10 Tendenze dell'Analisi dei Dati per il 2020 e Oltre

Oggi sempre più aziende cercano di estrarre informazioni dai loro sistemi utilizzando l'analisi dei dati.

Con l'approccio giusto, l'analisi dei dati porterà a decisioni più intelligenti supportate dai numeri. Nel mondo della tecnologia, le aziende si riferiscono a questo come essere "data-driven".

Ma il futuro dell'analisi dei dati è promettente. Con l'avanzamento del software di intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico, della modellazione statistica e di altre discipline della scienza dei dati, l'analisi dei dati sarà più predittiva e attuabile piuttosto che retrospettiva.

Per supportare questa affermazione, abbiamo chiesto a vari esperti del settore che lavorano con i dati le loro opinioni sul futuro dell'analisi dei dati. Di seguito sono riportati 10 trend da aspettarsi nel 2020 e oltre.

Trend dell'analisi dei dati

Dai trend che possiamo vedere ora a quelli che prenderanno forma nel prossimo futuro, è chiaro che l'analisi dei dati si sta muovendo in una direzione diversa da quella che conosciamo oggi.

1. Fidati dell'analisi ma verifica

Al Bsharah – VP di Data and Analytics presso Seismic

Iniziamo la nostra lista di trend con i marketer e i venditori che si affidano troppo pesantemente alle informazioni fornite loro dagli strumenti analitici invece di cercare di approfondire. Bsharah crede che questo cambierà presto.

“L'IA e l'apprendimento automatico hanno avuto un impatto su quasi ogni settore, ma sono pronti a scuotere davvero il modo in cui i team di marketing e vendita svolgono il loro lavoro quotidiano. Tuttavia, mentre il potenziale dell'IA è entusiasmante, dobbiamo ancora approcciare questi strumenti con una mentalità di 'fidati ma verifica', poiché sono ancora soggetti a errori.

I marketer e i venditori non possono seguire ciecamente le intuizioni e le raccomandazioni di questi strumenti. Invece, devono pensare criticamente alle informazioni che hanno ricevuto e, se qualcosa sembra sbagliato, devono approfondire un po' di più. Fare questo può anche migliorare il modo in cui gli algoritmi funzionano, poiché possono imparare dalla guida umana.

Oltre a scoprire intuizioni strane, i marketer dovrebbero continuamente cercare di ampliare le loro fonti di dati. Più dati lo strumento ha da cui attingere, più è probabile che sia accurato.”

Sam Underwood – VP di Business Strategy presso Futurety

Parlando di fiducia nelle tue analisi, sappiamo dal processo di analisi dei dati che dati puliti portano ad analisi accurate. Ecco cosa ha da dire Underwood a riguardo.

“Vediamo il 2019 e il 2020 come gli anni in cui le organizzazioni che hanno dedicato tempo a pulire e aggiornare la loro architettura dei dati sottostante inizieranno a sfruttare davvero l'IA e l'apprendimento automatico, lasciando molti dei loro concorrenti indietro e costretti a recuperare per eguagliare il loro nuovo vantaggio.”

Avere un buon punto di partenza per l'analisi dei dati trascende il settore e la dimensione aziendale.

3. IA più accessibile per le piccole imprese

Yaniv Masjedi – Chief Marketing Officer presso Nextiva

Successivamente, Masjedi crede che più piccole e medie imprese faranno il loro ingresso sulla scena dell'IA per sfruttare analisi più avanzate.

“L'IA porterà nuove opportunità per i proprietari di PMI e i responsabili marketing delle aziende di medie dimensioni per valutare e valutare il ROI attraverso una strategia di marketing omnicanale. Il marketing omnicanale è chiaramente la strada da seguire, ma spesso oggi sembra che solo le aziende di grandi dimensioni abbiano le risorse per pagare la forza lavoro necessaria per elaborare così tanti dati. Fino ad oggi, grandi giocatori come Amazon hanno sfruttato il loro considerevole potere per dominare in questo modo.

L'IA aprirà anche alle PMI un marketing omnicanale conveniente e ad alto ROI. Piuttosto che fare affidamento su un ampio team di marketing, i proprietari di PMI e i responsabili marketing delle aziende di medie dimensioni saranno in grado di pagare per soluzioni SaaS che catturano dati su tutti i canali di marketing, analizzano i numeri e danno priorità alla spesa tra PPC, SEO, content marketing, tempo di trasmissione radio/TV, ecc.”

