Analisi ma anche sintesi: i trend del 2020 negli Analytics

Per trarre il massimo valore dai dati, Qlik spiega che nell’anno appena iniziato tecnologia e processi si orienteranno verso soluzioni olistiche di dati end-to-end

Tecnologie Trasformazione Digitale Cloud
Gli analytics dei dati sono sempre più sulla cresta dell’onda. Con un’evoluzione segnata da un elemento di fondo: oggi l’analisi da sola non basta, ma va abbinata alla sintesi. Parola di Qlik, che traccia anche i cinque trend principali che caratterizzeranno il panorama della Data Analytics nell’anno appena iniziato

Largo ai Wide Data

I Big Data sono un concetto relativo e legato alla sfida di dover sostituire o ampliare l’infrastruttura tecnologica. Con lo storage su cloud, infinitamente scalabile, questo ostacolo cade. La nuova sfida arriva dai "Wide Data". I formati dei dati stanno diventando sempre più variegati: per adeguarsi, le tipologie di database sono più che raddoppiate, da 162 nel 2013 a 342 nel 2019, secondo i principali ranking. Nel 2020, le aziende che raggiungeranno la sintesi tra fonti di dati frammentate avranno vantaggi concreti e reali. 

DataOps + Analytics Self-Service = Data Agility

Con la BI moderna, gli analytics self-service sono alla portata di tutti. Ma fino all’arrivo di DataOps la gestione dei dati non aveva invece la stessa agilità. Grazie a DataOps, l'80% dei dati può essere consegnato sistematicamente agli utenti, riservando la preparazione dei dati self-service a un ristretto numero di situazioni. Insieme, DataOps e analytics garantiscono fluidità lungo l'intera catena di valore delle informazioni. 

Data Literacy as a Service

Per sfruttare appieno le possibilità offerte dalla tecnologia, gli strumenti da soli non bastano, bisogna aiutare le persone a diventare più consapevoli nella lettura e nell’interpretazione dei dati. Nel 2020, le aziende si aspettano un incremento dell’alfabetizzazione dei dati: un obiettivo che può essere raggiunto solo affidandosi a partner in grado di combinare tecnologia, formazione e supporto.


Cataloghi di metadati attivi come tessuto connettivo

La richiesta di cataloghi di dati sta aumentando vertiginosamente, poiché le aziende devono affrontare enormi quantità di dati distribuiti su più sorgenti. I cataloghi supportati dall'apprendimento automatico mantengono i dati adattabili e mutevoli, anche su sistemi ibridi e multi-cloud. Nel 2020 avremo maggior utilizzo dei cataloghi di metadati basati su intelligenza artificiale, in grado di garantire un tessuto connettivo tra DataOps e analytics self-service. 

Shazam” per i dati

Quanto più efficienti e veloci sarebbero analisi e integrazione dei dati se potessimo applicare ai dati il potere di “Shazam”, la nota app che attraverso l'ascolto di un brano musicale permette di identificare e ottenere informazioni sulla canzone che stiamo sentendo? Nel 2020, sarà sempre più frequente l’impiego di algoritmi che aiutano i sistemi di analytics a individuare le caratteristiche dei dati, trovare anomalie, fornire intuizioni e suggerire nuovi dati da analizzare in parallelo.
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