di Shawn Rogers, Senior Director, analytics presso TIBCO
Operando per raggiungere il successo nell’era digitale, le aziende devono necessariamente tenersi al passo con l’innovazione in atto nel mondo delle applicazioni analitiche (analytics) e della Business Intelligence (BI). Comprendendo i trend che stanno per travolgere il settore in continua evoluzione dell’Analytics, le organizzazioni possono acquisire una posizione competitiva più vantaggiosa nella corsa all’innovazione.
Questo è il motivo che ha spinto TIBCO Software a condurre un sondaggio globale sull’innovazione nelle applicazioni analitiche, esaminando la pervasività attuale della BI e delle tecnologie analitiche e le future tendenze che le organizzazioni si propongono di abbracciare.
Analizzando le risposte ottenute da oltre 600 CXO (Chief eXperience Officer), SVP/VP (Senior Vice President/Vice President), manager e direttori, il sondaggio ha evidenziato che le tipologie di analytics e di tecnologie BI utilizzate dalle aziende variano notevolmente e dipendono in modo importante dal punto in cui si trovano queste aziende nel viaggio di trasformazione del proprio business in chiave digitale.
Quali sono le principali tecnologie utilizzate dalle aziende più innovative?
Quando le organizzazioni vogliono trasformarsi, devono cominciare a implementare una nuova serie di tecnologie. Mentre le tecnologie Cloud, BI e Analytics, insieme all’integrazione applicativa e dei dati, sono tecnologie fondamentali, come mostra il grafico in Figura 1, le aziende mostrano una chiara accettazione del fatto che occorre abbracciare tecnologie ancora più dirompenti (disruptive). Internet-of-Things, Intelligenza artificiale/Machine Learning (AI/ML) open source e blockchain sono citate di frequente, sottolineando come le aziende debbano essere preparate a spostare il proprio focus, abbracciando queste tecnologie più disruptive per progredire con successo al livello successivo della propria trasformazione digitale.
Analizzando in seguito gli strumenti più importanti in termini di BI e applicazioni analitiche attualmente in uso, il sondaggio ha offerto risultati che per qualcuno potrebbero risultare sorprendenti. Invece di presentare una serie limitata di casi d’uso importanti per analytics e BI, infatti, chi ha risposto al sondaggio ha mostrato una distribuzione pressoché uguale tra i casi d’uso per tali tecnologie.
In quali casi d’uso di BI e applicazioni analitiche investono le organizzazioni?
Indubbiamente, le tecnologie di BI e Analytics giocano un ruolo cardine per le aziende su casi d’uso differenti, offrendo insight inestimabili e significativi sulle modalità di utilizzo dei propri dati.
Tuttavia, dobbiamo sottolineare la distribuzione simile dei casi d’uso, fatto piuttosto interessante: BI e Analytics sono diventate certamente tecnologie pervasive e si stanno rivelando indispensabili alla trasformazione digitale, grazie al miglioramento dei processi decisionali e all’innovazione. Ma che cosa accadrà dopo?
2020 e oltre
La domanda è, perciò, cosa c’è oltre l’orizzonte? In che modo si manifesterà la prossima ondata di innovazione nel campo delle applicazioni analitiche? E quali sono i trend da seguire nel 2020 e oltre?
Rispondendo a queste domande, il sondaggio ha evidenziato alcune tematiche comuni, offrendo forti indicatori su quali tecnologie si potrebbero rivelare essenziali nel 2020 e oltre.
Smarter Analytics: Proprio come le “cose della tecnologia”, anche le applicazioni analitiche seguono la tendenza a diventare “più intelligenti” (smarter). Come già sta accadendo nell’ambito di molte tecnologie sulla cresta dell’onda, è in atto uno sforzo reale per introdurre nelle soluzioni la possibilità di effettuare query AI, ML e in Linguaggio Naturale: tutti aspetti che consentiranno di migliorare il processo decisionale.
Data Wrangling: Le organizzazioni si stanno sempre più accorgendo che vi è la necessità di disputare (wrangle), modificare o spostare dati anche negli stadi finali del completamento di un progetto. Il Data Wrangling sta rapidamente diventando uno strumento essenziale per tenere i progetti in linea salvaguardando l’agilità.
Collaborazione: I gruppi di lavoro stanno crescendo e si stanno ampliando, includendo anche persone non esperte, che incoraggino e abilitino la diversità degli insight sui progetti. Senza una collaborazione efficace, non sarà possibile sfruttare appieno queste risorse.
Focalizzazione sui risultati: Lo spostamento sulla focalizzazione sui risultati è vitale per qualsiasi iniziativa di successo in ambito AI o ML. Solo rendendo operative le applicazioni analitiche, spingendole nel field per l’utilizzo, gestendole e governandole, le organizzazioni potranno ottenere benefici reali.
Sposare l‘innovazione nelle applicazioni analitiche
I seguenti quattro argomenti erano in cima alle priorità di chi ha risposto al sondaggio: come possono le aziende avvantaggiarsi di questa innovazione nelle analytics?
Scegliere il caso d’uso corretto: La scelta del caso d’uso rappresenta la pietra miliare del successo. Dev’essere ben definito, critico per il proprio business e coinvolgere stakeholder chiave che sponsorizzino il progetto. Trovare cosa crea danni e sistemarla.
Allineamento con gli stakeholder: Troppo spesso accade che gli stakeholder vogliano qualcosa di specifico, ma il progetto viene spezzato in silos. È essenziale scegliere una piattaforma che consenta di essere iterativi e di far crescere e modificare il progetto. Bisogna prepararsi a essere iterativi e agire come un partner.
Assicurarsi di avere gli strumenti giusti: Siamo entrati in una nuova era per quanto riguarda BI e applicazioni analitiche. Se non ci si tiene al passo con l’innovazione del mercato, si produce un disservizio. Se si considerano AI, ML, in-app data wrangling e streaming e non si dispone di queste funzioni all’interno della propria piattaforma, si sta perdendo una grande opportunità di fare le cose in modo differente.
Comprendere il proprio panorama dei dati: Si dovrà disporre di una piattaforma che possa aiutare a comprendere i proprio data landscape, il panorama dei dati. Una piattaforma che possa raggiungere i dati e permetta di mandare le Analytics ai dati, invece che, al contrario, sempre i dati alle Analytics.
Collaborazione allargata: Assicurarsi di disporre degli strumenti per una collaborazione allargata, non solo con i propri colleghi dei team tecnici, ma anche con gli stakeholder e gli sponsor del progetto. E, ovviamente, colleghi in posizioni ancora più importanti: è bene che questi abbiano visibilità su quello che si sta facendo.
Il mondo delle Analytics non si ferma mai e così è come dovrebbe essere. Con il passo sempre più accelerato dell’innovazione, le applicazioni analitiche diventano sempre più critiche per un numero sempre più elevato di casi d’uso. Non si deve restare indietro.
