{"id":496,"date":"2022-09-21T09:18:19","date_gmt":"2022-09-21T07:18:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bitmat.it\/iot\/?p=496"},"modified":"2022-09-21T09:18:19","modified_gmt":"2022-09-21T07:18:19","slug":"data-analytics-i-dieci-trend-del-2022-secondo-sdg-group","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bitmat.it\/iot\/blog\/news\/496\/data-analytics-i-dieci-trend-del-2022-secondo-sdg-group","title":{"rendered":"Data & Analytics: i dieci trend del 2022 secondo SDG Group"},"content":{"rendered":"

Le tecnologie dei Data & Analytics oggi consentono di trarre informazioni sempre pi\u00f9 approfondite dai dati ed evolvono a un ritmo vertiginoso, rivelandosi uno strumento chiave per le aziende, in grado di ottimizzare le prestazioni e, conseguentemente, di potenziare il proprio business.<\/p>\n

Tra i tanti sviluppi innovativi che caratterizzano il settore Data & Analytics, sono dieci le tendenze principali del 2022<\/a> e si possono suddividere in tre categorie, in base al loro diverso grado di maturit\u00e0.<\/p>\n

Trend Consolidati<\/strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n

    \n
  1. Datawarehousing: Data Mesh, Data Fabric & Data Vault 2.0 – una generazione cloud-native<\/strong> \n

    Il cloud, che rende pi\u00f9 facile adottare le architetture di dati e i modelli con strutture scalabili e trasformative, apre le porte alla prossima generazione del Data Warehouse, abilitando Data Mesh, Data Vault 2.0 e Data Fabric, tecnologie e pratiche progettate e costruite nativamente nel cloud.Il\u00a0Data Mesh<\/strong><\/em> \u00e8 un approccio olistico alla gestione dei dati in cui convergono un\u2019architettura domain-driven distribuita, il trattamento dei dati come un prodotto, la progettazione di infrastrutture di dati self-service e la governance dell\u2019ecosistema. Il passaggio logico successivo \u00e8 quello che porta alla\u00a0Data Fabric<\/strong><\/em>, ovvero un\u2019architettura che permette l\u2019accesso e la condivisione dei dati in un ambiente distribuito, cloud privato, pubblico, on-premise o multicloud. Non si tratta di un concetto nuovo, \u00e8 stato introdotto nel 2016 da Forrester<\/strong>, ma il suo inserimento al primo posto nei Top Strategic Technology Trends 2022<\/strong> di Gartner<\/strong> indica oggi la maturit\u00e0 di questo modello.<\/p>\n

    Questo strato di dati scalabili e processi di connessione automatizza la raccolta, la selezione e l\u2019integrazione, aggirando i silos di dati. In questo modo, il “tessuto di dati” identifica e connette continuamente i dati da applicazioni disparate, scoprendo relazioni uniche e rilevanti per il business.<\/p>\n

    Infine, troviamo il Data Vault 2.0<\/strong><\/em>,<\/strong> l\u2019evoluzione di livello successivo del Data Vault che nasce dal cloud. \u00a0Tutte queste tendenze del settore Data & Analytics hanno un denominatore comune: si basano sull\u2019immenso potenziale del cloud per fornire risposte di qualit\u00e0 alle richieste di innovazione e flessibilit\u00e0 delle organizzazioni<\/strong>.<\/li>\n<\/ol>\n

      \n
    1. DataOps: l\u2019AI ha preso il sopravvento<\/strong> \n

      Il DataOps<\/strong> \u00e8 un framework tecnologico ispirato alla metodologia DevOps, che sfrutta la tecnologia per automatizzare la consegna dei dati con sicurezza e offrire qualit\u00e0 e metadati ottimali migliorando in questo modo l\u2019uso e il valore dei dati in un ambiente dinamico. Questo trend del settore Data & Analytics, gi\u00e0 in ascesa negli anni passati, si sta ora evolvendo grazie all\u2019Intelligenza Artificiale e al Machine Learning, a supporto degli ambienti iperautomatizzati. All\u2019interno del DataOps e del suo design “verticale” di Data Governance, un ulteriore trend che sta guadagnando attenzione \u00e0 la Metadata LakeHous<\/strong>e, un\u2019architettura che<\/strong> permette ai metadati di diventare la scheda madre dell\u2019intero ambiente di gestione dei dati di un\u2019impresa.<\/li>\n<\/ol>\n

