Gli analytics dei dati sono sempre più sulla cresta dell’onda. Con un’evoluzione segnata da un
elemento di fondo: oggi l’analisi da sola non basta, ma va abbinata alla sintesi. Parola di
Qlik, che traccia anche i
cinque trend principali che caratterizzeranno il panorama della Data Analytics nell’anno appena iniziato.
Largo ai 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, secondo i principali ranking. Nel 2020, le aziende che raggiungeranno la sintesi tra fonti di dati frammentate avranno vantaggi concreti e reali.
DataOps + Analytics Self-Service = Data Agility
Con la BI moderna, gli analytics self-service sono alla portata di tutti. Ma fino all’arrivo di DataOps la gestione dei dati non aveva invece la stessa agilità.
Grazie a 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
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.
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 nota app che attraverso l'ascolto 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.