Estatísticas de Análise Embarcada que Vão Moldar 2026 e Futuros

50% dos líderes de tecnologia dizem que recrutar e reter profissionais qualificados de tecnologia é o maior desafio empresarial para 2026. ^[18]

57% das organizações dizem que integrar IA nos fluxos de trabalho de desenvolvimento é seu maior desafio para o desenvolvimento de software em 2026. ^[19]

49% das organizações citam ameaças de segurança como uma das principais preocupações no desenvolvimento de software. ^[20]

48% das organizações identificam privacidade de dados e conformidade regulatória como grandes desafios de desenvolvimento. ^[21]

77% das organizações planejam aumentar o uso de IA em 2026. ^[22]

76% das organizações já utilizam analytics embarcadas internamente. ^[23]

84% das organizações esperam que seu foco em inteligência de negócios (BI) aumente em 2026. ^[24]

42% das organizações têm dificuldades para incorporar IA em suas operações. ^[25]

36% das organizações relatam recursos internos limitados como uma grande limitação. ^[26]

25% das organizações citam cortes econômicos como uma pressão chave que afeta o desenvolvimento de software. ^[27]

66% das organizações relatam ganhos de produtividade ao incorporar IA em seus fluxos de trabalho. ^[28]

63% das organizações dizem que investir no desenvolvimento de habilidades é um dos principais impulsionadores do ganho de produtividade. ^[29]

62% das organizações dizem que incorporar análises ou BI contribui para ganhos de produtividade. ^[30]

62% das organizações dizem que a automação de tarefas repetitivas é um dos principais fatores que contribuem para melhorias na produtividade. ^[31]

54% das organizações afirmam que as condições econômicas ou geopolíticas globais estão atrasando o lançamento de produtos ou planos de expansão. ^[32]

43% das organizações dizem que as condições econômicas as estão forçando a reduzir orçamentos de inovação. ^[33]

36% das organizações dizem que as condições econômicas estão fazendo com que mudem de fornecedores ou provedores de nuvem. ^[34]

35% das organizações dizem que a pressão econômica está levando a mudança de localização das equipes de desenvolvimento. ^[35]

32% das organizações esperam que as condições econômicas globais impactem negativamente sua organização em 2026. ^[36]

46% das organizações planejam aumentar a receita como parte de sua estratégia de expansão para 2026. ^[37]

40% das organizações planejam adotar ou adquirir novas tecnologias ou aplicações em 2026. ^[38]

35% das organizações planejam expandir para novos mercados em 2026. ^[39]

34% das organizações planejam criar novas aplicações em 2026. ^[40]

32% das organizações planejam assumir novos projetos em 2026. ^[41]

32% das organizações planejam modernizar as aplicações existentes em 2026. ^[42]

30% das organizações planejam contratar mais funcionários em 2026. ^[43]

23% das organizações esperam um aumento nos pedidos de propostas em 2026. ^[44]

20% das organizações planejam expandir as capacidades de UX/UI em 2026. ^[45]

39% das organizações dizem que tomar melhores decisões de negócios é a principal prioridade para análises embarcadas e BI. ^[46]

36% dizem que descobrir tendências e padrões mais rápido é uma prioridade chave na análise embutida. ^[47]

30% dizem que aumentar a produtividade é um objetivo principal das iniciativas de analytics embarcadas. ^[48]

30% dizem que automatizar análises de dados em larga escala é uma prioridade central para análises embarcadas. ^[49]

51% dos líderes de tecnologia identificam a segurança como seu principal desafio de desenvolvimento de software para 2025. ^[1]

45% acham que a confiabilidade do código de IA é o maior desafio de desenvolvimento de software para 2025, enquanto 41% veem a privacidade de dados no topo da lista. ^[2]

A principal prioridade em 2025 é a adoção da IA, com 73% dos líderes de tecnologia planejando expandir o uso de IA nas organizações no próximo ano. ^[3]

55% acham que a implantação da IA será o maior desafio que enfrentam. ^[4]

42% dos líderes de tecnologia incorporarão ou aumentarão o uso de IA para utilizar recursos de forma eficaz em 2025. ^[5]

Apenas 13% usarão dados para melhorar sua tomada de decisão para utilizar seus recursos de forma mais eficaz. ^[6]

81% dos líderes de tecnologia notaram um aumento significativo no interesse em Business Intelligence ou Embedded Analytics em 2024. ^[7]

81% dos usuários de análise de dados usam análise incorporada em 2025. ^[8]

