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

Le soluzioni evolute di data analytics trasformano i dati in asset strategici grazie a infrastrutture scalabili, motori analitici avanzati e capacità predittive integrate. Le principali piattaforme – Microsoft (Fabric, Synapse, Power BI), AWS (Redshift, SageMaker, QuickSight), Google Cloud (BigQuery, Vertex AI), IBM (Watsonx, Cognos) – offrono ambienti modulari cloud-native che integrano ingestion, modellazione, calcolo e visualizzazione. Grazie ai data lakehouse e ai motori di query distribuiti, è possibile gestire grandi volumi di dati eterogenei in modo efficiente e flessibile. Mentre le componenti di machine learning integrate (come per esempio AutoML e MLOps) abilitano la creazione rapida di modelli predittivi, mantenuti aggiornati tramite monitoraggio continuo di performance e drift. L’integrazione di strumenti come feature store, graph analytics e semantic layer consente di ottenere insight mirati, adattabili ai diversi contesti decisionali. Inoltre, funzionalità native di governance e lineage – presenti in soluzioni come Azure Purview o AWS Glue Data Catalog – assicurano qualità, compliance e tracciabilità del dato. In questo scenario, l’analytics evolve da pratica tecnica a leva strategica, capace di scalare con il business e rispondere in tempo reale alle sue esigenze.

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

L’AI generativa ha reso l’analytics un partner attivo nel ciclo di vita del dato, passando da strumento reattivo a motore proattivo di insight. I modelli di linguaggio (LLM) consentono di interrogare i dati in linguaggio naturale, aprendo l’accesso anche agli utenti non tecnici. Nasce così l’analytics conversazionale, in cui l’AI interpreta le domande, sintetizza risposte e propone analisi alternative. Sul piano tecnico, uno degli impatti più rilevanti è la generazione di dati sintetici: dataset artificiali ma coerenti, usati per addestrare modelli in contesti con pochi dati reali o vincoli di privacy, come per esempio in ambito Sanità o Finanza. Questi dati aumentano la diversity, riducono i bias e rafforzano la robustezza dei modelli. In parallelo, l’AI generativa automatizza reporting, esplorazione dei dati e costruzione di pipeline, agendo da co-pilota intelligente per il data scientist. Suggerisce feature, ottimizza iperparametri, e traduce insight in visualizzazioni dinamiche e narrazioni personalizzate. In sintesi, l’AI generativa non si limita a interpretare i dati: li crea, li arricchisce e li racconta, trasformando l’analytics in un’esperienza adattiva, guidata da contesto e orientata all’azione.