Questo post fa parte della serie di tendenze digitali 2021 di G2. Leggi di più sulla prospettiva di G2 sulle tendenze della trasformazione digitale in un'introduzione di Michael Fauscette, direttore della ricerca di G2, e Tom Pringle, VP della ricerca di mercato, e ulteriori approfondimenti sulle tendenze identificate dagli analisti di G2.

Entrare in una nuova era dei dati

Come ho menzionato in passato, i dati sono come la musica, composti da diversi elementi, con gli spazi, i vuoti e il ritmo fondamentali per comprendere e apprezzare il tutto. È un componente importante delle aziende moderne, quindi i venditori stanno esplorando nuovi modi per consentire alle aziende di archiviare, interagire e analizzare i loro dati.

In passato, le aziende dovevano investire in una robusta infrastruttura IT per garantire che i loro dati fossero gestiti correttamente e preparati per essere analizzati correttamente. Anche l'analisi di questi dati era spesso dominio di personale specializzato in dati, con gli utenti aziendali medi e non tecnici incapaci di eseguire i compiti complessi necessari per l'analisi.

Dall'analisi self-service a quella all-service

Sebbene le piattaforme di analisi (note anche come software di business intelligence) abbiano dato alle aziende la possibilità di approfondire i loro dati, le chiavi erano strettamente custodite dai dirigenti di alto livello. Su questo argomento, il VP della ricerca di mercato di G2, Tom Pringle nota:

Ogni decisore a ogni livello può beneficiare di intuizioni basate sui dati, eppure il software BI era solo nelle mani di manager e dirigenti di alto livello. Di conseguenza, un gran numero di potenziali beneficiari, inclusi analisti aziendali e professionisti delle operazioni di vendita, ha aumentato la domanda di software di analisi dei dati; questo ha portato all'ascesa della BI self-service alla fine degli anni '90 e all'inizio degli anni 2000.

L'importanza e il potenziale del self-service non possono essere sottovalutati. Con un'implementazione self-service di successo, un responsabile delle vendite con poca o nessuna esperienza tecnica, ad esempio, può ottenere una visione d'insieme delle prestazioni del suo team. I dati danno loro la possibilità di premiare adeguatamente i migliori risultati e affrontare eventuali problemi di prestazione.

In G2, abbiamo attraversato varie iterazioni su come l'analisi self-service è stata rappresentata:

• Fino al 2020, la Business Intelligence Self Service era elencata su G2 come una categoria separata dalle Piattaforme di Business Intelligence (ora chiamate Piattaforme di Analisi).
• Nel 2020, il team di ricerca di mercato ha valutato la tassonomia e ha determinato che il self-service non è fondamentalmente una categoria distinta, ma piuttosto un sottoinsieme della più ampia categoria delle Piattaforme di Analisi. Pertanto, il self-service è attualmente elencato come un attributo delle piattaforme di analisi, come si può vedere di seguito.

Cosa c'è dopo?

Anche nell'era del self-service, l'analisi può troppo facilmente essere isolata e diventare lo strumento di pochi. Gli appassionati di dati e gli utenti all'interno dell'azienda hanno accesso a dashboard facili da usare in abbondanza e sono in grado di digerire una vasta gamma di intuizioni utili sui dati. Tuttavia, troppo spesso questi dati non vengono condivisi e rimangono nelle mani e sotto la supervisione di solo un piccolo numero di individui. Questa triste realtà si basa sul fatto che gli individui si concentrano sui propri bisogni e desideri e l'attuale toolbox di analisi non è eccessivamente favorevole alla condivisione e alla collaborazione dei dati. Infatti, c'è una ragione per cui si chiama self service.

La prossima frontiera è ciò che stiamo chiamando ‘all service’, che è stato variamente chiamato ‘intelligenza attiva’, ‘cloud aziendale’ e altro. Più che un nuovo set di tecnologie, questo è un nuovo modo di pensare, in cui l'analisi dei dati è facilmente realizzata, condivisa e riprodotta. Questa forma di analisi è fondamentalmente un sottoinsieme del self-service, nella misura in cui può essere realizzata senza professionisti dei dati.

Le caratteristiche emergenti che stanno facilitando questa rivoluzione includono:

• Allerta attiva e intelligente, alimentata da apprendimento automatico (attivata da anomalie nei dati)
• Notebook e spazi di lavoro che facilitano la collaborazione in tempo reale
• Analisi aumentata che suggerisce intelligentemente visualizzazioni e set di dati rilevanti

Con queste innovazioni in atto, le aziende saranno in grado di comprendere più facilmente i loro dati e lavorare insieme per prendere decisioni basate sui dati. Saranno in grado di comunicare intorno, con e ai loro dati. Abbracciando l'era dell'all service, le aziende otterranno un vantaggio competitivo e raggiungeranno il successo.

Modificato da Sinchana Mistry