Entro i prossimi cinque anni gli oggetti connessi saranno oltre 50 miliardi, per una popolazione mondiale di circa 8 miliardi. Questo significa che saremo invasi dai dati, e per sfruttarli a nostro vantaggio dovremo riuscire a trarre da loro il massimo valore nel minor tempo possibile. Affinché accada ciò, dovremo unire analisi e sintesi, e orientare tecnologia e processi verso soluzioni olistiche di dati end-to-end. Secondo Qlik, azienda specializzata in Data Analytics, questa evoluzione porta con sé alcuni trend, che saranno centrali in questo 2020 appena iniziato.
«Oggi abbiamo accesso a molti più dati di quanti siamo in grado di sfruttarne – ha commentato Dan Sommer, Senior Director, Global Market Intelligence Lead di Qlik – Tuttavia, per ottenere il massimo valore da essi, le analytics non sono più sufficienti; è necessaria la sintesi per riunirli tutti insieme. Nel 2020, tecnologia e processi si orienteranno verso soluzioni olistiche di dati end-to-end in grado di rivoluzionare l’ecosistema dei dati e determinare cambiamenti reali».
La nuova sfida dei Wide Data
I Big Data sono un concetto relativo e legato alla sfida di dover sostituire o ampliare l’infrastruttura tecnologica. Con lo storage su cloud, infinitamente scalabile, questo ostacolo cade. La nuova sfida arriva dai Wide Data. I formati dei dati stanno diventando sempre più variegati: per adeguarsi, le tipologie di database sono più che raddoppiate, da 162 nel 2013 a 342 nel 2019. Nel 2020, le aziende che raggiungeranno la sintesi tra fonti di dati frammentate avranno vantaggi concreti e reali.
DataOps + Analytics Self-Service = Data Agility per tutta l’organizzazione
Con la BI moderna, le analytics self-service sono alla portata di tutti. La gestione dei dati non aveva invece la stessa agilità… fino all’arrivo delle DataOps. Grazie a queste ultime, l’80% dei dati può essere consegnato sistematicamente agli utenti, riservando la preparazione dei dati self-service a un ristretto numero di situazioni. Insieme, DataOps e analytics garantiscono fluidità lungo l’intera catena di valore delle informazioni.
Data Literacy as a Service
Per sfruttare appieno le possibilità offerte dalla tecnologia, gli strumenti da soli non bastano, bisogna aiutare le persone a diventare più consapevoli nella lettura e nell’interpretazione dei dati. Nel 2020, le aziende si aspettano un incremento dell’alfabetizzazione dei dati: un obiettivo che può essere raggiunto solo affidandosi a partner in grado di combinare tecnologia, formazione e supporto.
I cataloghi di metadati attivi come tessuto connettivo
La richiesta di cataloghi di dati sta aumentando vertiginosamente, poiché le aziende devono affrontare enormi quantità di dati distribuiti su più sorgenti. I cataloghi supportati dall’apprendimento automatico mantengono i dati adattabili e mutevoli, anche su sistemi ibridi e multi-cloud. Nel 2020 avremo maggior utilizzo dei cataloghi di metadati basati su intelligenza artificiale, in grado di garantire un tessuto connettivo tra DataOps e analytics self-service.
“Shazam” per i dati
Quanto più efficienti e veloci sarebbero analisi e integrazione dei dati se potessimo applicare ai dati il potere di “Shazam”, la famosa app che attraverso la registrazione di un brano musicale permette di identificare e ottenere informazioni sulla canzone che stiamo sentendo? Nel 2020, sarà sempre più frequente l’impiego di algoritmi che aiutano i sistemi di analytics a individuare le caratteristiche dei dati, trovare anomalie, fornire intuizioni e suggerire nuovi dati da analizzare in parallelo.
