Trend della BI e dei dati per il 2022

Interconnessi: la fine della concorrenza così come la conosciamo

Scopri i 10 top trend emergenti e in che modo la tua azienda può trarne vantaggio.

Nel mondo di oggi per raggiungere il successo è necessaria la collaborazione, non solo dei partner esistenti, ma anche dei fornitori, dei clienti e addirittura della concorrenza. Che ruoli avranno dati e analytics? In che modo puoi prepararti al successo? Scopri i 10 top trend emergenti della BI e dei dati e come utilizzarli a tuo vantaggio.

Sta emergendo il mining collaborativo.

Il passaggio al lavoro da casa ha reso essenziale integrare la BI in flussi di lavoro e app. Ma la collaborazione dopo aver trovato gli insight è solo un tassello del puzzle. È necessario iniziare a collaborare anche prima, come parte del workflow delle analytics iniziale. E andando avanti, durante il data mining, dovrai anche apprendere come eseguire il "mining collaborativo sui dati".
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La dashboard non è più funzionale. Lunga vita alla dashboard.

Si sente molto parlare della fine della dashboard, ma l'analisi approfondita all'interno di applicazioni interattive non è certo un fenomeno passeggero. Come si sta evolvendo la dashboard dei dati? Sta diventando altamente contestualizzata con AI e notifiche di alert, nonché altamente collaborativa, maturando in un hub in cui vengono di catalogati insight e dati distribuiti.
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La provenienza dei dati permette di spiegare la BI.

Gli utenti delle analytics hanno spesso difficoltà a spiegare i propri dati e la frammentazione ha peggiorato la situazione. Oggi stanno però emergendo architetture distribuite, con metadati aumentati che includono la provenienza. In un mondo interconnesso, la provenienza è cruciale per garantire affidabilità e "spiegazioni".
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La velocità degli insight mette a fuoco i costi.

Le query in tempo reale sugli archivi dei dati nel cloud sono uno straordinario strumento di esplorazione. I costi del cloud computing possono tuttavia aumentare vertiginosamente. Sul lungo termine la velocità degli insight e il costo per insight aumenteranno. Dovrai pertanto capire come eseguire le query giuste nel posto giusto.
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Emergono i cloud distribuiti.

I carichi di lavoro specializzati esistono per un motivo: l'elaborazione può essere più veloce . La conformità è critica. E la sicurezza è più importante che mai. Un'infrastruttura cloud distribuita più sembrare disordinata, ma rafforza la capacità di accedere e condividere dati interconnessi in modo sicuro e attendibile.
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Scopri di più sui nostri trend della BI del 2022

Gli insight integrati diventano pervasivi.

Per creare un approccio outside-in e collaborativo all'innovazione, è necessario rendere disponibili le analytics ai partner, ai clienti e all'ecosistema più ampio, per poi integrarle in ogni anello della catena. Se i micro-insight contestualizzati sono più pervasivi, la fiducia nel sistema aumenterà.
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L'automazione delle applicazioni stimola l'azione.

L'economia delle API apre la strada all'interconnessione in iniziative congiunte con i partner. L'automazione delle app è un'area emergente che rimuove la necessità di codificare tali integrazioni, rendendo l'opportunità più accessibile a una più ampia varietà di partecipanti.
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La sovrapposizione di data science e analytics aumenta le competenze di chiunque.

La data science è stata considerata per pochi. Ma se i casi di utilizzo predittivi comuni diventano più accessibili per gli utenti standard e includono spiegazioni e governance, la data science, sovrapposta alle analytics, renderà più produttivo un numero maggiore di persone.
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La sicurezza diventa una priorità essenziale.

Le regolamentazioni stanno ora unificando gestione dei dati, privacy, sicurezza, nonché gestione dell'identità e dell'accesso. Più condividi API e dati, più hai bisogno di proteggerti dagli errori. Mentre interagisci con i tuoi partner, le protezioni diventano da facoltative a necessarie, per poi trasformarsi in opportunità aziendali.
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I data fabric assicurano velocità di accesso ai dati distribuiti.

La necessità di accedere più rapidamente ai dati in ambienti distribuiti favorisce la gestione integrata che usa metadati, semantica, spostamento dei dati in tempo reale e basato sugli eventi e orchestrazione nella pipeline. L'inserimento di tali funzionalità in un'architettura distribuita è noto con il nome di "data fabric".
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