Le 8 principali tendenze dell'analisi dei dati: trasformare le informazioni in azioni

Mentre l'anno volge al termine, le società di consulenza e gli appassionati di tecnologia di fama mondiale stanno concludendo il 2022 con la loro opinione sulle tendenze future dell'analisi dei dati. Seguendo l'esempio dei dati e delle tendenze analitiche di Gartner, vogliamo fornirti alcune informazioni utili sull'analisi dei dati. Tuttavia, a differenza di altre recensioni, abbiamo deciso di concentrarci sulle tendenze del settore dell'analisi dei dati disponibili in una prospettiva a breve termine e ora piuttosto che su alcune promesse inverosimili.

L'analisi dei dati offre alle aziende l'opportunità di ottenere preziose informazioni aziendali e agire su di esse a pieno regime, rendendo la consulenza di business intelligence più cruciale che mai. La tecnologia continua ad evolversi, così come le opportunità a disposizione delle aziende che sfruttano i dati in modi nuovi e innovativi. Rimanere al passo con le tendenze future più recenti nell'analisi dei big data è essenziale per sfruttare efficacemente queste opportunità.

In questo articolo, esamineremo in che modo le varie tendenze nell'analisi dei dati avranno un impatto sul panorama aziendale nel suo insieme e capiremo come le organizzazioni possono seguire le tendenze dell'analisi dei dati per ottenere un vantaggio competitivo.

Tendenze di analisi dei dati che apportano valore alla tua azienda

Ecco le 8 principali tendenze di analisi dei dati che daranno forma al modo in cui le organizzazioni competono tra loro.

1. Offrire a più utenti la possibilità di generare approfondimenti basati sui dati

I sistemi di dati delle organizzazioni sono spesso organizzati secondo standard top-down, favorendo di fatto i dirigenti e i principali responsabili delle decisioni dell'organizzazione quando si tratta di accesso ai dati e sfruttando gli strumenti di business intelligence.

Tuttavia, sfruttare i servizi di analisi dei dati non è più di competenza di pochi individui selezionati. Mentre le organizzazioni cercano di capitalizzare il potenziale dei loro dati, stanno iniziando a rendersi conto della necessità che più utenti siano in grado di prendere decisioni basate su prove su base giornaliera.

Prendiamo come esempio l'industria manifatturiera dell'elettronica. Sebbene la progettazione di un nuovo prodotto dipenda fortemente dalla disponibilità e dalle specifiche di determinati materiali, molti ingegneri delle aziende manifatturiere non dispongono dei mezzi per accedere a tali dati e, ancor di più, degli strumenti per interpretarli. Con un approccio più democratizzato all'accesso ai dati, gli ingegneri utilizzeranno strumenti di analisi self-service per ottimizzare e accelerare il processo decisionale analizzando rapidamente i dati di fornitura e approvvigionamento.

Concedere l'accesso ai dati a più utenti è solo una parte delle tendenze attuali nell'analisi dei dati. Presentare le intuizioni in modo chiaro e conciso è vitale tanto quanto democratizzare i dati. Ciò che rende immediatamente fruibili le informazioni è la visualizzazione dei dati coinvolgente e comprensibile. Con gli strumenti di visualizzazione dei dati a portata di mano, tutti gli utenti, indipendentemente dal loro background tecnico, possono comprendere set di dati complessi e prendere decisioni basate sui dati con sicurezza.

2. Ulteriore sviluppo di soluzioni open source

Le ragioni dell'inevitabile proliferazione del software open source come tendenza emergente nell'analisi dei dati potrebbero non essere immediatamente evidenti in senso commerciale. Tuttavia, la sua crescente adozione continua a beneficiare sia gli utenti che i fornitori e il campo dell'analisi dei dati nel suo complesso. In termini molto semplici, più persone utilizzano soluzioni di analisi dei dati open source, più preziosi diventano questi strumenti.

Ad esempio, diffondendo l'accesso a un numero infinito di data scientist, che condividono la spinta alla curiosità e all'esplorazione, R e Python rimangono al passo con le ultime tendenze nell'analisi dei dati. Come un linguaggio universale, l'open source favorisce l'innovazione e la collaborazione e attiva l'intelligenza collettiva.

In un senso più applicato, il software di BI open source continuerà a crescere in popolarità perché offre un modo notevolmente meno costoso di creare soluzioni di analisi altamente personalizzabili senza compromettere la qualità. Gli strumenti di BI open source consentono alle aziende di evitare i vincoli dei fornitori e i costi di licenza, aumentare l'interoperabilità e ottenere rapidamente efficienza con i dati.

