Se la Digital Transformation segna tra l'altro un nuovo ruolo degli utenti di business nelle scelte tecnologiche, è logico che soprattutto il campo dell'analisi dei dati ne sia coinvolto. Le aziende che operano in questo settore sanno da tempo che è molto importante portare strumenti di analytics agli utenti anche non tecnici, ora Gartner supporta questa visione indicando che entro il 2019 saranno proprio gli utenti business a generare più informazioni rispetto ai classici data scientist.

Si tratta di una evoluzione che mette in primo piano in ruolo delle piattaforme di Business Intelligence e analytics in grado di offrire funzioni di gestione e analisi self-service dei dati raccolti. Senza queste funzioni, infatti, la trasformazione dei dati in informazioni utili sarebbe troppo lenta, dovendo contare su una risorsa per definizione scarsa come i data scientist e le figure tecniche analoghe.

Questo non vuol dire, spiega però Gartner, che basti fornire strumenti self-service e dare accesso ai dati per trasformare un'azienda in una realtà tutta "data driven". Serve anche fornire training e supporto a chi deve approcciare l'analisi dei dati, in modo che abbia le competenze necessarie ma anche una visione chiara del vantaggio che l'azienda ricava dall'analisi approfondita dei dati. E serve anche una certa disciplina, per evitare che la diffusione incontrollata degli strumenti di analytics crei confusione invece di dare benefici.



Per questo Gartner consiglia alle aziende di muoversi lungo quattro direttrici di sviluppo. In primis bisogna allineare con gli obiettivi aziendali la diffusione dei nuovi strumenti di analytics, in modo da poter evidenziare il collegamento positivo tra analisi e ritorni di business. Poi gli utenti di business devono essere coinvolti dall'IT nella progettazione e nello sviluppo degli strumenti self-service, anche per costruire un clima di fiducia e collaborazione reciproca.

Terzo punto: avere una data governance con un approccio flessibile, in modo che diventi possibile supportare tool poco strutturati come quelli self-service, che puntano sulla semplicità d'uso, assicurando però allo stesso tempo una gestione corretta dei dati. Infine è opportuno definire un piano di "onboarding" per chi vuole o deve usare strumenti di BI nella sua attività, questo per garantire che tutti operino in modo coerente indipendentemente dai problemi di business che affrontano.