O futuro reserva muitas tendências interessantes de análise de dados para profissionais de inúmeras empresas explorarem e alavancarem, incluindo aquelas do setor de Aprendizagem e Desenvolvimento. Continue lendo para descobrir 12 tendências que esperamos dominar o mundo da análise de dados no futuro.
Quais tendências de análise de dados devemos esperar no futuro?
Os avanços tecnológicos estão constantemente mudando a forma como o nosso mundo funciona, e a análise de dados não é exceção. Para muitos, a análise de dados já aponta o caminho para o futuro, evoluindo e adaptando-se constantemente para permanecer relevante. Como resultado, o futuro da análise de dados está repleto de possibilidades, muitas das quais ainda não podemos imaginar. Neste artigo, discutiremos 12 tendências de análise de dados que estão em sua infância, mas que deverão se tornar práticas regulares em um futuro próximo.
12 tendências de análise de dados que devemos esperar
1. Automação alimentada por IA
Hoje em dia, um grande número de planilhas utilizadas para fins de análise de dados estão sendo preparadas manualmente. Isso pode resultar em vários erros que podem afetar negativamente a qualidade do processo geral e custar milhões de dólares às empresas. Ao utilizar Inteligência Artificial para automatizar tarefas, como limpeza de dados, controle de qualidade, etc., podemos deixar essas questões no passado e aumentar a qualidade e a precisão da análise de dados. Sem falar que os colaboradores poderão dedicar essas horas de trabalho para avançar em outras metas organizacionais.
2. Análise Preditiva Avançada
A análise preditiva é menos do que uma tendência futura de análise de dados e mais uma prática atual. No entanto, à medida que as capacidades de IA e Machine Learning continuam a crescer, o mesmo acontecerá com o poder preditivo e a precisão da análise de dados. Algoritmos avançados de IA não só serão capazes de analisar enormes conjuntos de dados, mas também de antecipar tendências de aprendizagem, identificar potenciais desafios e recomendar soluções personalizadas, dependendo da natureza de cada problema.
3. Reconhecimento de emoções
Um avanço fascinante na análise de dados de eLearning incluirá a capacidade de aproveitar tecnologias de reconhecimento de emoções. Através da câmera do aluno, será possível a análise de expressões faciais, tom de voz e outras indicações de bem-estar emocional. Este recurso fornecerá aos profissionais de eLearning informações valiosas sobre o impacto de seus cursos nos alunos, bem como sugerirá ajustes personalizados para aumentar efetivamente o envolvimento e a satisfação dos alunos.
4. Aprendizagem adaptativa e personalização
Outra tendência esperada é a personalização dinâmica do conteúdo do eLearning . À medida que os alunos navegam no curso de aprendizagem, os sistemas de aprendizagem adaptativos funcionarão de acordo para oferecer personalização contínua, ajustando o conteúdo, as avaliações, as atividades e os formatos para melhor atender às necessidades únicas e em evolução de cada participante. Isto aumentará significativamente a qualidade da experiência de aprendizagem e ajudará os usuários a adquirir novos conhecimentos de forma mais rápida e eficaz.
5. Incorporação de AR/VR
Espera-se também que as tecnologias de Realidade Aumentada e Virtual se tornem parte do processo de análise de dados no futuro. Especificamente, se os avanços tecnológicos tornam o uso da experiência de equipamento de aprendizagem imersiva mais acessível aos alunos, os profissionais de eLearning precisam analisar os dados que serão gerados a partir deles. Através deste procedimento, instrutores e organizações obterão uma compreensão mais profunda de como os alunos interagem com o conteúdo em ambientes virtuais.
6. Análise e relatórios aumentados
Analisar dados é uma coisa, mas extrair conclusões valiosas que farão uma contribuição significativa para a sua organização é outra. No futuro, as ferramentas de análise de dados não só analisarão dados com sucesso, mas também utilizarão IA e processamento de linguagem natural (PNL) para gerar insights, sugerir soluções para problemas existentes, criar visualizações de diferentes tipos e fazer previsões, entre outros. Isto não só agilizará a análise de dados, mas também a tornará mais acessível e fácil de usar para profissionais fora do setor de análise de dados.
