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   Magazine del 29/01/2020
Digital Business

Data Analytics: occorre un approccio olistico
Sommer (Qlik): per trarre il massimo valore dai dati a disposizione, l'analisi non basta più, ma occorre anche la sintesi. Tecnologia e processi si orienteranno verso soluzioni più ampie di dati end-to-end

In un mondo sempre più connesso, il 2020 si apre all'insegna della frammentazione di normative, modelli di business e dati che le organizzazioni si trovano a gestire, interpretare e utilizzare. È però possibile trasformare questo panorama frammentato in un'opportunità, a patto di comprendere che l'analisi da sola non basta, ma va abbinata alla sintesi. Questa evoluzione porta con sé alcuni trend che, secondo Qlik, leader nella Data Analytics, segneranno l'agenda dell'anno appena iniziato. Vediamoli insieme.

1. La nuova sfida dei Wide Data
I Big Data sono un concetto relativo e legato alla sfida di dover sostituire o ampliare l'infrastruttura tecnologica. Con lo storage su cloud, infinitamente scalabile, questo ostacolo cade. La nuova sfida arriva dai "Wide Data". I formati dei dati stanno diventando sempre più variegati: per adeguarsi, le tipologie di database sono più che raddoppiate, da 162 nel 2013 a 342 nel 2019. Nel 2020, le aziende che raggiungeranno la sintesi tra fonti di dati frammentate avranno vantaggi concreti e reali.

2. DataOps + Analytics Self-Service = Data Agility per tutta l'organizzazione
Con la BI moderna, le analytics self-service sono alla portata di tutti. La gestione dei dati non aveva invece la stessa agilità? fino all'arrivo delle DataOps. Grazie a queste ultime, l'80% dei dati può essere consegnato sistematicamente agli utenti, riservando la preparazione dei dati self-service a un ristretto numero di situazioni. Insieme, DataOps e analytics garantiscono fluidità lungo l'intera catena di valore delle informazioni.

3. Data Literacy as a Service
Per sfruttare a pieno le possibilità offerte dalla tecnologia, gli strumenti da soli non bastano, bisogna aiutare le persone a diventare più consapevoli nella lettura e nell'interpretazione dei dati. Nel 2020, le aziende si aspettano un incremento dell'alfabetizzazione dei dati: un obiettivo che può essere raggiunto solo affidandosi a partner in grado di combinare tecnologia, formazione e supporto.

4. I cataloghi di metadati attivi come tessuto connettivo
La richiesta di cataloghi di dati sta aumentando vertiginosamente, poiché le aziende devono affrontare enormi quantità di dati distribuiti su più sorgenti. I cataloghi supportati dall'apprendimento automatico mantengono i dati adattabili e mutevoli, anche su sistemi ibridi e multi-cloud. Nel 2020 avremo maggior utilizzo dei cataloghi di metadati basati su intelligenza artificiale, in grado di garantire un tessuto connettivo tra DataOps e analytics self-service.

5. "Shazam" per i dati
Quanto più efficienti e veloci sarebbero analisi e integrazione dei dati se potessimo applicare ai dati il potere di "Shazam", la famosa app che attraverso la registrazione di un brano musicale permette di identificare e ottenere informazioni sulla canzone che stiamo sentendo? Nel 2020, sarà sempre più frequente l'impiego di algoritmi che aiutano i sistemi di analytics a individuare le caratteristiche dei dati, trovare anomalie, fornire intuizioni e suggerire nuovi dati da analizzare in parallelo.


Secondo Dan Sommer, Senior Director, Global Market Intelligence Lead di Qlik, "oggi, abbiamo accesso a molti più dati di quanti siamo in grado di sfruttarne. Tuttavia, per ottenere il massimo valore da essi, le analytics non sono più sufficienti; è necessaria la sintesi per riunirli tutti insieme. Nel 2020, tecnologia e processi si orienteranno verso soluzioni olistiche di dati end-to-end in grado di rivoluzionare l'ecosistema dei dati e determinare cambiamenti reali".



Digital Business

numero di 29/01/2020
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