Lo scorso 14 Gennaio il Senior Director della Market Intelligence Lead di Qlik® Dan Sommer ha tenuto un interessante Webinar incentrato su quelli che saranno i 10 Trend principali dell’approccio ai Dati ed alla Business Intelligence per il 2020.
I concetti emersi da questo excursus, che incoronano Qlik® come lo strumento definitivo per restare al passo con il mutevole mondo dei Dati, meritano davvero un serio approfondimento.
Perché la sola Analisi dei Dati non basta più?
Secondo Sommer, il mondo sta diventando sempre più frammentato e suddiviso in silo, causando una perdita della sintesi e dei denominatori comuni che ci permettono di comunicare l’uno con l’altro.
Siamo polarizzati dai “Mi Piace” sui social, agganciati ed attirati da contenuti sobillatori, fomentando in molti la paura che Internet si suddivida in parti parallele e non integrate tra loro, il cosiddetto Splinternet.
C’è anche chi sostiene che le scoperte della ricerca accademica siano sempre meno numerose per il semplice fatto che le idee provenienti da discipline esterne siano molto spesso ignorate, portando allo sviluppo di un “pensiero unico” che soffoca la creatività.
Ciò che serve in questo mondo frammentato è dunque cominciare a vedere il quadro generale, puntando su “pratiche future” al posto delle solite “best practice” per poter pensare in modo diverso.
Nel mondo frammentato di oggi, abbiamo bisogno di Sintesi e Analisi assieme, per riunire dati dispersi.
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Sintesi ed Analisi: la Soluzione per uno Scenario Frammentato
Sommer afferma che le Aziende in grado di pensare in modo non lineare sono quelle che si staccheranno dal gruppo, fondendo Dati ed Analytics provenienti da diverse discipline per fornire soluzioni cross-vertical.
In questo modo si può trasformare uno scenario frammentato in un’opportunità creando il cosiddetto Data Mosaic, letteralmente “Mosaico di Dati”, attraverso la combinazione di Sintesi ed Analisi con Metadati attivi a far da tessuto che collega le Supply Chain di Dati e Analytics.
I Fattori utili per ottenere la Sintesi e l’Analisi dei nostri Dati sono Tre: Processo, Persone e Tecnologia
Oggi abbiamo la giusta Tecnologia per raggiungere la Sintesi e l’Analisi, tuttavia sono necessari anche i Processi e le giuste Persone.
1. Processi = DataOps e Self Service
DataOps e Self Service sono essenziali per creare una forza lavoro più agile ed in pieno controllo.
2. Persone = Alfabetizzazione dei Dati ed Etica
E’ necessario un processo di Alfabetizzazione dei Dati per far si che le persone siano sicure e disposte ad utilizzarli. Resta inoltre fondamentale la Responsabilità Aziendale su questioni etiche come la Privacy per trovare il giusto equilibrio tra rischio e rendimento.
3. Tecnologia = Velocità 5G, AI, Cataloghi di Metadati ed Altro
E’ assolutamente necessaria una serie di Tecnologie in grado non solo di gestire i Dati, ma anche di migliorare il modo in cui interagiamo con essi, per raggiungerne la Sintesi e l’Analisi.
Secondo le Previsioni di IDC:
Entro il 2025, il 20% della crescita di fatturato sarà dovuto ad “Opportunità Potenziali” che combinano servizi digitali di settori precedentemente non collegati con un quinto dei partner proveniente da settori precedentemente non collegati.
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Creare il Data Mosaic: 10 Trend per facilitare la Sintesi e l’Analisi dei Dati
Appurato che la Sintesi e l’Analisi dei Dati Pervasivi risultano i dettami fondamentali da seguire per qualsiasi Azienda Data-Driven, vediamo ora quali saranno i 10 Trend per la Business Intelligence e l’approccio ai Dati nel 2020 da tenere d’occhio se si vuole creare il proprio “Data Mosaic”.