3. Affinamento degli algoritmi di elaborazione e analisi dei dati

Anche se può sembrare banale, le ultime tendenze di analisi dei dati mirano a rendere i modelli di analisi dei dati più precisi. Attraverso una formazione rigorosa e un sacco di pulizia dei dati, i moderni modelli di machine learning possono raggiungere una precisione di previsione mai vista prima.

Tuttavia, quando si tratta di applicare l'intelligenza artificiale e l'analisi dei dati, esiste una differenza cruciale tra un sistema di previsione accurato per ora e un sistema di previsione che può rimanere accurato nel tempo.

Dato che le aspettative dei clienti, le tendenze aziendali e le condizioni di mercato sono in uno stato di cambiamento costante, l'accuratezza della previsione di un modello di intelligenza artificiale che è stato addestrato una volta inevitabilmente diminuisce nel tempo. L'unico modo per i modelli di intelligenza artificiale di rimanere al passo con il panorama aziendale in continua evoluzione è imparare continuamente da un flusso infinito di nuovi dati.

Nei prossimi anni sperimenteremo l'evoluzione dei sistemi di intelligenza artificiale. Invece di fare affidamento sugli esseri umani per adattarsi alle nuove circostanze, i sistemi di intelligenza artificiale autosufficienti adatteranno autonomamente i loro metodi di apprendimento in base ai cambiamenti nel mondo reale. È importante sottolineare che l'IA adattiva è anche determinante per ottenere l'iper-personalizzazione.

4. Integrazione perfetta delle soluzioni di analisi dei dati nel flusso di lavoro

Le organizzazioni di tutti i settori riconoscono il valore dell'analisi incorporata per consentire un processo decisionale più informato e ottenere risultati di business migliori. Le soluzioni di analisi incorporate consentono alle aziende di integrare l'analisi dei dati direttamente nelle applicazioni esistenti, creando un'esperienza utente unificata che può migliorare notevolmente la velocità, l'accuratezza e l'agilità del processo decisionale.

L'accesso all'analisi dei dati direttamente all'interno dell'applicazione consente agli utenti di fare affidamento sui dati quando prendono decisioni successive. Ad esempio, con l'analisi incorporata in atto, gli insegnanti delle scuole superiori possono vedere i punti di forza di ogni studente e l'efficacia dei precedenti metodi di insegnamento su un particolare gruppo di studenti per adattare i programmi delle lezioni tenendo conto delle qualità uniche degli studenti. Scavare attraverso questa gamma di dati in un sistema separato è scomodo e richiede molto tempo, spesso scoraggiando gli utenti dall'applicare l'analisi dei dati.

Garantendo l'accesso immediato ai dati proprio nel momento del bisogno, gli utenti prenderanno decisioni critiche più velocemente, ridurranno gli errori e saranno più incoraggiati a fare affidamento sui dati durante l'esecuzione delle attività quotidiane. Questa tendenza del mercato dell'analisi dei dati è particolarmente preziosa per le organizzazioni basate sui dati che devono raccogliere rapidamente i dati, analizzarli nel contesto e prendere decisioni basate su approfondimenti in tempo reale.

5. Funzionalità più intuitive dei sistemi di analisi dei big data

A causa dei rapidi progressi nel cloud computing e dei volumi di dati in crescita esponenziale, l'analisi dei big data è diventata più importante ed economicamente fattibile. I big data sono stati spesso percepiti come un'arte immensamente complicata accessibile solo ai data scientist e nei prossimi anni questo cambierà.

Le attuali tendenze dell'analisi dei big data dipendono dal rendere l'interfaccia dei sistemi di analisi dei big data più intuitiva e facile da usare per le persone senza background tecnico. Ciò ridurrà il tempo che intercorre tra l'analisi dei dati e la derivazione di approfondimenti, che è fondamentale in un panorama aziendale moderno. Attualmente, le aziende che forniscono soluzioni di analisi dei big data stanno reinventando le proprie interfacce per soddisfare le esigenze di una gamma più ampia di utenti.

Ad esempio, in passato, la creazione di un solido sistema ETL in Qlik View richiedeva agli utenti solide competenze di scripting. Con il rilascio di Qlik Sense, la creazione di un sistema ETL è diventata possibile per gli utenti di tutti i livelli grazie all'interfaccia visiva intuitiva.

6. Ritorno alle radici: dati piccoli e dati larghi

L'impatto dei big data sul panorama aziendale non può essere sopravvalutato. Ad esempio, per uno scambio finanziario digitale, tenere traccia di milioni di flussi di dati dei clienti in tempo reale e comprenderne i modelli è una fonte essenziale di vantaggio competitivo. Tuttavia, poiché l'entusiasmo per i big data sta perdendo vigore, le aziende hanno iniziato a rendersi conto che non tutti hanno bisogno di analizzare i dati su una scala così ampia per prendere decisioni business-critical.

