Trend dei dati e della Business Intelligence per il 2020:

Le analytics da sole non bastano più

Nel mondo di oggi, abbiamo accesso a più dati di quanti siamo in grado di sfruttarne. Tuttavia, per ottenere il massimo valore da essi, le analytics non sono più sufficienti; è necessaria la sintesi per riunirli tutti insieme. Nel 2020, tecnologia e processi si orienteranno verso soluzioni olistiche di dati end-to-end in grado di rivoluzionare l'ecosistema dei dati e determineranno cambiamenti reali.


Questi 10 trend contribuiranno a rendere possibile tutto ciò.

1

Diventare un'azienda in tempo reale non è più facoltativo.

Se vogliamo prendere le migliori decisioni aziendali possibili, è necessario che i nostri dati siano consegnati nel posto giusto al momento giusto. 5G e IPV6, Kubernetes, architettura di streaming e altro ancora possono aiutarci a rispondere in modo tempestivo e a mantenere una posizione di vantaggio.

2

I Big Data sono solo dati. Cosa c'è ora? I wide data.

Con formati e sorgenti dati più variegati e frammentati che mai, le combinazioni di dati sono nettamente superiori ai Big Data. Le aziende in grado di raggiungere la sintesi riusciranno a contraddistinguersi.

3

Le analytics grafiche e la tecnologia associativa supereranno l'SQL.

Per affrontare problemi di business più grandi, è necessario staccarsi dalle query basate su righe e colonne. La tecnologia che ti permette di analizzare le associazioni naturali all'interno dei tuoi dati ti offrirà risultati migliori.

4

DataOps abbinato al self-service è il nuovo metodo agile.

DataOps migliora la qualità e riduce il tempo del ciclo di gestione dei dati sul lato operativo. Il self-service, invece, riduce al minimo la dipendenza degli utenti dall'IT. Insieme, favoriscono un flusso di dati più efficiente lungo l'intera catena del valore.

5

I cataloghi di metadati attivi saranno il tessuto connettivo.

La richiesta di cataloghi 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.

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6

L'emergere dell'alfabetizzazione dei dati as-a-service.

Il tasso di adozione degli strumenti di BI è attualmente del 35%. Per far sì che la forza lavoro superi questo "stallo della BI", le aziende devono sviluppare programmi di Data Literacy su misura; stanno inoltre collaborando con i fornitori affinché le persone si sentano più a proprio agio nel lavorare con i dati.

7

Interazioni sfaccettate ci faranno andare oltre la ricerca.

La ricerca non è più sufficiente. Una tecnologia in grado di comprendere ed elaborare le espressioni umane in combinazione con approcci di interrogazione dati reali e comprovati è la chiave per colmare il gap uomo-macchina.

8

L'etica e l'informatica responsabile sono ora fondamentali.

I progressi tecnologici migliorano la nostra vita, ma possono anche sollevare serie preoccupazioni. Ecco perché è più importante che mai che le aziende chiedano non solo se qualcosa può essere fatto, ma se deve essere fatto.

9

"Shazam" per i dati.

Immagina se i sistemi di analytics potessero utilizzare algoritmi per individuare le caratteristiche dei nostri dati, trovare anomalie e intuizioni e suggerirci nuovi dati. Immagina quanto più efficienti e veloci sarebbero l'analisi e l'integrazione dei dati se potessimo usare il potere di "Shazam" per nostri dati.

10

Indipendenza e stack: le conseguenze.

Rimanere bloccati in un unico ecosistema di dati sarà quasi sempre più costoso sul lungo termine, poiché i grandi stack di applicazioni ottengono un maggiore controllo sui dati dei clienti per monetizzarli. I fornitori indipendenti di analytics end-to-end e le piattaforme ibride/multi-cloud sono ora una necessità.

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