Tecnologie avanzate ampiamente accessibili non sono solo buone per la concorrenza, aprono la porta a più innovazione.

4. Consumerizzazione dell'analisi dei dati

Dj Das – Fondatore e CEO di ThirdEye Data

Das approfondisce ulteriormente il punto di Masjedi sulle tecnologie più accessibili in quello che definisce la "consumerizzazione dell'analisi dei dati".

“Il trend ora sarà su come tutti, dai consumatori ai piccoli negozi, sfrutteranno l'analisi nei loro quotidiani. Infatti, l'impatto di una tale adozione di massa dell'analisi dei dati cambierebbe fondamentalmente l'umanità.

Ad esempio, i piccoli negozi sfrutterebbero sofisticate analisi dei dati per eseguire analisi storiche, in tempo reale e predittive su come gestire al meglio i loro negozi. Vedrebbero in un cruscotto semplificato come i loro livelli di inventario attuali stanno tenendo il passo con le previsioni di domanda per il giorno e il prossimo futuro.

Acquisterebbero quindi la giusta quantità di materie prime necessarie per gestire il loro negozio al momento giusto – realizzando così il santo graal del calcolo della catena di approvvigionamento Just-in-Time (JIT), che finora ha principalmente beneficiato grandi aziende come DELL.”

Intuizioni più intelligenti supportate dai dati non saranno più esclusivamente disponibili per le grandi imprese. Diversi tipi di analisi dei dati saranno più comuni.

5. Più democrazia dei dati

Dr. Kim McKeage – Professore Associato di Data Analytics presso Husson University

Oggi non manca di dati, e accedere a grandi set di dati sarà reso più facile con più democrazia dei dati.

“Stiamo vedendo il dominio pubblico fare più uso dell'analisi e rendere i dati pubblici in modo che gli analisti cittadini possano essere coinvolti e i dati siano utilizzati per modellare le politiche pubbliche. Strumenti meno costosi - come componenti aggiuntivi per piattaforme ampiamente utilizzate come Excel - significano che le piccole imprese possono sfruttare parte del potere dei big data in modi che sarebbero stati molto più costosi in passato.

Ci sono anche strumenti open-source sofisticati come R che sono ampiamente disponibili per le organizzazioni che non troverebbero conveniente acquistare un pacchetto statistico costoso, anche se devono essere in grado di usarli.

La democrazia dei dati significa dare potere a una vasta gamma di dipendenti e cittadini di utilizzare i dati e ottenere intuizioni da essi, il che porterà queste competenze a organizzazioni che potrebbero essere state escluse dall'analisi dieci anni fa. Potrebbe non essere un caso di nuove industrie che utilizzano l'analisi tanto quanto il caso che tutte le industrie faranno più uso dell'analisi e si aspetteranno che faccia parte del set di competenze di base di tutti nell'organizzazione.”

6. L'ascesa dell'analisi in tempo reale

Dan Brown – Chief Product Officer presso FinancialForce

Brown sa che le aziende siedono su montagne di dati non analizzati. I dati in tempo reale continueranno solo ad aggiungersi al mix, e una soluzione analitica dovrà corrispondere a questa velocità.

“L'analisi dei dati in tempo reale ha il potenziale per trasformare il modo in cui le organizzazioni di servizi professionali operano. Invece di mettere insieme manualmente le migliori ipotesi basate su eventi passati, le organizzazioni di servizi professionali possono utilizzare l'analisi in tempo reale per fornire intuizioni su ciò che sta accadendo in questo momento e quindi iniziare a prevedere le prestazioni future.

Questa decisione in-the-moment è particolarmente importante per gestire le risorse, mantenere i margini di profitto, mantenere i progetti in pista, risolvere i problemi e, in ultima analisi, deliziare i clienti.”

Le aziende che possono sfruttare i dati in tempo reale saranno in grado di identificare i punti dolenti e arrivare sul mercato più rapidamente con nuovi prodotti/servizi.

7. Analisi dei dati proattiva

Bill Bartow – VP di Global Product Management presso Kronos

Partendo dal nostro ultimo trend, Bartow spiega come i dati in tempo reale abbinati a tecnologie avanzate contribuiranno a un'analisi dei dati più proattiva.

“Man mano che le organizzazioni diventano più sofisticate nel loro uso dei dati, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno aiutando l'analisi a scomparire sullo sfondo. Invece di analisti che creano grafici, tabelle e tabelle pivot come esercizio reattivo per scoprire sfide di pianificazione, preoccupazioni per gli straordinari o problemi di personale, soluzioni intelligenti adottano un approccio proattivo all'analisi dei dati, elaborando i numeri dietro le quinte in tempo reale per fornire ai manager e ai dirigenti intuizioni strategiche e raccomandazioni attuabili nel momento in cui deve essere presa una decisione.”

