I top trend della BI e dei dati per il 2021 secondo Qlik

I top trend della BI e dei dati per il 2021 secondo Qlik

Ecco le 5 principali tendenze che caratterizzeranno i prossimi 12 mesi secondo Qlik

Il 2020 ci ha insegnato che abbiamo bisogno di saperci adattare rapidamente, e che il tempo è un fattore chiave per reagire prontamente in termini di business. Più che mai esiste ora la reale necessità di adattarsi al cambiamento e di essere in grado di creare un nuovo futuro con tempestività. In questo scenario, quale ruolo avranno le analytics? Come le aziende si possono preparare in un mondo in cui i cambiamenti sono più frequenti? Quali decisioni e processi influenzeranno il futuro?

  1. Nuova impennata nell’adozione delle soluzioni SaaS

Nel 2020 l’aumento dell’utilizzo di servizi cloud è stato essenziale per permettere a molte aziende di rimanere competitive. D’ora in avanti il passaggio a SaaS sarà un fattore scatenante per la migrazione di database e applicazioni. Dopodiché seguiranno tecnologie in grado di accedere e integrare i dati di più sorgenti.

  1. Il passaggio da self-service all’autosufficienza

Quando gli utenti sono remoti, un avvio intuitivo è fondamentale. Inoltre, poiché gli utenti desiderano ricevere intuizioni automaticamente, aumenterà la distribuzione di micro-intuizioni e storie sui dati. Infine, consentire agli utenti di accedere ai dati e alle intuizioni in modo più tempestivo permetterà il passaggio dal self-service delle visualizzazioni all’autosufficienza dei dati.

  1. Il consumo di massa di data storytelling

Nel 2020 i dati sono esplosi nei media principali e sono diventati politicamente difficili. Come si fa a fare doppio clic oltre la visualizzazione? Tecnicamente l’espansione del contesto sarà supportata da modelli di dati e una logica di business più comuni. Tuttavia abbiamo anche bisogno dell’onestà intellettuale nel dibattito sui dati.

  1. Le advanced analytics avranno un aspetto diverso

Sono in arrivo nuove tecniche di previsione che utilizzano l’apprendimento automatico e l’IA per monitorare le aziende e rilevare eventuali anomalie. L’acquisizione e la messa a disposizione di un maggior numero di dati provenienti da sorgenti esterne, la possibilità di utilizzarli maggiormente, diventa un fattore di differenziazione. Ciò consente di portare le anomalie al di fuori di ipotesi precostituite, e potranno così essere valutate dall’uomo. Naturalmente dovremo integrare le Advanced Analytics in molti altri luoghi e in molti altri sistemi operativi perché agiscano più rapidamente.

  1. Il passaggio al digitale può forzare un cambio generazionale nelle analytics

La richiesta di data analytics è forte, sono la materia prima per realizzare il passaggio al digitale. Tuttavia, il COVID-19 agirà da catalizzatore per un cambiamento più grande. Ci stiamo spostando in misura sempre maggiore da un’intelligenza passiva all’intelligenza attiva. I crescenti punti di convergenza e integrazione tra la gestione dei dati e le analytics hanno infatti il vantaggio di portare una logica di business più tempestiva e contestuale nella catena di valore dell’informazione. Le organizzazioni cercheranno fornitori in grado di integrare più azioni tattiche nei workflow, nei processi e nelle situazioni specifiche, ma anche, a livello strategico, di sintetizzare i set di dati frammentati e di leggere i segnali in anticipo, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni sulla base di reali informazioni.

Leggi anche:  Real-time enterprise, come industrializzare i dati e l’intelligenza artificiale