47% dos usuários utilizam BI para rastreamento de produtividade. 42% – para análise de tendências, 33% para tomada de decisão, 31% para CRM. ^[9]

42% dos usuários identificam a luta com recursos tecnológicos como o principal desafio na adoção de análises incorporadas. ^[10]

35% dos usuários identificam as mudanças nas necessidades de análise como o principal desafio na adoção de análises incorporadas. ^[11]

32% dos usuários afirmam que a infraestrutura legada é a principal barreira para a adoção de análises incorporadas. 30% veem a justificativa de custo como o principal obstáculo, enquanto 29% afirmam que é a adoção do usuário. ^[12]

Para 20,2% dos clientes, o principal motivo para querer e recorrer à análise incorporada é tomar melhores decisões. ^[13]

39% dos entrevistados dizem que suas organizações estão usando análises incorporadas para monitorar e melhorar a produtividade. ^[14]

31,4% dos entrevistados dizem que sua organização está usando análises incorporadas para gerar maior receita. ^[15]

Entender os problemas de negócios é o principal motivo para usar análises incorporadas para 29,6% dos entrevistados da pesquisa. ^[16]

A capacidade de tomar decisões de negócios informadas é o principal motivo para 24,8% dos entrevistados usarem análises incorporadas. ^[17]

47% dos líderes de operações de vendas e RevOps listam a integração de dados em diferentes sistemas e plataformas como um dos principais desafios de qualidade de dados. ^[1]

40% relatam dados imprecisos decorrentes da entrada do usuário como um problema. ^[2]

Até 2026, mais de 80% dos fornecedores de software terão recursos GenAI incorporados em seus produtos. ^[3]

Até 2025, a análise orientada por contexto e os modelos de IA substituirão 60% dos modelos existentes baseados em dados tradicionais. ^[4]

74% dos CDAOs relatam que a liderança executiva tem confiança em sua função de D&A, mas apenas 49% estabeleceram métricas orientadas a resultados de negócios que permitem que as partes interessadas rastreiem o valor de D&A. ^[5]

23% dos CDAOs assumem a liderança na propriedade da Gen AI. ^[6]

82% dos entrevistados da pesquisa Gartner D&A dizem que podem identificar os ativos de dados necessários para novos projetos de D&A. ^[7]

80% geralmente compartilham um ativo de dados em mais de um caso de uso. ^[8]

Apenas 46% dos usuários têm KPIs orientados a valor para governança de D&A. ^[9]

Até 2025, os dados sintéticos e o aprendizado de transferência reduzirão o volume de dados reais necessários para a IA em mais de 50%. ^[10]

Até 2026, 75% dos CDAOs que não conseguirem influenciar toda a organização e impactar de forma mensurável sua principal prioridade serão assimilados em funções de tecnologia. ^[11]

Até 2025, pelo menos 30% dos projetos GenAI serão abandonados após a prova de conceito devido à baixa qualidade dos dados, controles de risco inadequados, custos crescentes ou valor comercial pouco claro. ^[12]

90% dos atuais consumidores de conteúdo analítico se tornarão criadores de conteúdo habilitados por ferramentas baseadas em IA oferecidas por suas soluções de BI até o final de 2025. ^[13]

60% das organizações não conseguirão perceber o valor de seus casos de uso de análise de IA com soluções de análise aumentada devido a estruturas de governança de dados incoesas. ^[14]

79% dos estrategistas corporativos veem a IA e a análise como essenciais para seu sucesso. ^[15]

50% das atividades de planejamento estratégico e execução podem ser parcial ou totalmente automatizadas; atualmente, apenas 15% são. ^[16]

Apenas 20% dos estrategistas relataram usar ferramentas relacionadas à IA, como aprendizado de máquina ou processamento de linguagem natural, para sua função. ^[17]

94% dos entrevistados relataram usar APIs de terceiros. ^[18]

Até 2025, para que as organizações se mantenham competitivas, as habilidades analíticas e sociais serão as habilidades mais procuradas no mercado de talentos de dados e análises. ^[19]

O Gartner prevê que, até 2025, 95% das decisões que atualmente usam dados serão pelo menos parcialmente automatizadas. ^[20]

O Gartner entrevistou 400 executivos financeiros e descobriu que a combinação mais selecionada de valor e tecnologia eram os dados e análises de autoatendimento como impulsionadores da produtividade dos funcionários, com 49% dos entrevistados indicando essa percepção da tecnologia. ^[21]

Pesquisa do Gartner revela que 80% dos executivos acham que a automação pode ser aplicada a qualquer decisão de negócios. ^[22]