1. Diventare un’azienda in “real-time” non sarà più facoltativo
Servono le informazioni giuste al momento giusto.
Le aziende Leader a livello mondiale stanno già operando in tempo reale.
La velocità si rende dunque necessaria nel caso in cui si voglia monitorare l’efficacia delle campagne di marketing, rilevare le anomalie relative alle frodi, fornire servizi sanitari e umanitari, effettuare personalizzazioni in tempo reale o addirittura ottimizzare le supply chain.
Tutto questo sarà facilitato in maniera significativa durante il 2020 dalla convergenza di tre recenti innovazioni:
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Elevata velocità, sempre e ovunque
Grazie a 5G e IPV6, ora abbiamo accesso all’Ultra-Connettività.
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Carichi di Lavoro Infinitamente Scalabili, dove occorrono
Poiché tutto si sta spostando verso il Cloud, Kubernetes è la stella nascente, che permette ai giusti carichi di lavoro di funzionare nei posti giusti, anche sui dispositivi Edge.
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Potente Architettura di Streaming
Change Data Capture (CDC) e Streaming dei Dati in Tempo Reale abilitati da soluzioni come Apache Kafka per ingerire ed elaborare i dati in modo efficiente, con bassa latenza e su larga scala.
Secondo le Previsioni di Gartner:
Entro il 2022, più della metà dei principali nuovi Sistemi Aziendali integrerà un’Intelligenza Continua che utilizza Dati di contesto in Tempo Reale per migliorare le Decisioni.
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2. I Big Data sono solo dati. Il futuro è dei “Wide Data”
“Big Data” è un termine relativo e in rapida evoluzione.
Occorre una tecnologia sufficientemente solida per poterli gestire ed affrontare la sfida che rappresentano, senza ricorrere a sostituzioni o investimenti significativi in infrastrutture supplementari.
Con lo Storage sul Cloud infinitamente scalabile, questa limitazione non esiste più. Inoltre, ora è più facile che mai eseguire Analytycs ed Indicizzazione nel Database.
Disponiamo di strumenti collaudati nel tempo che garantiscono che i dati siano nel posto giusto e, in caso contrario, che sia facile spostarli.
Quali sono le prospettive per il futuro più immediato? “Wide Data” altamente distribuiti.
Con formati di Dati ora più variegati e frammentati, abbiamo bisogno di nuovi modi per gestire sia questi ultimi che i Big Data.
La necessità di gestire diversi tipi di Dati ha portato a un’esplosione di database: da 162 nel 2013 a 342 nel 2019, equamente suddivisi tra commerciali e open source.
Le combinazioni di dati sono nettamente superiori ai Big Data e le aziende che possono ottenere una sintesi delle proprie sorgenti dati varie e frammentate riusciranno a contraddistinguersi.
Secondo le Previsioni di Gartner:
Entro il 2020, la maggior parte dei casi di utilizzo di Dati e Analytics richiederà il collegamento a Sorgenti Dati distribuite, portando le Aziende a raddoppiare
i propri investimenti nella gestione dei Metadati.
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3. Le Analytics Grafiche e la Tecnologia Associativa supereranno i Database SQL
Per decenni abbiamo accettato soluzioni che non sono ottimizzate per le Analytics come i Database SQL, con righe e colonne progettate per l’inserimento dei dati.
Gli strumenti di Analytics Relazionali si basano, appunto, sulle relazioni tra le Tabelle di Dati, il che significa che gli utenti possono esplorare i dati solo attraverso connessioni predefinite.
Questi approcci non solo impediscono alle persone di trovare connessioni inaspettate, ma peggiorano la frammentazione.
Approcci alternativi come le Analytics Grafiche e la Tecnologia Associativa ci permettono di seguire la nostra curiosità e approfondire ulteriormente.
Pur utilizzando tecnologie diverse, si basano sullo stesso concetto di nodi e relazioni, concentrandosi sull’Analisi delle Associazioni Naturali all’interno dei Dati, non sulle Relazioni Dati-Tabelle definite da qualcuno manualmente.
