La Data Analytics consente di estrarre informazioni dai dati. Ecco le dieci tendenze destinate a emergere secondo SDG Group.
In futuro, la democratizzazione, il lancio di soluzioni cloud-based e le nuove possibilità legate alla artificial intelligence (AI) accelereranno il mercato dell’analisi dei dati.
Data Analytics: le 10 tendenze
La società SDG Group ha delineato dieci scenari del Data Analytics, suddivisi in tre categorie, in base al tasso di maturità delle tecnologie dell’analisi dei dati.
Ecco quali sono le 10 tendenze nel Data Analytics:
- Data warehousing (Data Mesh, Data Fabric & Data Vault 2.0);
- DataOps;
- approccio customer-centric e omnichannel;
- D.a.t.a. ovvero dati come asset di trasformazione;
- Cybersecurity Analytics, Blockchain e Privacy-Enhancing Computation;
- Self-Service 2.0 & Auto Machine Learning (Auto ML);
- Quantum AI;
- AI responsabile e privata;
- la realtà estesa dell’ecosistema del Metaverso;
- AI generativa.
I dieci scenari nel dettaglio
I Data Analytics sono strumenti essenziali per le imprese, capaci di migliorare le prestazioni e, conseguentemente, di rafforzare il proprio business. Spingeranno verso un’accelerazione del mercato e una maggiore consapevolezza da parte delle aziende del loro aspetto chiave per sostenere la trasformazione digitale e la crescita del business.
Data warehousing: Data Mesh, Data Fabric, Data Vault 2.0
DataOps
Il DataOps è un framework tecnologico che trae ispirazione dalla metodologia DevOps, utilizzando l’automatizzazione della consegna dei dati con sicurezza e fornendo qualità e metadati ottimali.
L’obiettivo consiste nel migliorare in questo modo l’impiego e il valore dei dati in un ambiente dinamico.
La tendenza prosegue da anni, ma sta entrando in sinergia con l’intelligenza artificiale e il Machine learning, a sostegno degli ambienti iperautomatizzati.
Nell’ambito del DataOps e del suo design “verticale” di Data Governance, si tratta di una tendenza che esplodendo in stile Metadata LakeHouse, un’architettura con cui i metadati possono diventare la scheda madre dell’intero ambiente di gestione dei dati aziendali.
Approccio customer-centric e omnichannel
Siamo passati dalla strategia multicanale all’approccio omnicanale, che mette al centro il cliente per offrirgli un’esperienza di acquisto unica, fluida e omogenea ovunque.
Ad abilitare l’omnichannel è l’iperconnettività:
- cloud;
- 5G;
- IoT-Internet of Things.
Le aziende raccolgono i dati dai differenti canali, dai dati estraggono informazioni rilevanti sull’intero customer journey, per analizzare l’impatto di ogni touchpoint, perfezionando i processi e migliorando l’offerta in base al feedback ricevuto.
L’analisi dei dati e l’automazione intelligente dei processi permettono, dunque, alle imprese di offrire prodotti e servizi sempre più personalizzati e mirati.
L’approccio agevola l’alimentazione di modelli di intelligenza artificiale (AI) in tempo reale o in modo predittivo, minimizzando così i tempi di latenza, riducendo il time-to-market e i costi.
D.a.t.a.: dati come asset di trasformazione
I dati devo diventare un asset monetizzabile e differenziante per fornire un vantaggio competitivo alle imprese. Il D.A.T.A. (Data as A Transformational Asset) costituisce un insieme di dati, algoritmi, pratiche e informazioni disponibili per un’azienda.
Misurare il valore dei dati e le informazioni da estrarre da essi, sfruttando tutto il loro potere di trasformazione, offre un vantaggio competitivo reale alle aziende.
Cybersecurity Analytics, Blockchain e Privacy-Enhancing Computation
Secondo Gartner, entro il 2025, il 50% delle grandi organizzazioni adotterà questa tecnologia per aumentare la privacy dell’elaborazione dei dati in ambienti non fidati o in casi d’uso di analytics con più fonti di dati.
