, pois provavelmente moldará o futuro do mercado DaaS e influenciará a forma como as empresas abordam suas estratégias de big data.

DataOps se tornando popular

DataOps, uma metodologia que aplica princípios de DevOps ao gerenciamento de dados, está ganhando força rapidamente e está prestes a se tornar uma prática padrão no próximo ano. A metodologia DataOps enfatiza a comunicação, colaboração, integração, automação e medição da cooperação entre cientistas, analistas e outros profissionais.

O objetivo principal do DataOps é melhorar a velocidade, a qualidade e a confiabilidade da análise. Ele consegue isso automatizando muitos processos manuais envolvidos na preparação de dados, como extração, transformação e carregamento(ETL). Isso permite que cientistas e analistas se concentrem mais na geração de insights em vez de lidar com a preparação.

Além disso, DataOps promove uma cultura de colaboração entre diferentes funções envolvidas no gerenciamento e análise de dados. Essa abordagem colaborativa ajuda a quebrar silos, levando a práticas de dados mais eficientes e a um melhor alinhamento entre as operações de dados e os objetivos de negócios.

Modelos de IA e aprendizado de máquina

À medida que mais empresas reconhecem o potencial da IA ​​e dos LLMs, os investimentos nestas áreas deverão aumentar. Eles podem processar grandes quantidades de dados com muito mais eficiência do que os analistas humanos, identificando padrões e gerando insights que podem informar a tomada de decisões estratégicas.

Além disso, a IA e os LLMs estão a tornar-se mais acessíveis. Plataformas e ferramentas avançadas de IA estão agora disponíveis como serviço, reduzindo a necessidade de as empresas investirem em infraestruturas dispendiosas ou em conhecimentos especializados. Isto está a tornar a IA e os LLM viáveis ​​mesmo para empresas mais pequenas, ampliando o seu impacto.

Outro fator que impulsiona o aumento do investimento em IA e LLMs é a crescente ênfase na tomada de decisões baseada em dados. As empresas dependem cada vez mais de dados para informar suas estratégias e operações. IA e LLMs são fundamentais para revelar o valor desses dados, transformando informações brutas em insights acionáveis.

Conclusão

É claro que este ano promete ser emocionante, repleto de desenvolvimentos significativos no mundo das plataformas de dados. Ao manterem-se à frente, as empresas podem garantir que estão preparadas para aproveitar o poder transformador das suas plataformas de dados para o próximo ano.

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