2021 Data Analytics Trends: Innovazioni e Strategie

I dati e gli Analytics sono fondamentali per affrontare le criticità in momenti di cambiamento caratterizzati da incertezza e instabilità e sono un asset essenziale per gestire la “nuova normalità” che segue. In questo nuovo scenario, è necessario essere lungimiranti e preparati a gestire la nuova realtà per poter preservare la propria posizione di leadership nel mercato. 

Abbiamo delineato i trend 2021 Data & Analytics, che vuole essere un guida a supporto della crescita del vostro business nei prossimi mesi. I trend sono stati suddivisi in 3 categorie:

• Given Trends:  Tendenze principali attuali che richiedono un’azione immediata
• Trends on the Rise: Tendenze che avranno nel breve un ruolo significativo 
• Slow-Shift Trends: Tendenze emergenti

Given Trends

Tendenze principali attuali che richiedono un’azione immediata.

1.) Il cloud abilita e potenzia gli Analitycs 

Il Cloud è un paradigma ormai consolidato che ha avuto nell’ultimo anno un accelerazione. Lo smartworking si è imposto come nuovo modello organizzativo, operativo e produttivo, la migrazione al Cloud si è resa necessaria per la maggior parte delle organizzazioni e dei professionisti che devono poter accedere alle informazioni da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento. La migrazione al Cloud continuerà a estendersi poichè sono molteplici i suoi benifici in termini di incremento di livelli di deployment, sicurezza, performance e analisi delle informazioni.

Per quanto riguarda la gestione e l’analisi di dati e informazioni, il Cloud risolve gli aspetti di scalabilità legati al volume dei dati e al numero degli utenti. Facilita la collaborazione trasformando i dati in un valore per il business e abilita i data marketplace. Il Cloud rende inoltre più accessibile l’intelligenza artificiale poichè abilita il Machine Learning, il Natural Language Processing e le capacità dei sistemi di riconoscimento facciale. 

Le organizzazioni si focalizzeranno sul Financial Cloud Management (FinOps) poichè, nonostante il modello di pricing dei Cloud provider presenti vantaggi finanziari, può costituire allo stesso tempo una sfida.

Come si può pianificare un budget quando non si conosce quanto storage verrà utilizzato?
Come essere sicuri di non pagare più del dovuto o di limitare l’utilizzo o l’adozione delle risorse rispetto al necessario?

Gli esperti con una competenza tecnica approfondita giocano un ruolo essenziale nel consigliare le aziende verso la miglior scelta finanziaria per poter disporre di un ambiente Cloud ottimale.

2.) I tre cavalieri del Data Management: DataOps, Metadata, & Data Governance Powered by AI 

L’anno scorso vi abbiamo illustrato i 3 cavalieri della trasformazione digitale, quest’anno presentiamo i 3 cavalieri del Data Management. Nell’attuale contesto economico, siamo consapevoli che i dati sono il nuovo petrolio e la domanda per un accesso diretto a fonti di dati destrutturati è in costante aumento. Questo può comportare dei rischi che possono essere superati grazie all’impiego dell’Intelligenza Artificiale ottimizzando le risorse chiave del Data Management: DataOps, Metadata, and Data Governance.

L’intelligenza artificiale è applicata al framework del DataOps per automatizzare il trattamento, il processo e l’immagazzinamento dei dati da nuove fonti e la scoperta di Metadati per aggiungere contesto. Questo è un aspetto chiave per identificare anomalie e monitoare il processo di Data Governance; in questo modo si ha garanzia della qualità, della discendenza e sicurezza del dato in ogni fase senza bisogno di un’analisi tecnica.

3.) End-to-End Advanced Analytics: La chiave di accesso ai Business Insights 

Le aziende integreranno competenze in ambito Advanced Analytics come l’Intelligenza artificiale, il Machine Learning, e l’Elaborazione del Natural Language Processing, per generare Business Insights di innovazione. E’ fondamentale applicare queste competenze nella fase di analisi diagnostica per definire il modello di dati, nell’analisi descrittiva per rispondere a problemi di business, nell’analisi prescrittiva per identificare azioni e nell’analisi predittiva per prevedere risultati. Le competenze di Advanced Analytics devono essere attivate costantemente per raggiungere sempre maggiori livelli di efficenza e acquisire un vantaggio competitivo.

4.) L’etica dei dati sotto i riflettori 

La pandemia ha incrementato la domanda di dati e processi centralizzati così come il Machine Learning che consente la possibilità di ottenere importanti previsioni sul business. Le aziende del settore farmaceutico concorrenti tra loro stanno collaborando su comuni data set per sviluppare soluzioni, i maggiori Cloud provider stanno lavorando insieme per realizzare il tracciamento dei contatti e i governi hanno richiesto l’accesso ai dati sanitari sensibili dei cittadini. Ci sono già normative come le GDPR, HIPAA, FERPA, etc. 

Tuttavia, ora che c'è un interesse più significativo per le piattaforme di dati condivise e gli algoritmi di intelligenza artificiale che possono aiutare a risolvere le principali sfide sociali e di etica dei dati acquisiscono oggi una rilevanza maggiore. Le aziende devono poter utilizzare l'intelligenza artificiale senza cadere in trappole etiche lungo la strada. L’impiego delle tecnologie Blockchain per garantire la sicurezza dei dati è un trend in crescita grazie alla loro capacità di non abbinare i dati nelle infrastrutture e condividere i dati senza comprometterne la riservatezza.