I big data consentono alle organizzazioni di comprendere tendenze di vasta portata che spesso riflettono le tendenze generali dei rispettivi settori. È voluminoso e variabile e richiede l'analisi di un insieme specifico di tecniche di modellazione statistica. I dati piccoli e ampi, d'altra parte, sono più utili per trarre informazioni da piccoli set di dati individuali che sono utili per risolvere problemi aziendali più specifici ea breve termine.

I piccoli dati si trovano solitamente all'interno di una singola organizzazione ed è più facile da comprendere e visualizzare per gli esseri umani. Nei prossimi anni, prevediamo che più organizzazioni si concentreranno su set di dati più piccoli e contestualizzati che le aiuteranno a prendere decisioni informate.

7. Consumo di dati più semplice

La crescita esponenziale dei big data spinge anche le aziende a ripensare il loro approccio alla governance dei dati. I metodi tradizionali di gestione dei dati non sono più sufficienti per gestire le complessità ereditate dell'orchestrazione dei flussi di flussi di dati. L'utilizzo di pratiche di governance dei dati obsolete porta a silos di dati, sicurezza dei dati compromessa e rallenta il processo decisionale in generale.

Il data fabric è un modo per le organizzazioni di creare una visione completa dei propri dati e renderli più accessibili, affidabili e sicuri in tutta l'azienda. Ad esempio, architetture di data fabric ben congegnate semplificano il movimento dei dati all'interno dell'organizzazione procurandosi solo i metadati necessari per la virtualizzazione dei dati. Quest'ultimo, a un certo punto, potrebbe servire da sostituto di un ampio processo ETL, in quanto fornisce l'accesso ai dati in tempo reale senza doverli spostare o replicare.

Il data fabric collega diversi tipi di origini dati distribuite e consente di creare un'unica interfaccia unificata attraverso la quale è possibile accedere a tutti i dati rilevanti. Fornisce agli utenti una visibilità completa sull'intero stack di dati, semplificando il processo di combinazione e aggregazione di informazioni preziose.

8. Elaborazione dati a velocità e volumi maggiori

L'edge computing è emerso come una tendenza significativa nell'analisi dei dati, offrendo alle organizzazioni maggiore agilità e flessibilità. Spingendo la potenza di elaborazione e di calcolo più vicino al punto di acquisizione dei dati, l'edge computing consente un'analisi dei dati più rapida e riduce la latenza migliorando al contempo la scalabilità.

L'edge computing è particolarmente utile quando si ha a che fare con applicazioni IoT in tempo reale; in cui l'analisi viene eseguita sul dispositivo stesso piuttosto che su un server remoto. Pertanto, l'edge computing consente alle organizzazioni di ridurre i costi della larghezza di banda e migliorare la sicurezza per i processi di analisi dei dati.

Inoltre, l'edge computing rende più facile per le organizzazioni creare applicazioni distribuite su più dispositivi o piattaforme indirizzando l'elaborazione dei dati e l'analisi ai nodi perimetrali. Andando avanti, prevediamo di vedere una maggiore attenzione all'analisi e all'elaborazione edge-based man mano che sempre più organizzazioni cercano di trarre vantaggio da questa tecnologia.

Come sfruttare le tendenze future nell'analisi dei big data per le tue esigenze attuali?

Man mano che l'analisi dei dati diventa sempre più sofisticata, comprendere e seguire le tendenze attuali nell'analisi dei dati è fondamentale per sbloccarne i vantaggi per le aziende. Tuttavia, agire in base a queste tendenze richiede una vasta competenza tecnica, pianificazione strategica e una profonda comprensione delle complessità della gestione dei dati.

In *instinctools, ci dedichiamo ad aiutare i nostri clienti a rendere la loro attività a prova di futuro sfruttando la potenza dell'analisi dei dati in modi nuovi e innovativi. I nostri consulenti possono aiutarti a iniziare nel modo giusto con risorse, approfondimenti e strategie su come progettare una solida architettura di analisi.

Abbraccia le tendenze nell'analisi dei dati per innovare più rapidamente e gestire i cambiamenti in modo efficiente

Abbracciare il cambiamento nell'analisi dei dati offre alle aziende nuove opportunità per rimanere competitive in un panorama aziendale sempre più volatile. Se guardiamo al quadro più ampio, il vettore generale delle tendenze future dell'analisi dei dati ruota intorno alla riduzione del tempo necessario per convertire le informazioni in azioni. La generazione di insight basati sui dati è ora accessibile a tutti. Per anticipare la concorrenza, è fondamentale rendere gli insight immediatamente fruibili per l'utente giusto al momento giusto.

L'articolo è stato originariamente pubblicato qui.