Questo tipo di Analytics ci permette di affrontare problemi molto più grandi e di ottenere risultati migliori, specialmente quando si applica l’AI.
Secondo le Previsioni di Gartner:
L’applicazione dell’Elaborazione Grafica e dei Database Grafici crescerà fino al 100% ogni anno fino al 2022 per accelerare continuamente la preparazione dei Dati e consentire una Data Science più complessa ed adattiva.
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4. Il nuovo metodo “Agile” vedrà il DataOps abbinato al Self-Service
Le Analytics Self-Service, abilitate dagli strumenti di Data Discovery, avvicinano i Business User alle risposte di cui hanno bisogno.
La stessa agilità, tuttavia, non è stata finora promossa sul lato della Gestione dei Dati.
Traendo ispirazione da DevOps, DataOps è una metodologia automatizzata e orientata ai processi che migliora la qualità e velocizza il tempo di ciclo della gestione dei dati per le Analytics.
Automatizza i Test e l’Implementazione dei Dati, in tempo reale, grazie a tecnologie come il Change Data Capture (CDC) e le Pipeline dei Dati in Streaming.
Inoltre, sfrutta le risorse IT On-Demand per fornire una trasmissione continua dei Dati.
Oggi, l’80% dei dati dovrebbe essere trasmesso ai Business User in questo modo sistematico.
In questo modo, la necessità di una preparazione autonoma dei Dati Self-Service diminuirà.
Con DataOps sul lato Operativo ed il Self-Service sul lato Business User, le aziende sperimenteranno un flusso di dati più efficiente lungo l’intera catena di valore dell’informazione, consentendo la Sintesi e l’Analisi per la creazione del Mosaico di Dati.
Secondo le Previsioni di Gartner:
Entro il 2020, il numero di Esperti di Dati ed Analytics nelle Business Unit aumenterà di tre volte rispetto al numero di esperti nei dipartimenti IT, il che costringerà le Aziende a ripensare i propri Modelli Organizzativi e le proprie Competenze.
5. I Cataloghi di Metadati Attivi diventeranno il Tessuto Connettivo per Dati e Analytics
I Set di Dati sono sempre più ampi e distribuiti, il che rappresenta una grande sfida per le Aziende, poiché tutti i Dati devono essere inventariati e sintetizzati.
Abbandonati a se stessi, i dati possono diventare obsoleti in fretta. I Cataloghi Dati possono essere di aiuto, quindi non sorprende che la loro richiesta stia aumentando vertiginosamente.
Una soluzione promettente ed in crescita è rappresentata dai Cataloghi di Metadati supportati dall’apprendimento automatico, che consentono di spostare i dati da passivi a attivi, mantenendoli adattivi e mutevoli, anche in ecosistemi ibridi/multi-cloud.
In sostanza, questi Cataloghi di Metadati forniscono il tessuto connettivo e la governance necessari per gestire l’agilità offerta da DataOps e Self-Service.
Essi includono inoltre la Personalizzazione delle Informazioni, una componente essenziale per generare intuizioni rilevanti e personalizzare i contenuti.
Tuttavia, per integrare dati frammentati e distribuiti, un Catalogo deve funzionare anche al di là dell’ambiente dello strumento di Analytics scelto.
Secondo le Previsioni di IDC:
Entro il 2023, il 60% delle aziende utilizzerà i cataloghi dati per unificare la Data Discovery, l’Accesso e le Informazioni e per aumentare la trasparenza e la fiducia nei DataOps e nei risultati aziendali.
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6. L’Alfabetizzazione dei Dati diventerà As-a-Service
Non è più sufficiente lasciare gli strumenti in mano agli utenti e sperare per il meglio.
Bisogna assolutamente stabilire un sistema inclusivo di Sintesi e Analisi che prospera sulla partecipazione, perché nessuna tecnologia o processo di Dati e Analytics al mondo può funzionare se le persone non partecipano attivamente.
