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Gli analytics si diffondono ma non sono "trasformativi", spiega Gartner

Le aziende adottano sempre più soluzioni di analytics ma sono una minoranza quelle che le usano per trasformare davvero il proprio business

Redazione Impresacity

Gartner ha condotto una indagine su un campione di circa duecento aziende per valutare il loro livello di adozione delle tecnologie di analytics. Nel complesso l'indagine rivela che queste tecnologie rappresentano una priorità negli investimenti dei CIO ma anche che nella maggior parte dei casi (91 percento del campione) non sono applicate a un livello tale da collocarsi al centro delle strategie di business.

Gartner nell'indagine ha presentato cinque livelli possibili di maturità nell'adozione delle tecnologie di analytics. La maggior parte delle aziende si è posizionata nei tre livelli più bassi: Basic (5 percento), Opportunistic (21 percento) e Systematic (34 percento). Solo una minoranza - seppure importante - si posiziona nei livelli di adozione più matura e collegata al business, definiti Differentiating (31 percento) e Transformational (9 percento). Questa percentuale è più elevata nella regione Asia-Pacifico (48 percento), seguita dal Nord America (44 percento) e con l'EMEA in coda (30 percento).

Gartner sottolinea che l'acquisizione delle tecnologie di analytics non basta da sola a concretizzare una capacità traformativa per le imprese utenti. "Come prima cosa bisogna concentrarsi su come migliorare il coordinamento di persone e processi all'interno dell'organizzazione, poi guardare a come migliorare le procedure che coinvolgono partner esterni", ha commentato Nick Heudecker, Research Vice President di Gartner.

gartner analytics

Prevedibilmente, le forme e gli strumenti con cui le aziende concretizzano la loro adozione delle tecnologie di analytics sono molto variegati. L'elemento comune è che nonostante la diffusione di forme anche avanzate di analisi dei dati, il reporting e le dashboard sono ancora nella maggior parte dei casi le applicazioni considerate più business-critical. Analogamente, le sorgenti dati più diffuse sono ancora quelle interne come i dati transazionali e solo in misura minore si adottano fonti di dati esterne.

Per il campione analizzato l'elaborazione smart dei dati serve principalmente per risolvere tre problematiche: migliorare l'efficienza dei processi (54 percento di citazioni), migliorare la customer experience e facilitare lo sviluppo di nuovi prodotti (per entrambi il 31 percento di citazioni). Molto più variegata appare la distribuzione degli ostacoli che le aziende sperimentano nell'implementazione di soluzioni di analytics. Ci sono però tre elementi spesso citati: la definizione di una strategia per gli analytics, capire come trarre valore dai dati, risolvere le questioni legate alla governance.
Pubblicato il: 05/02/2018

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