7. Análise de dados em tempo real
Muitas das tendências que descrevemos anteriormente, como a aprendizagem personalizada e adaptativa, só podem funcionar devido à análise avançada de dados em tempo real. Quando as organizações aproveitam tecnologias que permitem a análise da informação assim que esta é gerada, podem otimizar a jornada de aprendizagem de diversas formas. Alguns deles incluem, mas não estão limitados a, feedback imediato para os alunos, caminhos de aprendizagem personalizados, identificação proativa de alunos com dificuldades e tomada de decisão aprimorada para instrutores.
8. Interconectividade e IoT
A interconectividade está a ganhar cada vez mais importância quando se trata de análise de dados, à medida que cada vez mais dispositivos são capazes de produzir dados. Especialmente no eLearning, os instrutores podem coletar informações não apenas de smartphones e computadores, mas também de smartwatches, equipamentos de RV e muito mais. Esta rede em expansão de dispositivos e sistemas interconectados que podem coletar dados é conhecida como Internet das Coisas e deverá crescer imensamente nos próximos anos.
9. Desenvolvimento Profissional para Instrutores
Um uso popular da análise de dados tem sido ajudar os alunos a desenvolver suas habilidades acadêmicas e profissionais. No futuro, os dados que serão recolhidos das plataformas de aprendizagem e dos alunos também serão úteis para destacar formas de ajudar os educadores a evoluir. De forma semelhante ao seu público, os educadores poderão identificar os seus pontos fracos e fortes e receber recomendações de melhoria, ou seja, oportunidades de formação. Desta forma, as suas estratégias de ensino e o Design Instrucional em geral podem ser melhorados.
10. Plataformas de análise colaborativa
A precisão da análise de dados aumentará nos próximos anos à medida que as plataformas analíticas colaborativas se tornarem mais conectadas e mais populares entre as organizações. Estas redes facilitarão a colaboração global entre empresas e instituições educativas, ajudando-as a partilhar conhecimentos, melhores práticas e estratégias de eLearning. Isto aumentará significativamente a eficácia dos cursos de eLearning, permitindo o acesso a inúmeras fontes de dados e insights em todo o mundo.
11. Democratização de Dados
À medida que a análise de dados se torna mais inteligente, uma tendência que notaremos é a democratização das ferramentas de análise de dados. Especificamente, muitas das tarefas mais complexas de análise de dados tornar-se-ão maioritariamente automatizadas com a ajuda da IA ou simplificadas pela inclusão de interfaces intuitivas ou ferramentas de business intelligence de autoatendimento. Como resultado, os utilizadores não técnicos poderão aproveitar os benefícios da análise de dados sem necessariamente terem de procurar apoio de especialistas em dados.
12. Carreiras emergentes
O ponto anterior pode ter feito parecer que a profissão de está em perigo, mas isso está longe de ser verdade. Na realidade, à medida que o campo da análise de dados cresce, mais profissões relacionadas surgirão. Algumas das carreiras que podemos dizer que já mostram uma trajetória mais promissora são cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, analistas de viés de algoritmos, engenheiros de privacidade, instrutores de IA, arquitetos de dados de IoT e muito mais.
Conclusão
O futuro reserva muitas tendências interessantes de análise de dados para todos nós explorarmos e aproveitarmos para atingir nossos objetivos. Mas não podemos esquecer que, no que diz respeito aos dados, precisamos de tomar medidas para lidar com considerações de privacidade e ética. As empresas e instituições que utilizam dados terão de seguir diretrizes claras que garantam o uso responsável, a transparência e a proteção de informações confidenciais.
IDI Instituto de Desenho Instrucional
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