Trends on the Rise

Tendenze che avranno nel breve un ruolo significativo 

5.) Self-Service 2.0: La fine dell’era del Reporting 

Le Dashboards sono utili ma non sono più un elemento differenziante. Ci sono modi più convincenti e intuitivi con cui le persone possono interagire con i dati grazie a funzionalità di Advanced Analytics come AI, ML, NLP, Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR), ecc. Possiamo creare esperienze coinvolgenti e ambienti di dati e analisi completamente nuovi per gli utenti.

Nell'attuale contesto di lavoro remoto, l'autonomia è una condizione imprescindibile. La formazione non è sempre prontamente disponibile; le applicazioni devono essere quindi facili da usare. Esistono tecnologie innovative e di nicchia nel mercato che offrono esperienze di analisi che vanno oltre una dashboard. Gli specialisti di dati e analisi dovrebbero cercare soluzioni che incorporino gli insights già nelle interfacce con un sistema di alert, invece di creare dashboard puntuali e cliccabili che propongono una fotografia del passato.

6.) Best-of-Breed: Da una piattaforma di Analytics a un’Architettura di Servizio

Ora che molti fornitori di software offrono modelli di pagamento basati su abbonamento o consumo, i clienti non sono più vincolati alle tecnologie per lunghi periodi. Le organizzazioni hanno oggi la flessibilità necessaria per evolvere le tecnologie che non soddisfano più le esigenze dell'azienda e passare rapidamente alle ultime disponibili sul mercato. Questi nuovi pricing model stanno abilitando un'architettura di servizio che utilizza la migliore tecnologia per ogni attività specifica.

L'architettura dei servizio consentirà alle società di software piccole e di nicchia di competere con le imprese globali e consentirà ai clienti di combinare e impiegare le migliori tecnologie disponibili, spingendosi oltre i confini degli ambienti di dati legacy e tenere il passo con l'innovazione. Affinché un'architettura di servizio abbia successo, è necessario che le tecnologie possano essere rimosse e sostituite senza influire sul resto dell'architettura.

7.) Il fattore X degli Analytics 

Ci sono più dati a nostra disposizione di quelli che vengono raccolti e utilizzati. Spesso mancano dati non strutturati in testo, video, audio, immagini, emozioni, vibrazioni, ecc. Cosa potremmo ottenere se riuscissimo a sfruttare tutto questo potenziale?

Gartner ha coniato il termine per descrivere questi dati, "X Analytics", è un termine generico in cui X è la variabile di dati per una gamma di diversi contenuti strutturati e non strutturati. Questi set di dati unici vengono utilizzati per risolvere alcune delle sfide più difficili della società, come il cambiamento climatico, la prevenzione delle malattie e la protezione della fauna selvatica.

I sistemi più evoluti di intelligenza artificiale e machine learning guideranno le X Analytics e consentiranno di trovare elementi di criticità che normalmente non vengono rilevati. Per le aziende, questa innovazione potrebbe essere il modo in cui viene scoperto il prossimo vantaggio competitivo in termini di business. La rivoluzione delle X Analytics proverrà probabilmente da startup e fornitori di sistemi e soluzioni cloud.

8.) Graph Analytics: l’acceleratore verso il Machine Learning e l’intelligenza artificiale

Le Graph Analytics riescono a interpretare i dataset variabili, fluttuanti e non strutturati. Consentono l'esplorazione e forniscono una fotografia delle relazioni tra diverse società, persone o transazioni finanziarie che possono migliorare le previsioni e l'accuratezza del processo decisionale. Le tecnologie grafiche e visuali mostrano il potenziale per migliorare il Machine Learning e l'intelligenza artificiale perché possono incorporare nuove fonti di dati e creare relazioni tra questi set di dati con facilità.

Gartner prevede che entro il 2023 le tecnologie di Graph Analytics faciliteranno il processo decisionale nel 30% delle organizzazioni in tutto il mondo.

9.) Continuous Intelligence e 5G: La forza dietro i processi di business intelligenti 

L’esigenza di poter adeguare rapidamente le operazioni di business a nuovi contesti e situazioni è diventata una delle principali priorità nell'ultimo anno. Abbiamo riscontrato carenze di molti prodotti, come mascherine mediche, prodotti per la sanificazione e medicinali.

Come si sarebbe potuto evitare? Grazie alla Continuous Intelligence (CI) alimentata dalla velocità di una rete 5G. Questa è la soluzione per ottimizzare i processi aziendali e correggere irregolarità e guasti proprio quando si verificano. La Continuous Intelligence su una rete 5G è in grado di elaborare dati nuovi e storici dai sensori in tempo reale e prescrivere azioni. Le catene di approvvigionamento, i magazzini e gli acquisti sono aree chiave che possono trarne vantaggio.

Slow-Shift Trends

Tendenze emergenti. 

10.) L’intelligenza artificiale quantica porta la trasformaione digitale a un livello superiore

Le tecniche di intelligenza artificiale si sono sviluppate rapidamente negli ultimi anni, ma il loro vero potenziale deve ancora essere liberato perché è limitato dalle capacità dei computer moderni, che non riescono a elaborare le quantità di dati attualmente disponibili entro un lasso di tempo ragionevole. Il Quantum Computing può eseguire più operazioni ed elaborare più dati rispetto ai supercomputer odierni.

L'intelligenza artificiale quantistica potrebbe avere un impatto sull'apprendimento automatico, l'analisi predittiva e l'elaborazione del linguaggio naturale. Ha il potenziale per stimolare lo sviluppo di scoperte che possono aiutare la società e le imprese a progredire. Come l'apprendimento automatico, in grado di diagnosticare le malattie più rapidamente, produrre materiali per realizzare dispositivi e strutture efficienti e ottimizzare algoritmi che possono elaborare strategie finanziarie e molto altro ancora.

Il Quantum Computing potrebbe portare la trasformazione digitale verso luoghi ancora inesplorati.