Con le aziende più agili e affamate che mai, è importante essere il più proattivi possibile.

8. Espansione dell'analisi incorporata

Frank Vella – CEO presso Information Builders

Vella vede l'espansione dell'analisi incorporata e come trasformerà l'intelligenza aziendale da retrospettiva a proattiva.

“Le organizzazioni inizieranno a sfruttare l'analisi incorporata su una scala più ampia – sia internamente come estensione della visibilità operativa sia come modo per fornire interazioni significative con clienti, fornitori e partner.

Inoltre, l'uso dell'analisi incorporata si allineerà con la convergenza complessiva delle tecnologie man mano che più aziende sfruttano l'IA e l'apprendimento automatico per ottenere più intuizioni da set di dati più ampi.”

Quando abbinata all'intelligenza aziendale, l'analisi incorporata rende l'analisi dei dati più accessibile ai decisori e agli utenti aziendali.

9. La prominenza dell'apprendimento automatico

Donald Wedding – Professore di Data Science presso Rasmussen College

Con decenni di esperienza in informatica e scienza dei dati, Wedding è ben consapevole di come tecnologie avanzate come l'IA e l'apprendimento automatico continueranno a trasformare l'analisi dei dati.

“Presto, l'uso dell'analisi sarà così automatizzato che gli strumenti di apprendimento automatico saranno in grado di identificare rapidamente modelli nascosti nei dati suggerendo quale cliente lascerà, quale cliente non pagherà un prestito o quale cliente si schianterà con la sua auto.

Una volta che l'umano sa cosa accadrà e quando, allora l'umano sarà libero di capire cosa fare al riguardo. Il computer farà matematica perché il computer sarà bravo in questo. L'umano ideerà trattamenti creativi che risolveranno i problemi o massimizzeranno i profitti. L'analisi avrà lo stesso effetto sulle persone che hanno avuto i computer. Libererà le persone da compiti semplici e permetterà loro di essere più creative e produttive.”

L'apprendimento automatico non è ancora ampiamente adottato a causa della sua alta barriera all'ingresso, tuttavia, l'aumento delle professioni di scienza dei dati e delle tecnologie accessibili livellerà il campo di gioco.

10. Decomposizione dei big data

Elena Vinokurtseva – Responsabile PR presso YouScan, Piattaforma di Ascolto dei Social Media

I grandi set di dati al di fuori della tua organizzazione contengono indubbiamente informazioni preziose, tuttavia, Vinokurtseva spiega come la decomposizione dei big data sarà fondamentale per le previsioni e l'analisi dettagliata.

“I dati dei consumatori sono necessari alle aziende per introdurre nuovi prodotti sul mercato, aprire punti vendita redditizi e introdurre contenuti più interessanti. Qui, vengono utilizzati tutti i dati, comprese le foto pubblicate e le immagini sui social media. Ad esempio, Starbucks utilizza i big data per selezionare luoghi redditizi per nuove caffetterie. Una startup italiana ha analizzato le foto sui social media per la presenza (o assenza) di ristoranti familiari in diverse città del paese e ha selezionato la città meno satura.

Se dividi i dati in diversi parametri, ottieni piccoli dati e l'analisi sarà più rapida. Tali dati sono necessari per prendere decisioni rapide nei singoli processi aziendali. Ad esempio, nel marketing, aiuteranno a tracciare un ritratto di un acquirente.”

Tuttavia, dare un senso ai big data è ancora difficile a causa del fatto che la maggior parte di essi è dati non strutturati. Man mano che le tecnologie avanzate diventano più accessibili, la decomposizione dei big data diventa più una realtà.

Pensieri finali

Dal disporre di un'architettura dei dati pulita al familiarizzare con l'IA e l'apprendimento automatico, ci sono molti pezzi in movimento quando si guarda al futuro dell'analisi dei dati. Fortunatamente, il risultato finale sarà sicuramente più inclusivo e più attuabile per aziende di tutte le dimensioni e settori.

Avere accesso a fonti di dati esterne consente a individui e aziende di essere più informati e di conseguenza prendere decisioni aziendali migliori. Dai un'occhiata a questa lista completa di fonti di dati aperte disponibili al pubblico gratuitamente.