66% das empresas ao redor do mundo levam seus negócios orientados por dados

Tecnologias imersivas são tendências que tornam análise de dados mais acessível e compreensível

De acordo com levantamento do Fórum Econômico Mundial, estima-se que, até 2025, 463 exabytes de dados serão criados todos os dias em todo o mundo, o que equivale a 1 quatrilhão de pendrives, todo dia. A todo momento, nossos dados são solicitados e coletados de alguma forma, seja durante o uso de redes sociais, jogos online, cadastros, e assim em diante. Basicamente, tudo que é realizado no ambiente online é mensurável, e gera a cada segundo uma quantidade gigantesca de dados – o que é chamado de Big Data.

Nunca foi tão importante analisar informações, processos e pessoas, mas esse mercado ainda tem um grande potencial a ser explorado: pesquisa, realizada pela consultoria Forrester, mostra que pelo menos 66% das empresas ao redor do mundo levam seus negócios orientados por dados. Entretanto, também em níveis mundiais, são poucas as que sabem tratar esses dados adequadamente – apenas 21%.

E é neste contexto que as ferramentas de análise de dados imersivas têm muito a colaborar. As ferramentas de análise de dados imersivas são softwares ou aplicativos voltados para a análise de grandes conjuntos de dados de maneira visualmente envolvente e interativa. Elas utilizam tecnologias como realidade virtual (VR), realidade aumentada (AR) e realidade mista (XR) para permitir aos usuários interagir com os dados de maneira mais intuitiva e tátil.

“Essas ferramentas permitem que os usuários “mergulhem” nos dados, explorando-os em um ambiente tridimensional, onde podem manipular, organizar e analisar dados de maneiras novas e inovadoras. Essa abordagem imersiva pode tornar a análise de dados mais acessível e compreensível, especialmente quando se trabalha com conjuntos de dados complexos ou grandes demais para serem facilmente compreendidos através de métodos de análise tradicionais”, explica o especialista em dados e inovação e professor de MBA da FGV, Kenneth Corrêa.

Entre os principais usos das ferramentas de análise de dados imersivas, estão:

1. Análise de negócios: permitem aos analistas de negócios visualizar complexas relações de dados e tendências que podem não ser evidentes em planilhas ou gráficos bidimensionais. Isso pode ajudar no processo de tomada de decisões estratégicas e planejamento empresarial.

1. Ciência de dados: cientistas de dados podem usar essas ferramentas para mergulhar em conjuntos de dados complexos e visualizar relações, padrões ou anomalias.

1. Pesquisa de mercado: analistas de mercado podem usar essas ferramentas para apresentar as tendências do mercado de maneira mais impactante e eficaz.

1. Engenharia e design: as ferramentas imersivas podem ser úteis para visualizar simulações de dados em campos como engenharia, arquitetura e design, permitindo que os projetistas identifiquem problemas ou melhorias potenciais.

1. Educação e treinamento: essas ferramentas podem ser usadas para criar simulações educacionais interativas baseadas em dados, permitindo aos alunos explorar conceitos de forma mais intuitiva.

“Essas são apenas algumas aplicações, e à medida que a tecnologia continua a avançar, e as ferramentas sendo mais conhecidas, expandem para muitos mais setores como consequência”, ressalta Kenneth Corrêa.

Vantagens e diferenciais das ferramentas 

A visualização aprimorada dos dados é uma das principais vantagens da utilização destas ferramentas, conforme explica Kenneth. “A principal vantagem dessas ferramentas é a capacidade de visualizar dados de maneira tridimensional e interativa. Isso proporciona uma visão mais clara e completa dos dados, facilitando a identificação de tendências, padrões e anomalias. Ao contrário de gráficos e planilhas bidimensionais, essas ferramentas permitem que os usuários mergulhem completamente nos dados. Isso pode especialmente ajudar na interpretação de grandes conjuntos de dados”.

As ferramentas de análise de dados imersivas permitem aos usuários interagir diretamente com os dados, rotacionando-os, explorando diferentes ângulos e manipulando-os para obter diferentes visões, o que proporciona uma compreensão mais profunda. Além disso, elas podem ser mais atraentes e memoráveis do que os métodos tradicionais de análise de dados, o que é extremamente valioso em contextos de aprendizagem ou apresentações.

