IDC: per competere con gli algoritmi occorre governare i dati

Le soluzioni di gestione, integrazione e analisi dei dati basate su machine learning sono essenziali per trarre maggior valore dai dati stessi, ma attenzione a metriche e alfabetizzazione

Trasformazione Digitale Tecnologie
Oggi, i dati e l'intelligence che vi è connessa rappresentano un'opportunità unica per creare sempre più valore. Alla domanda di IDC sulle aree strategiche per la propria azienda nei prossimi cinque anni, l'80% dei CEO indica i dati, in particolare l’uso dei dati nei modelli decisionali per ottenere un vantaggio competitivo. Tuttavia, la maggior parte delle imprese non è a conoscenza di quanto valore stia davvero ottenendo dai dati. Sono quindi necessarie nuove tecnologie per raggiungere una maggiore consapevolezza, reagire più rapidamente agli eventi, supportare un insieme più ampio di decisioni o automatizzarne alcune.

È indubbio che gli algoritmi stiano trasformando la società, le imprese e le regole della competizione: entro il 2024, IDC prevede che le aziende che implementeranno soluzioni di gestione, integrazione e analisi dei dati basate su tecniche di machine learning vedranno raddoppiare la produttività dei dipendenti incentrata sui dati.

La prima generazione di database e di soluzioni di integrazione e analisi autonome o parzialmente automatizzate è già sul mercato. I primi casi d’uso stanno confermando le promesse di una minore necessità di dedicare tempo ad attività manuali come l’ottimizzazione dei database, il backup e recovery, la valutazione e correzione della qualità dei dati, per citare alcuni esempi.

La capacità di monitorare, apprendere e spiegare tutti i dati relativi ai processi incentrati sui dati (dei sistemi e delle persone che li utilizzano) è ulteriormente abilitata dall'adozione di soluzioni di gestione, integrazione e analisi dei dati residenti nel cloud, in grado di soddisfare le esigenze dei clienti in termini di maggiore granularità. Nei prossimi mesi, i continui aggiornamenti alle soluzioni di gestione, integrazione e analisi dei dati basate su architetture cloud native guideranno i processi di implementazione, manutenzione e sviluppo con conseguenti ulteriori miglioramenti della produttività.
analysisPer affrontare l’industrializzazione degli analytics e della data governance attraverso gli algoritmi, le imprese dovranno agire su più piani – tecnologico, organizzativo e culturale - puntando soprattutto su alfabetizzazione e metriche. Secondo le previsioni di IDC, entro il 2022 un terzo delle grandi aziende avvierà iniziative formali di alfabetizzazione dei dati tra i propri dipendenti per promuovere una cultura data-driven e contrastare la disinformazione. Ed entro il 2023, il 70% delle grandi aziende impiegherà metriche per misurare il valore generato dai dati, migliorando così i processi decisionali e l’allocazione delle risorse interne in tutta l'organizzazione.

In un recente studio di IDC sull'uso degli analytics, il 63% degli intervistati ha dichiarato di aver visto i benefici dei big data e dei progetti di analisi ma di non averli quantificati. La mancanza di metodi per misurare il valore dei dati inibisce decisioni effettivamente informate su investimenti in dati, integrazione e analisi. Per compiere questo passo occorre anche un adeguato livello di alfabetizzazione aziendale. L'alfabetizzazione dei dati non è solo la capacità di utilizzare in modo efficace gli strumenti di analisi o di intelligenza artificiale, ma è la capacità di leggere, lavorare, analizzare e discutere con i dati.

Come governare i dati per massimizzarne il valore sarà il tema dell’IDC Digital Forum: Data Strategy 2020, il nuovo evento digitale che sarà trasmesso in diretta streaming il 29 settembre dalle 9:30 alle 13:15. Con la partecipazione di analisti IDC, esperti del settore, leader di aziende italiane e ospiti internazionali che porteranno la loro esperienza, l’evento costituirà l’occasione per i chief data officer (CDO), i CIO, i dipartimenti IT aziendali e gli innovatori digitali per confrontarsi sulle direzioni e le implicazioni delle moderne strategie dei dati per la trasformazione dei processi, delle persone e delle piattaforme.
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