        \n
      1. Approccio completamente customer-centric e omnicanale<\/strong> \n

        Negli anni, la strategia multicanale ha progressivamente lasciato il posto a un approccio omnicanale, che mette al centro il cliente <\/strong>per fornirgli un\u2019esperienza di acquisto unica e omogenea ovunque si trovi. Tale approccio \u00e8 ulteriormente abilitato dall\u2019iperconnettivit\u00e0<\/strong> (cloud, 5G, IoT-Internet of Things).Raccogliendo i dati dai diversi canali, si estraggono informazioni rilevanti sull\u2019intero customer journey, che consentono di analizzare l\u2019impatto di ogni touchpoint, ottimizzando i processi e migliorando l\u2019offerta in base al feedback ricevuto. In questo modo, grazie all\u2019analisi dei dati e all\u2019automazione intelligente dei processi,<\/strong> le aziende possono offrire prodotti e\u00a0servizi sempre pi\u00f9 personalizzati<\/strong>. Questo approccio nell\u2019ambito Data & Analytics facilita l\u2019alimentazione di modelli di Intelligenza Artificiale attivati in tempo reale – o addirittura in modo predittivo – riducendo cos\u00ec i tempi di latenza, il time-to-market e i costi associati.<\/li>\n<\/ol>\n

          \n
        1. A.T.A: dati come asset di trasformazione<\/strong> \n

          I dati rappresentano un vantaggio aziendale nella misura in cui diventano un asset monetizzabile e differenziante. Da questo punto di vista, il D.A.T.A. (Data as A Transformational Asset), che rappresenta l\u2019insieme di dati, algoritmi, pratiche e informazioni disponibili per un\u2019azienda<\/strong>, \u00e8 un patrimonio fondamentale. Calcolare il valore dei dati e ci\u00f2 che racchiudono, comprendendo e sfruttando tutto il loro potere di trasformazione,<\/strong> risulta, infatti, oggi indispensabile per tratte un vantaggio competitivo reale<\/strong>.<\/li>\n<\/ol>\n

          Trend Emergenti<\/strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n

            \n
          1. Cybersecurity Analytics, Blockchain e Privacy-Enhancing Computation<\/strong> \n

            Nei nuovi modelli di cybersecurity emerge un approccio sempre pi\u00f9 proattivo, basato sull\u2019identit\u00e0, che utilizza la raccolta dei dati e le capacit\u00e0 di analisi\u00a0(<\/em>Cybersecurity Analytics<\/strong><\/em>),<\/em> per un rilevamento pi\u00f9 rapido delle minacce e per pratiche di sicurezza manuali.L\u2019ambiente della cybersecurity \u00e8 supportato anche dalla\u00a0tecnologia Blockchain<\/em>, che garantisce l\u2019archiviazione dei dati attraverso la loro decentralizzazione e la cifratura delle informazioni. In questo contesto, all\u2019interno del settore Data & Analytics, aumenter\u00e0 l\u2019interesse anche per la\u00a0Privacy-Enhancing Computation (PEC)<\/strong><\/em>, un insieme di tecnologie che protegge i dati durante l\u2019elaborazione, la condivisione, il trasferimento e l\u2019analisi. Secondo Gartner, “entro il 2025, il 50% delle grandi organizzazioni adotter\u00e0 questa tecnologia per aumentare la privacy dell\u2019elaborazione dei dati in ambienti non fidati o in casi d\u2019uso di analytics con pi\u00f9 fonti di dati<\/em>\u201d.<\/li>\n<\/ol>\n

              \n
            1. Self-Service 2.0 & Auto ML<\/strong> \n

              Le aziende guardano con interesse ai modelli Self-Service 2.0 e Auto Machine Learning<\/strong> per accrescere le proprie capacit\u00e0 di estrazione di insight. Entrambe le tecnologie coprono gli aspetti analitici per tutti gli utenti e facilitano un approccio a 360 gradi: il Self Service 2.0 sta integrando e sfruttando le capacit\u00e0 analitiche dei modelli guidati dall\u2019AI<\/strong>, mentre l\u2019Auto ML utilizza l\u2019aspetto visivo e di reporting per presentare i suoi algoritmi avanzati<\/strong>.<\/li>\n<\/ol>\n

                \n
              1. L\u2019intelligenza artificiale quantistica guadagna terreno<\/strong> \n

