In che modo le soluzioni evolute di data analytics possono aiutare le aziende a estrarre sempre più valore dai loro dati?

Oggi esistono soluzioni evolute che permettono alle aziende di sfruttare i dati in ogni fase del loro ciclo di vita, trasformandoli da semplici informazioni grezze in insight strategici utili per prendere decisioni più consapevoli. La fase iniziale è fondamentale, garantendo che il processo inizi con una raccolta efficace, passando poi a una pulizia, integrazione e modellazione dei dati affinché siano pronti per l’analisi. Un altro aspetto cruciale è la modalità di accesso ai dati, che oggi deve essere semplice e immediata. Grazie a strumenti di reportistica centralizzata o a modelli self-service, anche chi non ha competenze tecniche avanzate può accedere alle informazioni necessarie per prendere decisioni. Il numero di fruitori è in continua crescita grazie alle interfacce conversazionali, che permettono di dialogare direttamente con i dati, rendendo la consultazione intuitiva e accessibile. Questo cambiamento elimina le barriere, democratizzando l’analisi. Infine, da molti anni vengono utilizzate tecniche di data mining per estrarre valore nascosto dai dati: così le aziende possono prevedere trend di mercato, identificare comportamenti ricorrenti e scoprire fenomeni che altrimenti rimarrebbero inosservati. Tutto questo permette di ottimizzare strategie, ridurre i rischi e cogliere opportunità di crescita. Grazie a strumenti sempre più sofisticati, l’analisi dei dati non si limita più alla mera osservazione, ma diventa un processo proattivo in grado di anticipare scenari futuri e guidare le aziende verso scelte più efficaci, contribuendo alla loro crescita.

Quali sono i principali cambiamenti apportati dall’utilizzo dell’AI generativa in ambito analytics?

L’AI generativa sta trasformando il mondo dell'analitica, introducendo nuove modalità per gestire, interpretare e valorizzare i dati. Il suo impatto si estende a tutte le fasi del ciclo di vita dei dati, migliorando sia la qualità delle informazioni sia la loro accessibilità e fruibilità. Uno dei principali cambiamenti riguarda la Data Manipulation, ovvero la capacità di rendere utilizzabili grandi volumi di dati con maggiore efficienza. Grazie all’AI generativa, le operazioni di normalizzazione, correzione degli errori e integrazione tra diverse fonti diventano più rapide e automatizzate, garantendo dati più affidabili e riducendo il lavoro manuale degli analisti. Nel campo della Data Governance, la tecnologia consente di costruire un vero e proprio catalogo business dei dati, organizzando le informazioni in modo strutturato e semplificando la loro gestione. In questo modo, le aziende possono avere una visione chiara di quali dati possiedono, dove si trovano e come possono essere utilizzati, facilitando la conformità normativa e migliorandone l’accesso governato. Infine, la Data Valorization è forse l’ambito in cui l’AI generativa sta mostrando il maggior potenziale. Grazie a questa tecnologia, la creazione di visualizzazioni e report dinamici è sempre più automatizzata e accessibile. I manager e gli analisti possono ottenere insight immediati, interagendo direttamente con i dati attraverso strumenti basati sul linguaggio naturale. Questo significa poter formulare domande complesse e ricevere risposte dettagliate in pochi secondi, senza dover impostare query manualmente o navigare tra dashboard intricate.