2018: la Top 10 dei Trend di Business Intelligence – parte 1

In questo articolo ripercorriamo i trend di business intelligence che domineranno questo 2018 appena iniziato.

1 Il supporto dell’Intelligenza Artificiale

L’apprendimento automatico è lo strumento che diventerà il più avanzato assistente dei Data Analyst. Non sarà più necessario, infatti, trascorrere ore per applicare una regressione ai dati da analizzare. Grazie all’apprendimento automatico, ora molte analisi possono essere eseguite in pochi minuti, consentendo di svolgere le indagini in maniera più approfondita e accurata. Il potenziale dell’apprendimento automatico per supportare il lavoro di un Data Analyst è innegabile, ma è fondamentale avere una solida comprensione delle metriche di analisi dei dati per avere la certezza che sia stata applicata la procedura corretta anche in base al contesto, il che significa che l’apprendimento automatico non può essere applicato senza conoscere il modello utilizzato e quali input e output vengono eseguiti. Non bisogna pensare che l’apprendimento automatico andrà a sostituire il lavoro dei Data Analyst, ma renderà il loro lavoro meno oneroso più efficiente per il business.

2 La centralità del CDO (Chief Data Officer)

Man mano che le organizzazioni si evolvono, I dati e l’analisi stanno diventando fondamentali e le aziende danno la priorità a un nuovo livello di attenzione strategica per quanto riguarda le loro analisi. Precedentemente, nell’ambito della business intelligence, la maggior parte degli incarichi relativi alla standardizzazione, il consolidamento e la governance delle risorse di dati erano assegnati al Chief Information Officer (CIO).  Per ricavare informazioni cruciali dall’analisi dei dati, è nata la figura del Chief Data Officer (CDO – detto anche Data Scientist. Per saperne di più leggi questo articolo). Il compito fondamentale di questo nuovo ruolo è quello di guidare il cambiamento dei processi aziendali e comunicare il valore dell’analisi a tutti i livelli dell’organizzazione. Ciò consente al Chief Information Officer di potersi dedicare maggiormente su aspetti come la sicurezza dei dati. La nascita e la crescente importanza del CDO dimostrano l’importanza e il valore strategico dei dati nelle organizzazioni moderne. Il ruolo del CDO è altamente focalizzato sull’ottenimento di risultati che siano strettamente coerenti con obiettivi molto importanti come una maggiore fiducia del cliente, un maggiore vantaggio competitivo e un miglioramento dell’efficienza. Questi obiettivi stanno spingendo le aziende a implementare i CDO con l’intento di portare la loro strategia di dati a un livello di massima efficienza, rendendo il ruolo di Chief Data Officer un punto fermo nel 2018.

3 Promuovere la NLP (Natural Language Processing)

Il 2018 vedrà, per quanto riguarda i trend di business intelligence, l’elaborazione del Natural Language Processing crescere ampiamente. Le aspettative delle persone per parlare con il loro software che capirà cosa fare stanno crescendo in modo esponenziale. La vera innovazione è che questo concetto viene applicato anche ai dati, rendendo più facile per tutti porre domande e analizzare i dati a disposizione. Le Query analitiche potranno essere attuate tramite ricerca, o NLP, rendendo in futuro estremamente semplice e rapido chiedere dati specifici relativi alle vendite totali o agli ordini mensili, anche da dispositivo mobile. Il ruolo del Natural Language Processing consentirà di fare domande più dettagliate sui dati e di ricevere risposte pertinenti che portino a migliorare le decisioni quotidiane e di business. Allo stesso tempo, sviluppatori e ingegneri stanno facendo grandi passi avanti nella comprensione dell’utilizzo dell’NLP esaminando come le persone pongono le domande, che possono essere una puntuali, mirando a una risposta precisa, oppure richieste più esplorative. Gli sviluppi più importanti deriveranno dalla comprensione dei diversi flussi di lavoro che la NLP può implementare.

4 Location of things                                                                                               

L’evoluzione dell’IoT (Internet of Things) ha seguito ma anche condotto la crescita dei dispositivi connessi. Tutti questi dispositivi acquisiscono dati dal contesto in cui si trovano e interagiscono tra loro. Una nuova tendenza, che rappresenta una prospettiva positiva, è quella dell’utilizzo dei dati relativi alla posizione con i dispositivi IoT. Questa sottocategoria, denominata “Location of Things”, prevede l’utilizzo di dispositivi IoT con rilevamento di localizzazione che comunicano la loro posizione geografica. Il fatto di conoscere la posizione di un dispositivo IoT, consente di conoscere il contesto nel quale sono utilizzati, comprendere le dinamiche e l’uso effettivo del dispositivo ed eventualmente riuscire a prevedere le dinamiche che si svilupperanno in futuro in una determinata posizione geografica. Per le aziende e le organizzazioni che cercano di acquisire questa raccolta di dati, vengono impiegate diverse tecnologie. Ad esempio, negozi e hotel hanno iniziato a utilizzare la tecnologia Bluetooth per i servizi di localizzazione interna. Inoltre, la tecnologia di Location of Things può essere utilizzata anche per tracciare risorse specifiche, persone e persino interagire con dispositivi mobili come badge o smartwatch per creare esperienze personalizzate.

 5 La figura del Data Engineer

Chi è il Data Engineer? È la persona responsabile della progettazione, della costruzione e della gestione dei database operativi e di analisi di un’azienda. In altre parole, sono coloro che si occupano dell’estrazione dei dati dai sistemi di base di un’organizzazione in un modo che questi possano essere utilizzati e sfruttati al meglio per prendere le decisioni migliori.   Un dettaglio importante è che non è possibile fare ciò senza prima capire il tipo di dati che entrano in un sistema e come utilizzarli nel modo corretto. I Data Engineers stanno diventando quindi parte integrante dello sviluppo di un’organizzazione. Su LinkedIn, c’è un numero sempre crescente di domanda e posizioni aperte per Data Engineers. Questo ruolo è così richiesto proprio perché, con l’aumento della velocità dei dati e della capacità di archiviazione, qualcuno con una profonda conoscenza tecnica dei diversi sistemi, dell’architettura e della capacità di comprendere le esigenze dell’azienda, diventa sempre più cruciale. Le aziende hanno bisogno di risorse che siano in grado di capire il back-end, di comprendere cosa contengono i dati e come possono essere sfruttati al meglio per renderli utilizzabili per adottare le migliori decisioni di business. Per tutte queste ragioni, sicuramente il ruolo di Data Engineer sarà sempre più richiesto.

E gli altri 5 trend di business intelligence del 2018? Non perderti la prossima puntata!