                La Quantum AI<\/strong> sfrutter\u00e0 la superiorit\u00e0 di elaborazione del Quantum Computing per ottenere risultati irraggiungibili con le tecnologie di calcolo classiche. Permetter\u00e0 l\u2019elaborazione di grandi insiemi di dati, una risoluzione pi\u00f9 agile di problemi complessi e una migliore modellazione e comprensione del business<\/strong>. Sono molti i benefici che queste tecniche offriranno al settore Data & Analytics dopo il passaggio dal mondo scientifico a quello del business. Nei prossimi decenni vedremo questa nuova tecnologica rimodellare il futuro dei mercati e delle industrie<\/li>\n<\/ol>\n

                  \n
                1. L\u2019imperativo di una AI responsabile e privata<\/strong> \n

                  La rivoluzione portata dal Quantum Computing unita all\u2019AI comporta una grande responsabilit\u00e0 dal punto di vista della gestione etica dei dati. Per questo motivo, aziende e istituzioni devono definire la propria strategia di “AI for Good<\/strong>” in modo da ridurre al minimo il debito tecnico e impegnarsi in processi di ingegneria affidabili che sfruttino algoritmi trasparenti ed equi.<\/li>\n<\/ol>\n

                  Trend in lenta evoluzione<\/strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n

                    \n
                  1. Ecosistema del metaverso: abilitazione della realt\u00e0 estesa<\/strong> \n

                    Il \u201c<\/strong>metaverso\u201d, una delle buzzword pi\u00f9 diffuse negli ultimi mesi ma, in realt\u00e0, non rappresenta una semplice parola ma un ecosistema che faciliter\u00e0 lo sfruttamento della cosiddetta Realt\u00e0 Estesa portando con s\u00e9 le tecnologie immersive e fondendo il mondo reale con quello virtuale: realt\u00e0 aumentata (AR), virtuale (VR) e mista (MR). L\u2019ascesa del metaverso influenzer\u00e0 direttamente l\u2019innovazione e la maturit\u00e0 dei dispositivi XR portando a ridurre i costi e accelerare l\u2019intero ciclo tecnologico.La previsione per il settore Data & Analytics \u00e8 che l\u2019ecosistema del metaverso muover\u00e0 circa 800 miliardi di dollari entro il 2024 e 2,5 trilioni di dollari entro il 2030(Bloomberh Intelligence).<\/em><\/li>\n

                  2. AI generativa: un salto in avanti verso il contenuto generato automaticamente<\/strong> \n

                    L\u2019intelligenza artificiale generalmente viene utilizzata per addestrare algoritmi basati su risultati preesistenti, ma pu\u00f2 creare contenuti e innovare anche da sola. Uno degli sviluppi pi\u00f9 promettenti nell\u2019ambiente dell\u2019AI nei prossimi anni \u00e8 proprio l\u2019AI generativa, che permette ai computer di riconoscere automaticamente i modelli sottostanti relativi alle informazioni di input e generare nuovi contenuti originali.<\/strong> <\/p>\n

                    L\u2019AI generativa impara la rappresentazione digitale di contenuti esistenti, come ad esempio dati di transazioni, testo, file audio o immagini, e la utilizza per generare nuovi prodotti originali e realistici che mantengono una somiglianza con i dati di addestramento. Le potenzialit\u00e0 di questa nuova tendenza del settore Data & Analytics sono enormi e potr\u00e0 diventare un rapido motore di innovazione nello sviluppo di software, come anche nella produzione di nuovi prodotti farmaceutici, nell\u2019analisi meteorologiche e nel rilevamento delle frodi.<\/li>\n<\/ol>\n

                    In conclusione, se oggi le tecnologie di analisi avanzate che abbiamo a disposizione consentono di ottenere dai dati informazioni sempre pi\u00f9 approfondite, in un futuro prossimo la sempre maggiore democratizzazione di tali tecnologie, lo sviluppo di innovazioni cloud-based e le nuove capacit\u00e0 di AI (Artificial Intelligence) traineranno un\u2019ulteriore accelerazione del mercato Data & Analytics e una sempre maggiore consapevolezza da parte delle aziende del loro aspetto centrale per supportare la trasformazione e la crescita del business.<\/p>\n

                    di Luca Quagini, fondatore e Amministratore Delegato di SDG Group<\/a><\/strong><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                    Luca Quagini di SDG Group riflette su quali siano i trend consolidati, emergenti e in lenta evoluzione che caratterizzano il settore Data & Analytics.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":497,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[8],"tags":[],"class_list":{"0":"post-496","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-opinioni"},"yoast_head":"\nData & Analytics: i dieci trend del 2022 secondo SDG Group - BitMAT | Speciale IoT e Big Data<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"L. 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