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 stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende generano valore dai propri dati. Combinando cloud, AI (generativa e non), real time analytics e una governance solida, consentono di ottenere insight non più in giorni, ma in millisecondi. Questo significa passare dalla semplice consapevolezza (“cosa è successo?”) all’azione immediata (“cosa fare adesso?”), trasformando i dati in un vero motore decisionale.

Grazie ad architetture streaming ed edge, è possibile analizzare eventi mentre accadono, riducendo drasticamente il time-to-decision. I modelli predittivi e prescrittivi basati su AI/ML anticipano scenari futuri e suggeriscono le azioni migliori, migliorando ricavi, efficienza e gestione del rischio. Inoltre, la creazione di profili cliente a 360° abilita esperienze iper-personalizzate che aumentano retention e conversioni. Automatizzando i processi tramite insight, decisioning e workflow intelligenti riducono le attività manuali e accelerano l’operatività. Infine, grazie a un approccio di data monetization, i dati possono diventare prodotti, condivisibili e monetizzabili, sempre con il più adeguato livello di sicurezza. Chi adotta oggi una strategia integrata di tecnologia, persone e processi mette i dati realmente al lavoro, generando vantaggi concreti, sostenibili e competitivi.

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

La Gen AI non sostituisce le tecnologie di analytics tradizionali: le potenzia, le rende accessibili e ne amplifica l’impatto. L’interazione naturale con sistemi di LLM estende enormemente i profili in azienda in grado di interrogare i dati senza grandi competenze tecniche, trasformando gli insight in un patrimonio condiviso. Questo nuovo paradigma sta sicuramente accelerando l’adozione dell’intero ecosistema analitico: non solo GenAI, ma anche tecniche predittive, modelli statistici e strumenti classici trovano nuova linfa. Aumentano le aspettative: si vogliono risposte veloci, scenari in tempo reale, analisi che raccontano storie e supportano le decisioni strategiche. Per sostenere questa evoluzione, cresce l’investimento in qualità dei dati e governance: DataOps, privacy e sicurezza diventano asset fondamentali. Nascono anche nuovi ruoli ibridi e modelli operativi agili, dove team cross-funzionali curano l’intero ciclo di vita degli insight, dal dato grezzo all’azione sul campo. La Gen AI non è una moda passeggera: è un catalizzatore che rende gli analytics più conversazionali, veloci e integrati nel business, rafforzandone il valore strategico.