I 10 top trend della Business Intelligence per il 2019 | Qlik

L'alba delle analytics postmoderne

In un mondo dove l'informazione è potere, abbiamo bisogno di analytics postmoderne che decentrino la proprietà dei dati e forniscano prestazioni di alto livello facilmente adattabili alle masse. Nel 2019, ciò inizierà a emergere man mano che la tecnologia renderà i dati accessibili a tutte le persone e a tutte le organizzazioni. Ecco quali sono le 10 caratteristiche di una piattaforma di analytics postmoderna:

1

Multi-cloud, ibrido ed edge formeranno un continuum.

I leader IT stanno migrando sempre più spesso i dati verso il cloud, tuttavia un'eccessiva centralizzazione può comportare un lock-in dei vendor, mancanza di flessibilità e aumento dei rischi. Una piattaforma postmoderna consentirà alle aziende di calibrare e distribuire centralmente i dati su più cloud utilizzando un approccio ibrido e continuo che include l'edge computing.

2

Saranno distribuiti i carichi di lavoro, non solo i dati.

Una delle più grandi mega-tendenze di oggi è l'ascesa di Kubernetes, un software in grado di orchestrare e distribuire carichi di lavoro containerizzati per fornire microservizi. Kubernetes è in grado di accedere ai dati e di elaborarli localmente e sull'edge, superando le moderne piattaforme di BI. I team di sviluppo software lo stanno rapidamente adottando.

3

I dati centralizzati saranno sostituiti da un'unica visualizzazione di tutti i dati.

Nel 2019, l'attenzione si sposterà dal semplice inserimento dei dati in un unico luogo a un’unica visualizzazione dei dati. Non solo i modelli di dati diventeranno più standardizzati, ma l'emergere di cataloghi di dati aziendali cambierà le regole del gioco. Accessibili in un hub, questi cataloghi consentono di controllare l'intera proprietà dei dati, offrendo un'esperienza “shop-for-data”.

4

Le analytics integrate ridefiniranno il processo aziendale.

Nei prossimi cinque anni, le applicazioni "intelligenti" saranno onnipresenti e le analytics inizieranno a reinventare i processi stessi. Le nuove tecnologie, come l'automazione dei processi robotizzati e il process mining, guardano al digitale e, partendo proprio da questo, automatizzano ulteriormente o riformulano i processi aziendali.

5

L'innovazione esterna supererà di 2 volte l'innovazione interna.

La quantità di persone in grado di innovare grazie alla tecnologia è limitata. Ma con un forte ecosistema aperto, la quantità di persone che possono innovare dall'esterno è illimitata. Ecco perché le piattaforme aperte sostituiranno gradualmente quelle chiuse. Nel 2019, il mercato giungerà alla conclusione che le API aperte e le estensioni sono una necessità, poiché l'innovazione nelle piattaforme aperte supererà di due volte l'innovazione nelle piattaforme chiuse.

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6

Le prestazioni e la scalabilità torneranno al centro della scena.

Più dati, maggiori carichi di lavoro e più utenti sono risultati inevitabili di un'adozione di successo delle analytics, tuttavia la maggior parte delle soluzioni di BI self-service non regge il carico. Di recente, abbiamo assistito a grandi progressi delle prestazioni attraverso l'indicizzazione, il caching e la pre-preparazione di set di dati molto grandi e distribuiti. Più le aziende incrementano l'adozione di data center hyperscale, più le prestazioni diventano più importanti tra i criteri di selezione.

7

L'intelligenza artificiale renderà le analytics più umane, non meno.

Nella BI, l'AI rimuoverà molti dei colli di bottiglia per ottenere le informazioni necessarie, offrendo agli esseri umani più tempo per ciò che sanno fare meglio, ovvero considerare i problemi complessi nel contesto e collegare i punti non lineari con l'aiuto dell'intuizione e dell'empatia. Progettare l'intelligenza artificiale intorno agli esseri umani avrà un impatto molto più alto per le aziende nei prossimi 5 anni, piuttosto che fare progetti per eliminare gli umani dal processo.

8

Le tecnologie di visualizzazione, conversazione e presentazione si fonderanno.

Negli ultimi tre anni è emerso lo storytelling dei dati basato sull'intelligenza artificiale, che offre narrazioni attraverso la generazione in un linguaggio naturale. L'aggiunta di query e dell'elaborazione in linguaggio naturale, spesso denominata "analisi conversazionale", renderà questo approccio più interattivo e più facilmente adottabile. Nel corso del tempo, lo storytelling dei dati, le analisi conversazionali e le tecnologie di presentazione si fonderanno gradualmente.

9

L'alfabetizzazione dei dati diventerà un KPI.

Nuovi metodi di misurazione dell'alfabetizzazione dei dati consentiranno alle organizzazioni di sviluppare le competenze dei lavoratori in modo più mirato. Allo stesso tempo, nuovi strumenti per determinare il punteggio aziendale di alfabetizzazione dei dati contribuiranno al raggiungimento del successo in relazione ai KPI. Con l'alfabetizzazione dei dati stessa come KPI, i CDO e altri dirigenti possono orientare le prestazioni come iniziativa strategica e differenziante.

10

Le piattaforme si trasformeranno in sistemi.

Un sistema di BI post-moderno conterrà una moltitudine di partecipanti umani, e non umani, con ruoli, competenze e intenzioni diverse. I servizi digitali, i bot, gli agenti intelligenti, le estensioni e gli algoritmi accresceranno la propria diversità e raffinatezza, apprendendo dagli esseri umani per aumentare il valore del sistema. Un sistema di autoapprendimento aperto definirà la BI post-moderna del futuro, consentendo sia la democrazia dei dati che l'empowerment analitico.

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