I trend della Business Intelligence porteranno verso l'alfabetizzazione dei dati?

Sommer (Qlik): le nuove piattaforme e tecnologie che possono coinvolgere i lavoratori meno qualificati aiuteranno a entrare in una nuova era in cui i dati sono in stretta connessione con le persone e le idee

Nel corso degli ultimi dodici mesi abbiamo assistito a diversi cambiamenti molto importanti che Qlik, leader nella Visual Analytics, ha identificato nell'esplosione dei dati, nel miglioramento della loro analisi e nell'arrivo del cosiddetto "attivismo delle informazioni". Questo significa che il numero di persone all'interno dell'azienda in grado attivamente di lavorare con l'enorme quantità di informazioni disponibili - come data scientist, sviluppatori di applicazioni e analisti di business - ricoprono un ruolo davvero cruciale.
Purtroppo, però, non ci sono ancora abbastanza professionisti con le competenze necessarie per gestire le crescenti quantità di dati. Questa esplosione di informazioni può far presumere l'inizio di una nuova era digitale, ma se non ci sono specialisti a sufficienza per analizzarli, il gap tra le due risorse diventa inevitabile. I dati infatti crescono molto più velocemente rispetto alla nostra capacità di utilizzarli. Questo comporta che molti dirigenti d'azienda si affidino anche per le decisioni più importanti ancora al proprio istinto.

La situazione deve necessariamente cambiare. Il che significa da un lato aumentare i data scientist a disposizione, ma anche ampliare le conoscenze dei dati ai "non addetti ai lavori". Percorrendo la strada verso l'attivismo dell'informazione, bisogna dotare un ampio numero di persone di tutti gli strumenti necessari per comprendere i dati. Come accadeva oltre 100 anni fa con la capacità di leggere e scrivere, in questa epoca l'alfabetizzazione dei dati diventerà una delle più importanti competenze di business dei dipendenti aziendali.
Qlik ha analizzato i cambiamenti che devono avvenire affinché la cultura dei dati diventi finalmente realtà.

1. Big Data: riduzione delle dimensioni e aumento delle combinazioni

Con una maggior frammentazione dei dati, creati per la maggior parte nel cloud, ci sarà un notevole impatto sui costi di reperimento dei dati se non si fisseranno degli obiettivi precisi. Ciò significa che ci muoviamo verso un modello in cui le aziende devono avere la capacità di combinare rapidamente i propri dati di grandi dimensioni con quelli di piccole dimensioni, in modo da poter acquisire le giuste intuizioni e ottenere valore dall'analisi il più rapidamente possibile.

Combinando i dati nel modo giusto, sarà anche più semplice rilevare le informazioni false o errate.

2. Modo di pensare ibrido

Il 2017 vedrà il cloud ibrido e multi-piattaforma come protagonista tra i modelli per l'analisi dei dati. Ma un solo cloud non è sufficiente, perché i dati e carichi di lavoro non saranno su una sola piattaforma. Inoltre, la gravità dei dati (Data gravity) fa sì che la conservazione in supporti locali on-premise continuerà ancora a lungo. Il carattere ibrido e multi-ambiente emergerà come modello dominante, il che significa che i carichi di lavoro e la pubblicazione avverranno su cloud e on-premise.

3. Self-service per tutti

Il freemium sta ormai diventando la normalità, quindi nel 2017 gli utenti avranno un accesso più facile alle analisi. Il fatto che sempre più strumenti di visualizzazione dati siano disponibili a basso costo, o addirittura gratis, rende le analisi alla portata di tutti. Mano a mano che le persone si avvicineranno alle analisi, il tasso di alfabetizzazione dei dati aumenterà e di conseguenza anche l'attivismo dell'informazione.

4. Scalabilità

Grazie al suo successo, quella che era semplice analisi dei dati da parte dell'utente è diventata oggi un'operazione di Business Intelligence con rilevanza aziendale. Nel 2017, ci sarà un'ulteriore evoluzione con la sostituzione delle piattaforme di reporting del passato. I nuovi modelli apriranno l'analisi self-service dei dati a più persone e saranno in grado di soddisfare diverse esigenze in base a scalabilità, prestazioni, governance e sicurezza.

5. Analisi che avanzano

Nel 2017, l'attenzione si sposterà dalle "analisi avanzate" alle "analisi che avanzano". Le analisi avanzate sono molto critiche, ma la creazione di modelli, la governance e la gestione sono affidate a esperti altamente qualificati. Tuttavia questi modelli, una volta creati, dovrebbero essere messi a disposizione di un numero sempre più ampio di persone, come veri e propri strumenti self-service. Inoltre, le analisi possono "avanzare" anche grazie alla tecnologia in grado di incorporarle in software, facilitando le intuizioni. Questo non significa però sacrificare l'intervento umano, in grado, rispetto all'intelligenza artificiale, di riuscire a identificare sempre le domande giuste e di fornire le risposte.

6. Visualizzazione: dalla sola analisi all'intera supply chain dell'informazione

La visualizzazione diventerà una componente cruciale soprattutto per le aziende che prediligono un approccio visivo alla gestione delle informazioni. Un ulteriore passo avanti sarà dato dall'utilizzo di strumenti visivi per comunicare i risultati dell'analisi.

7. Il focus passerà dalle app personalizzate di analitycs alle analitiche all'interno delle applicazioni

Non tutti possono essere sviluppatori e utilizzatori di app, ma tutti dovrebbero essere in grado di esplorare i propri dati. L'alfabetizzazione dei dati beneficerà delle analisi ottenute attraverso le applicazioni sviluppate a supporto delle specifiche situazioni e degli strumenti utilizzati per l'analisi dei dati. Ad esempio, strumenti aperti ed estendibili che possono essere facilmente personalizzati e contestualizzati dalle app e dagli sviluppatori web possono permettere alle analytics di fare enormi passi avanti.

"Questi trend gettano le basi per un aumento dei livelli di informazione che non contempla solo l'attivismo, ma anche di alfabetizzazione dei dati", ha dichiarato Dan Sommer, Senior Director, Qlik.

"Dopo tutto, le nuove piattaforme e tecnologie che possono coinvolgere i lavoratori meno qualificati aiuteranno a entrare in una nuova era in cui i dati sono in stretta connessione con le persone e le idee, chiudendo in questo modo il divario tra il livello di dati che abbiamo a disposizione e la capacità di ottenerne da essi informazioni significative. Il che, diciamocelo, è quello che serve per metterci sulla giusta strada verso un'era più illuminata, orientata all'informazione e basata sui fatti".