Nell’ottica di ottenere la fiducia delle persone nell’utilizzo dei dati, una possibile soluzione viene riposta nel “Data Literacy as a service: DLaaS”.
Nel 2020, ciò che servirà sarà una combinazione di Software, Educazione e Supporto che tengano conto dei risultati.
I Dati devono essere parte integrante di ogni decisione aziendale, e per raggiungere questo obiettivo il miglior punto di partenza è la diagnosi di dove un’Azienda rientra all’interno dello spettro della Data Literacy, per poi lavorare in modo olistico in modo da apportare i miglioramenti necessari.
Secondo le Previsioni di IDC:
Entro il 2022, un terzo delle aziende Global 2000 avrà in atto iniziative formali di miglioramento della Data Literacy per guidare le intuizioni su scala, creare relazioni di fiducia sostenibili e contrastare la disinformazione.
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7. Andremo oltre la Ricerca attraverso Interazioni Sfaccettate
L’Interrogazione dei Dati oggi si fa anche attraverso la Ricerca e l’uso della Voce, con Chatbot dedicati, specialmente in ambito Mobile.
Tuttavia si rende necessaria, in ottica futura, una combinazione di Linguaggio Naturale con Approcci Reali e Comprovati per l’Interrogazione dei Dati.
L’Analisi Visiva e l’Applicazione di Filtri nelle Dashboard possono essere un’ottimo modo per gettare le fondamenta di un’Interfaccia Multiforme.
Il 2020 porterà con sé Interazioni più coinvolgenti e sfaccettate, che si evolveranno per consentire alle espressioni, e persino ai pensieri, di controllare o interrogare i dispositivi.
Le Invenzioni in Ambito di AR/VR, i sensori indossabili e i Programmi Software per l’Apprendimento Automatico aiutano le macchine a comprendere le espressioni umane, assieme alle Neuroscienze che hanno permesso la trasmissione di segnali elettrici dal cervello al computer.
Queste Invenzioni evolveranno il modo in cui gli Esseri Umani vivono e interagiscono con i Dati.
Tutto ciò può offrire grandi benefici a tutti, soprattutto alle persone con disabilità, tuttavia dobbiamo anche essere consapevoli di come queste invenzioni possono essere utilizzate in modo negativo.
Dobbiamo utilizzarle in modo responsabile.
Secondo le Previsioni di IDC:
Entro il 2025, almeno il 90% delle nuove App Aziendali integrerà l’AI; entro il 2024, oltre il 50% delle interazioni con l’Interfaccia Utente utilizzerà Visione Artificiale dell’AI, Voce, elaborazione in Linguaggio Naturale e AR/VR.
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8. L’Etica e L’Informatica Responsabile saranno fondamentali
Se da un lato i Progressi Tecnologici migliorano in qualche modo il mondo che ci circonda, alcuni di essi possono essere motivo di seria preoccupazione.
In che modo gli Algoritmi influenzano la nostra Privacy ed il nostro Libero Arbitrio?
Dall’uso non corretto dei Dati Personali all’Autoprofilazione, può essere difficile resistere alla tentazione di sfruttamento.
Ci sono inoltre normative come il Cloud Act Statunitense, il GDPR e la Richiesta di Conformità della strategia Cloud.
Le società transfrontaliere sono particolarmente colpite da questa situazione, in quanto le normative variano da Paese a Paese.
Oggi, un Approccio Ibrido Multi-Cloud non è più un’opzione, ma un requisito essenziale.
È giunto il momento di un più ampio senso di responsabilità aziendale.
Al di là della conformità, le aziende devono conquistare e mantenere la fiducia dei propri clienti.
Se un’azienda oltrepassa anche solo una volta i confini della Privacy, il danno al suo marchio potrebbe essere irreparabile.
La domanda non è solo se qualcosa può essere fatto, ma se deve essere fatto.
L’istituzione di un comitato Etico Digitale presso la propria Azienda è un modo per migliorare le proprie possibilità di ridurre al minimo i rischi e massimizzare il rendimento.
