Big data 2020, non solo analisi: è la sintesi l’arma vincente

Le previsioni di Qlik sui principali trend dell’anno appena iniziato nel campo degli analytics: tecnologia e processi saranno sempre più orientati nella direzione di soluzioni olistiche end-to-end [...]
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Dopo una prima fase in cui l’analisi dei big data sembrava la soluzione a ogni problema, iniziano a emergere – con la maturazione delle tecnologie e l’implementazione di una serie di norme a regolamentare il settore – anche i primi ostacoli. Che però devono essere considerati come opportunità, e non come barriere, per la modernizzazione del business. E’ quanto emerge dalle previsioni di Qlik, società specializzata in data analytics, sulle principali tendenze dell’anno appena iniziato. 

“Oggi, abbiamo accesso a molti più dati di quanti siamo in grado di sfruttarne – spiega 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”. 

Il quadro è quello di un panorama frammentato, dove le aziende si trovano a gestire e interpretare un quadro variegato di modelli di business, normative e dati. Cinque i principali trend che Qlik individua per il 2020: 

Wide Data

“I Big Data – spiega Qlik 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”. In sintesi, secondo la lettura di Qlik, nel 2020, le aziende che raggiungeranno la sintesi tra fonti di dati frammentate avranno vantaggi concreti e reali. 

DataOps + Analytics Self-Service = Data Agility

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Grazie all’evoluzione della business intelligence, spiega Qlik, le analytics self-service sono alla portata di tutti. E grazie alle DataOps 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. 

Al di là degli strumenti, che pure sono fondamentali, per il futuro sarà sempre pi necessario aiutare le persone a diventare più consapevoli nella lettura e nell’interpretazione dei dati. Nel 2020 – sottolinea Qlik – 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

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. A dimostrarlo c’è il fatto che la richiesta di cataloghi di dati sta aumentando vertiginosamente, dal momento che 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.

Uno “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? – conclude Qlik – 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”.

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