Essas ferramentas também podem contribuir para as estratégias de marketing de dados. “Em especial, quando falamos de marketing de dados, são duas grandes contribuições: conseguir enxergar os gráficos de maneira mais imersiva ajuda a obter insights em tempo real e fora do ordinário, para disparar uma investigação mais profunda dos fatores que influenciam (positivamente ou negativamente) os resultados de campanhas de marketing; e tornar os dados mais envolventes e compreensíveis para público não técnico, permitindo que uma história mais memorável e impactante seja contada”, destaca Kenneth Corrêa.

Conheça três ferramentas de análise de dados imersivas

Kenneth Corrêa indicou três ferramentas de análise de dados imersivas, e como elas podem ser utilizadas. Confira!

1. Flow Immersive: ferramenta de análise de dados imersiva que coloca você e seu público dentro dos seus dados. Com sua Inteligência Artificial (IA), é possível fazer perguntas para entender melhor suas informações. A comunicação é otimizada, pois permite a interação do público com o conteúdo e promove um sentido compartilhado de domínio e controle sobre os dados. A combinação de Inteligência Artificial com visualização de Dados em 3D confere à ferramenta grande capacidade de permitir a decifração e investigação visual de dados. Favorece uma melhor compreensão dos dados, permitindo questioná-los verbalmente através da IA para obter contexto, e encontrar padrões e discrepâncias ocultas. Com a Flow, são possíveis experiências de dados aprimoradas por IA, ajudando a criar Modelos Mentais em 3D ao aproveitar a habilidade cerebral para analisar informações 3D de maneira memorável.

1. WebXR: a API WebXR Device fornece acesso a capacidades de entrada (informações de pose de fones de ouvido e controladores) e saída (exibição de hardware) comumente associadas a dispositivos de Realidade Virtual (VR) e Realidade Aumentada (AR). Ela permite desenvolver e hospedar experiências VR e AR na web. Uma experiência pode escolher focar tanto em VR quanto em AR, dispositivos portáteis e de montagem na cabeça com um único lançamento. São necessárias mínimas alterações de código para suportar VR e AR juntos.Não há necessidade de lojas de aplicativos ou grandes downloads, os usuários obtêm acesso imediato à sua experiência sem ter que sair do seu site. Como a renderização é tratada pelo WebGL, que existe desde 2011, o desenvolvedor se beneficia do rico ecossistema de ferramentas de desenvolvimento do WebGL e de uma grande comunidade de desenvolvedores ativos.

1. Noda: A Noda é um aplicativo inovador de produtividade que tem ajudado muito, tanto no desenvolvimento individual de ideias quanto no trabalho em equipe. O que eu realmente acho impressionante é como a ferramenta integra recursos avançados de Inteligência Artificial (IA) para proporcionar uma experiência de criação de ideias verdadeiramente imersiva. Um recurso que eu acho particularmente útil é o brainstorming assistido por IA. Com ele, é possível gerar ideias inovadoras, e a própria ferramenta sugere conexões inteligentes entre elas, o que ajuda a entender melhor os prós e contras de cada uma. Isso tem sido muito útil para tomar decisões mais informadas. Também tem um recurso de geração de imagem orientada por IA que permite criar imagens personalizadas a partir de qualquer ideia. Isso permite uma integração perfeita desses visuais nos mapas mentais, melhorando muito a capacidade de comunicação de ideias. Quando se trata de visualizar informações, Noda realmente se destaca. Combina matrizes de decisão, insights de IA e imagens personalizadas em árvores estilo mapa mental, o que ajuda a entender a visão geral do problema e o time a compartilhar o entendimento.

“Em resumo, as ferramentas de análise de dados imersivas têm o potencial de tornar a análise de dados mais intuitiva, colaborativa e eficaz, permitindo aos usuários explorar dados complexos de maneira mais envolvente e interativa. Elas são especialmente valiosas quando se lida com grandes volumes de dados ou dados com muitas especificidades”, conclui Kenneth.

Kenneth Corrêa – especialista em inovação, negócios digitais, novas tecnologias, inteligência artificial e metaverso. Professor de MBA da FGV. Há mais de 15 anos desenvolve e monitora projetos de marketing e tecnologia, atendendo empresas como Suzano, Mosaic Fertilizantes, Leica Microsystems, entre outras. Diretor de Estratégia da agência 80 20 Marketing.

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