Sul lungo termine, le aziende devono spostare l’attenzione dagli azionisti agli stakeholder.
Secondo le Previsioni di Gartner:
Entro il 2023, oltre il 75% delle Grandi Aziende assumerà specialisti in ambito di Privacy, fiducia dei clienti e forensi per il comportamento AI per ridurre il rischio di compromettere il marchio e la reputazione.
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9. Lo “Shazam” dei Dati: quali sono le possibilità?
Tutti conoscono Shazam, l’ormai famoso servizio musicale che identifica le canzoni attraverso il microfono del proprio dispositivo mobile.
Oppure Google Lens, che utilizza l’Apprendimento Profondo e l’Analisi Visiva per identificare piante e animali, leggere e tradurre testi e altro ancora.
Amazon, inoltre, sta lanciando una tecnologia simile per trovare gli indumenti semplicemente analizzando una foto.
Tutti queste innovazioni hanno creato delle nuove categorie di scoperta.
Ma sarà possibile utilizzare la Tecnica di “Shazam” con i nostri dati?
Nel 2020, l’Intelligenza Artificiale integrata in tutta la catena di Valore dell’Informazione permetterà agli Algoritmi dei Sistemi Analitici di migliorare il rilevamento delle Impronte Digitali dei nostri Dati, individuando le Anomalie e (non da ultimo) suggerendo Nuovi Dati da analizzare.
Saremo in grado di indicare una Sorgente Dati e vedere da dove proviene, chi la sta usando, quanto è cambiata, se la sua qualità è buona e altro ancora.
Permetterà maggiori approfondimenti dai Dati, indipendentemente dalle loro dimensioni, e combinerà la Sintesi con l’Analisi.
Secondo le Previsioni di IDC:
Entro il 2024, le Aziende che implementeranno Soluzioni di Gestione, Integrazione e Analisi dei Dati basate su ML vedranno Raddoppiare la produttività dei dipendenti incentrata sui Dati.
10. Mai più Stack di Dati, ma Dati Indipendenti
Lo scorso anno ha visto un significativo consolidamento in ambito di Dati e Analytics, con grandi Stack di Dati e Applicazioni sul Cloud che hanno acquisito Fornitori di Analytics più piccoli.
L’obiettivo, presumibilmente, è quello di ottenere un maggiore controllo sui clienti e sui loro dati e di monetizzarli gradualmente.
Una decina di anni fa si è verificato un caso simile con gli Stack di Applicazioni e Dati On-Premise.
In quel periodo, le attività di ricerca e sviluppo si concentrarono sull’Integrazione Tecnologica a scapito dell’innovazione.
Tale scenario fece emergere una nuova ondata di fornitori in grado di mantenere indipendenti Dati e Analytics dei propri clienti.
Nel 2019, abbiamo anche visto crescere esponenzialmente i costi del Cloud per i clienti bloccati in un unico ecosistema, il che ha intaccato i vantaggi offerti dal Cloud.
Forse la preoccupazione maggiore, tuttavia, è che una volta spostati i Dati, i clienti possano anche trasferirli altrove. E quanto costerebbe?
Oggi sono necessarie piattaforme Ibride e Multi-Cloud.
Dati e Analytics sono la linfa vitale delle aziende moderne e sono semplicemente troppo importanti per appartenere ad un unico stack.
Di fatto, la maggior parte delle aziende (se non tutte) ha più applicazioni e sorgenti dati memorizzate in una varietà di luoghi.
Le aziende hanno bisogno di partner di Analytics Indipendenti in grado di collegare i silo e di contribuire a creare Mosaici di Dati che favoriscano una vera crescita aziendale.
Secondo le Previsioni di IDC:
Entro il 2022, il 70% delle Aziende integrerà la gestione del Cloud, attraverso i propri Cloud pubblici e privati, implementando Tecnologie, Strumenti e Processi di Gestione unificata Ibrida/Multi-Cloud.
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