Le parole chiave saranno convergenza, potenziamento e alfabetizzazione dei dati

Data master: profitti del 30% sopra alla media del settore

I cambiamenti tecnologici che avranno luogo nel 2019 saranno più rapidi rispetto al passato, e passeranno attraverso i dati. Secondo filosofi e osservatori però, questi ultimi si stanno distribuendo in un ristretto numero di soggetti (es. Google e Amazon) che possono alimentare i propri enormi data center hyperscale e partecipare alla corsa agli armamenti di dati e intelligenza artificiale, influenzando settore dopo settore, e secondo alcuni questo potrebbe portare a degli abusi.

In questo scenario, come si comporteranno persone e aziende? Quali decisioni saranno prese in futuro? Di seguito le 10 tendenze che influenzeranno i prossimi 12 mesi secondo Qlik, leader nella Data Analytics:

  1. Kubernetes diventa maggiorenne, i microservizi diventano lo standard

    Nel 2019 la maggior parte dei decisori aziendali mirerà ai microservizi e all’orchestrazione dei container come componente architettonica essenziale delle piattaforme BI e Analytics. Quello che prima era monolitico ora viene distribuito e reso scalabile (prima ridimensionando l’hardware, poi l’infrastruttura e i carichi di lavoro). È un modo per accedere ed elaborare i dati localmente e in periferia, raggiungendo luoghi che le piattaforme BI del passato non potevano raggiungere.

  2. Multi-Cloud, ibrido e Edge Continuum

    Nel 2019 emergeranno piattaforme in grado di gestire multi-cloud, cloud ibrido e edge as continuum. I leader IT stanno ora migrando in modo crescente non solo i loro dati nati nel cloud, ma anche i dati mission-critical che guidano la loro attività. Occorre però proteggere la struttura attraverso la calibrazione e la distribuzione dei dati centralmente su molteplici cloud, così come su servizi ibridi on-premise e cloud continuum.

  3. La visualizzazione unica di tutti i dati è pronta

    Nel 2019, l’attenzione si sposterà dal mettere i dati in un unico posto a ottenere un’unica visualizzazione dei dati. I dati provengono da tutte le direzioni, a velocità e formati diversi e poterli controllare sarà uno dei fattori di empowerment e successo nell’era dei dati.

  4. Il concetto di “Analytics ovunque” ridefinsice i processi in tempo reale

    Nel 2019 le analytics saranno più pervasive e addirittura ridefiniranno i processi aziendali. Incorporare le analytics nei processi di business non è una novità: gli utenti vogliono inserire le analytics all’interno dei loro flussi di lavoro perchè contribuiscono a rendere i dati più utilizzabili anche in tempo reale. Tutto ciò viene alimentato dall’apprendimento automatico e dall’intelligenza artificiale, che possono fornire informazioni contestualizzate e azioni suggerite. È la base delle “analytics continue”, in cui l’analisi in real time verrà integrata gradualmente all’interno dei processi aziendali e nei dispositivi IoT, elaborando i dati per suggerire azioni in risposta agli accadimenti aziendali.

  5. L’ecosistema esterno accelera l’innovazione

    Nel 2019 l’innovazione esterna supererà di due volte quella interna. L’innovazione interna ha il vantaggio di un’integrazione stringente. Ma coloro che si trovano vicini al problema da risolvere, possono essere molto più efficaci nel fornire valore di business contestualizzato e guidare la differenziazione nel modo in cui applicano le analytics. Tutto questo non era possibile in passato con gli strumenti di BI chiusi e generici.

  6. Le Analytics raggiungeranno i livelli di performance della tecnologia consumer

    Nel 2019, performance e scalabilità saranno al centro dei criteri di selezione Le prestazioni vengono spesso sottovalutate quando si devono selezionare gli strumenti da utilizzare. Ma molte soluzioni di BI self-service (spesso denominate “BI moderne”) che possono apparire economiche, falliscono quando arriva il momento di ridimensionare più dati, carichi di lavoro e persone. Ma da quest’anno, le prestazioni efficienti saranno un fattore decisivo per il modo in cui le architetture appariranno: centralizzate o distribuite.

  7. L’Intelligenza Aumentata rende le Analytics più umane, e non meno

    Attraverso la catena del valore delle informazioni – dalla lettura dei dati, alla preparazione, all’analisi critica con meno pregiudizi, alla presentazione di risultati contestuali – l’AI rimuoverà molti dei colli di bottiglia che disincentivano gli utenti. L’apprendimento automatico e la telemetria cattureranno anche la potenza del collettivo, che può essere reimmesso in un circuito virtuoso, migliorando ulteriormente e contestualizzando l’esperienza dell’utente. Il paradosso è quindi che i dati e le analytics diventeranno più umani che mai, grazie all’intelligenza artificiale. Progettare l’intelligenza artificiale intorno agli esseri umani avrà un impatto molto più alto per le aziende nei prossimi 5 anni, piuttosto che fare progetti per eliminare gli umani dal processo.

  8. Il Data Storytelling diventa reale per gli utenti business

    Nel 2019 ci sarà una convergenza tra tecnologie visive, conversazionali e di presentazione, facilitando lo storytelling persuasivo. Negli ultimi tre anni è emersa la narrazione dei dati machine-driven, che offre narrazioni attraverso un linguaggio naturale. Le analytics conversazionali renderanno questo approccio molto più interattivo e accettato. Questi due approcci dovranno essere potenziati da metodi ancora più user-friendly per raccontare storie di dati, in cui i supporti visivi ne aumentano i risultati.

    Di conseguenza, le tecnologie di storytelling e presentazione dei dati si uniranno gradualmente per presentare le proprio idee in modo convincente. L’alfabetizzazione dei dati amplierà il pubblico in grado di comprendere le presentazioni.

  9. Alfabetizzazione dei dati: il nuovo KPI

    L’alfabetizzazione dei dati (Data Literacy) si sta diffondendo sempre più, anche se fino a poco tempo fa non risultava misurabile. Ed è così che nel 2019 diventerà un indicatore chiave delle prestazioni (KPI).

    Stanno emergendo nuovi metodi per misurare e indicizzare l’alfabetizzazione dei dati. Usando questi, le persone e le organizzazioni possono aumentare le competenze in un modo più preciso e mirato.. Questo è in grado di mostrare l’esistenza di una correlazione diretta tra l’alfabetizzazione dei dati e il valore delle prestazioni aziendali.

  10. Le piattaforme di Analytics si trasformano in ecosistemi di dati

    La BI e le analytics sono più efficaci se considerate come un “sistema” e non semplicemente come una serie di artefatti e strumenti. Una differenza importante è che la singola persona utilizza gli strumenti, ma un insieme di persone partecipa all’interno di sistemi. Un sistema postmoderno contiene molteplici persone con ruoli, capacità o intenzioni differenti. Ed è lo scambio e l’apprendimento tra tutti questi partecipanti che incrementa il valore del sistema, aumentando l’intelligenza umana e della macchina al suo interno. Un sistema aperto di autoapprendimento, contenente le 9 tendenze precedenti e che migliorerà con un’ulteriore partecipazione, definirà come saranno le future piattaforme e consentirà la democrazia dei dati e il potenziamento analitico.