Gli ultimi anni sono stati caratterizzati da eventi senza precedenti che hanno profondamente cambiato lo scenario mondiale.
La recessione economica e i conflitti mondiali continuano ad avere una forte influenza sul mercato e le aziende di tutto il mondo guardano al proprio business cercando gli investimenti più intelligenti.
Inoltre, la continua spinta sull’innovazione rende necessario capire quale siano le scelte strategiche migliori che possano supportare nel raggiungimento degli obiettivi economici.
I professionisti di Data Intelligence devono dotarsi di strumenti di Data Quality e considerare le seguenti 5 tendenze prioritarie:
1. Il primato del linguaggio digitale su quello umano
L’NLP, l’elaborazione del linguaggio naturale, è una sotto-branca di linguistica, informatica e intelligenza artificiale che tratta l’interazione tra i computer e il linguaggio umano. Già da qualche tempo sono in corso studi e ricerche in quest’ambito, basti pensare ai Chat Bot dell’assistenza clienti su tantissimi siti o app per mobile e il famoso ChatGpt.
La popolarità di queste tecnologie è destinata a crescere nel prossimo biennio di circa il 18% e a evolversi rapidamente. Ci sono diversi nuovi modelli in fase di sviluppo che avranno implicazioni sul modo in cui recepiamo le informazioni e su come vengono interpretate. L’obiettivo non è solo trovare i dati che si stanno cercando ma di ottenere anche quelli a cui non si era pensato.
Inoltre, secondo una recente ricerca, l’80% dei dati che un’azienda possiede sono obsoleti e destrutturati ed è molto complicato ricavare informazioni utili. Grazie alla comprensione del linguaggio naturale, i sistemi NLP possono leggere, comprendere ed estrarre dati da qualsiasi tipo di documento in modo veloce, automatico ed efficace.
2. Investimenti in dati derivati per eventi inaspettati
Gli eventi degli ultimi anni hanno evidenziato l’importanza di investire tempo e risorse nella previsione e nella gestione del rischio. Sfortunatamente, prima della pandemia non c’erano informazioni a disposizione su situazioni simili per prepararsi ad affrontare una crisi così particolare. È proprio in questo contesto che i dati sintetici possono colmare il divario.
Le ricerche suggeriscono che i modelli addestrati con dati sintetici possono essere più precisi di altri, eliminando molti problemi legati alla privacy e al copyright. Le informazioni derivate possono essere utilizzate per molteplici esigenze e consentono di pianificare vari scenari per gestire al meglio eventuali problemi futuri.
3. Data Governance sempre più smart
Gli investimenti in attività di Data Analytics hanno subito un forte incremento negli ultimi due anni e il 93% delle aziende ha dichiarato di voler continuare ad aumentare il budget in questo campo.
La rapida evoluzione dei regolamenti in materia di privacy, la distribuzione, la diversità e le dinamiche dei dati ostacolano la capacità delle imprese di ottenere risultati migliori nelle proprie performance di business. Questo fenomeno diventa particolarmente impegnativo in uno scenario economico-sociale complesso e dinamico, in quanto la Data Governance diventa più complicata da gestire.
L’obiettivo è creare un sistema che migliori l’accesso, il movimento in tempo reale e la trasformazione avanzata dei dati tra le fonti e i sistemi aziendali in modo da sfruttare pienamente la potenza di questa risorsa strategica.
4. L’AI per attività di Business Intelligence
Attualmente, molte aziende si trovano in una situazione di carenza di competenze e l’Intelligenza Artificiale e Machine Learning possono essere validi supporti per automatizzare alcune delle attività di Data Preparation.
Introducendo l’AI nella gestione delle informazioni è possibile risparmiare tempo e risorse per la preparazione dei dati; si stima che attualmente meno del 20% del tempo viene dedicato all’analisi dei dati, mentre più dell’80% viene impiegato per individuare, preparare e gestire le informazioni valide e appropriate.
Grazie a strumenti intelligenti, i Data Talent possono concentrarsi sulla Data Analytics, generando nuove conoscenze e aiutando i Decision Maker a prendere scelte più consapevoli.
5. Dati in tempo reale per gestire le vendite
Come più volte sottolineato in questo articolo, gli eventi degli ultimi anni hanno influito molto sui cambiamenti di mercato e le catene di approvvigionamento sono state profondamente compromesse. Chi ha acquistato un’automobile o un semplice pc nuovo sa che i tempi di attesa possono essere molto lunghi.
Possedere Real Time Data per prevedere situazioni future in modo da reagire prontamente è diventato uno degli aspetti più importanti per un’impresa. Si prevede che entro il 2027 il 60% della spesa tecnologica per l’acquisizione e la movimentazione dei dati riguarderà l’abilitazione di funzionalità di simulazione, ottimizzazione e raccomandazione in tempo reale.
I Real Time Analytics rappresentano una delle principali fonti di vantaggio competitivo. Infatti, la velocità è una delle tre V che compongono la definizione di Big Data ed è una caratteristica che sta finalmente prendendo concretezza in tutte le aziende.
Noi di Drive2Data siamo convinti che avere un Metodo di Raccolta dati di qualità sia fondamentale per fare le giuste scelte di business
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