In che modo le soluzioni evolute di data analytics possono aiutare le aziende a estrarre sempre più valore dai loro dati? Quella che stiamo vivendo è sicuramente l'era dei dati, spesso paragonati all'acqua in quanto elemento di valore e irrinunciabile, o come il carburante con cui far muovere le nostre auto. Le aziende hanno compreso che la vera sfida oggi non è solo raccogliere informazioni, ma saperle trasformare in valore concreto, da poter condividere sia internamente, sia esternamente. Le soluzioni evolute di Data Analytics rispondono a questa esigenza, offrendo strumenti in grado di analizzare grandi volumi di dati in modo intelligente, rapido e predittivo. Ogni settore affronta questa sfida adattando le proprie strategie in base al caso d'uso specifico. Nel retail, per esempio, l’analisi predittiva consente di definire le campagne promozionali sulla base dei comportamenti d’acquisto, aumentando le conversioni e riducendo gli sprechi. Nella manifattura, i dati raccolti da sensori IoT permettono di anticipare i guasti alle macchine, ottimizzando i cicli produttivi e riducendo i tempi di fermo. Anche il settore sanitario trae enormi vantaggi: algoritmi di machine learning supportano diagnosi più tempestive e cure preventive più efficaci. In tutti i settori, la data analytics evoluta consente alle aziende di prendere decisioni più consapevoli e rapide, dimostrandosi non solo uno strumento tecnologico, ma anche una leva strategica per migliorare efficienza, innovazione e competitività. Qlik Talend Cloud integra tutte le capacità di acquisire, decodificare, ripulire, governare e distribuire dati di qualità utili ai diversi casi d'uso che oggi le aziende devono affrontare. Quali sono i principali cambiamenti apportati dall’utilizzo dell’AI generativa in ambito analytics? L’intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando il modo in cui le aziende analizzano e interpretano i dati. L'accesso a questi strumenti abbassa la soglia di accesso a tutte le informazioni all'interno e all'esterno della azienda, integrando formati e contenuti non uniformi. Pensiamo, per esempio, alla possibilità di estrarre informazioni da dati strutturati e non strutturati facendo una semplice domanda al sistema di AI. Ora questa frontiera si sta evolvendo con l'avvento degli agenti, sistemi capaci di compiere azioni complesse allo scopo di supportare l'essere umano nello svolgimento delle normali attività o per affrontare necessità strategiche, oggi sempre più presenti. L’AI generativa non solo potenzia l’analisi dei dati, ma cambia il paradigma: da strumento tecnico a leva strategica, accessibile a tutti. La democratizzazione del dato è ora, a tutti gli effetti, realtà. Qlik supporta tutto questo paradigma attraverso la sua piattaforma di analisi dati guidata dall'AI, sia tradizionale che generativa permettendo di sviluppare progetti di analisi avanzate a supporto dei diversi mercati e casi d’uso. L’approccio di Qlik è quello di poter fornire strumenti utili a ogni figura aziendale, senza barriere di conoscenza tecnica o di business, fornendo interfacce No-Code/Low-Code e soluzioni avanzate per sviluppatori.
In che modo le soluzioni evolute di data analytics possono aiutare le aziende a estrarre sempre più valore dai loro dati? Quella che stiamo vivendo è sicuramente l'era dei dati, spesso paragonati all'acqua in quanto elemento di valore e irrinunciabile, o come il carburante con cui far muovere le nostre auto. Le aziende hanno compreso che la vera sfida oggi non è solo raccogliere informazioni, ma saperle trasformare in valore concreto, da poter condividere sia internamente, sia esternamente. Le soluzioni evolute di Data Analytics rispondono a questa esigenza, offrendo strumenti in grado di analizzare grandi volumi di dati in modo intelligente, rapido e predittivo. Ogni settore affronta questa sfida adattando le proprie strategie in base al caso d'uso specifico. Nel retail, per esempio, l’analisi predittiva consente di definire le campagne promozionali sulla base dei comportamenti d’acquisto, aumentando le conversioni e riducendo gli sprechi. Nella manifattura, i dati raccolti da sensori IoT permettono di anticipare i guasti alle macchine, ottimizzando i cicli produttivi e riducendo i tempi di fermo. Anche il settore sanitario trae enormi vantaggi: algoritmi di machine learning supportano diagnosi più tempestive e cure preventive più efficaci. In tutti i settori, la data analytics evoluta consente alle aziende di prendere decisioni più consapevoli e rapide, dimostrandosi non solo uno strumento tecnologico, ma anche una leva strategica per migliorare efficienza, innovazione e competitività. Qlik Talend Cloud integra tutte le capacità di acquisire, decodificare, ripulire, governare e distribuire dati di qualità utili ai diversi casi d'uso che oggi le aziende devono affrontare. Quali sono i principali cambiamenti apportati dall’utilizzo dell’AI generativa in ambito analytics? L’intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando il modo in cui le aziende analizzano e interpretano i dati. L'accesso a questi strumenti abbassa la soglia di accesso a tutte le informazioni all'interno e all'esterno della azienda, integrando formati e contenuti non uniformi. Pensiamo, per esempio, alla possibilità di estrarre informazioni da dati strutturati e non strutturati facendo una semplice domanda al sistema di AI. Ora questa frontiera si sta evolvendo con l'avvento degli agenti, sistemi capaci di compiere azioni complesse allo scopo di supportare l'essere umano nello svolgimento delle normali attività o per affrontare necessità strategiche, oggi sempre più presenti. L’AI generativa non solo potenzia l’analisi dei dati