La cybersecurity scommette su un approccio sempre più proattivo, basato sull’identità, che sfrutta la raccolta dei dati e le capacità di analisi (cybersecurity analytics), per rilevare più rapidamente le minacce e per adottare pratiche di sicurezza manuali.
La cybersecurity, in sinergia con la tecnologia Blockchain, che assicura l’archiviazione dei dati mediante la loro decentralizzazione e la cifratura delle informazioni, focalizzerà l’interesse anche per la Privacy-Enhancing Computation (PEC), un set di tecnologie che tutela i dati nel corso dell’elaborazione, della condivisione, del trasferimento e dell’analisi.
Self-Service 2.0 & Auto Machine Learning (Auto ML)
I modelli Self-Service 2.0 e Auto Machine Learning (Auto ML) permetteranno di aumentare le proprie capacità di estrazione di insight.
Queste tecnologie riguardano gli aspetti analitici per tutti gli utenti e semplificano un approccio completo:
- il Self Service 2.0 integra e sfrutta le capacità analitiche dei modelli guidati dall’AI;
- l’Auto ML sfrutta l’aspetto visivo e di reporting per svelare i suoi algoritmi evoluti.
Data Analytics, tendenze: Quantum AI
La Quantum AI o intelligenza artificiale quantistica si baserà sulla superiorità di elaborazione del Quantum Computing.
Quantum AI significa ottenere risultati inaccessibili con le tecnologie di calcolo classiche:
- elaborazione di grandi insiemi di dati;
- risoluzione più agile di problemi complessi;
- migliore modellazione;
- comprensione del business.
Sono numerosi i vantaggi che queste tecniche offriranno, nella transizione dal mondo scientifico a quello del business. Nell’arco dei prossimi decenni, la Quantum AI rimodellerà il futuro dei mercati e dell’industria.
Data Analytics, tendenze: AI for Good:
Il Quantum Computing coniugata con l’AI porta con sé la responsabilità sotto il profilo della gestione etica dei dati. Dunque, imprese e istituzioni devono delineare la strategia di AI for Good, in modo da minimizzare il debito tecnico e sfruttare processi di ingegneria affidabili basati sulla trasparenza e l’equità degli algoritmi.
Data Analytics, tendenze: il Metaverso
Secondo Bloomberg Intelligence, l’ecosistema del Metaverso genererà un giro di affari pari a circa 800 miliardi di dollari entro il 2024 e 2,5 trilioni di dollari entro il 2030.
Il Metaverso rappresenta un ecosistema che semplificherà lo sfruttamento della realtà estesa, grazie a tecnologie immersive e alla fusione del mondo reale con quello virtuale: realtà aumentata (AR), virtuale (VR) e mista (MR).
Inoltre, il Metaverso avrà un impatto diretto sull’innovazione e sulla maturità dei dispositivi XR, tale da tagliare i costi e accelerare l’intero ciclo tecnologico.
Data Analytics, tendenze: AI generativa
Il contenuto generato automaticamente è un prodotto dell’AI generativa. Infatti l’intelligenza artificiale non serve solo per addestrare algoritmi basati su risultati preesistenti, ma anche per creare contenuti e innovare da sola.
L’AI generativa, che permette ai computer di riconoscere automaticamente i modelli sottostanti relativi alle informazioni di input e generare nuovi contenuti originali.
L’AI generativa impara la rappresentazione digitale di contenuti esistenti:
- dati di transazioni;
- testo;
- file audio o immagini.
E utilizza ciò che ha imparato per creare nuovi prodotti originali e realistici con una somiglianza con i dati di addestramento. Le potenzialità della nuova AI sono enormi.
L’AI generativa è un motore di innovazione nello sviluppo di software, come anche per produrre nuovi prodotti farmaceutici, nell’analisi meteo e per rilevare le frodi.
Conclusioni
Le tecnologie di analisi evolute attualmente in uso permettono di estrarre dai dati informazioni sempre più approfondite, ma in un futuro assisteremo a:
- sempre maggiore democratizzazione di tali tecnologie;
- l’elaborazione di soluzioni cloud-based;
- nuove possibilità di artificial intelligence (AI), fra Quantum AI e AI generativa.
