Durante tutto il 2019, le imprese a livello internazionale hanno fatto progressivamente più affidamento sulle soluzioni di real time analytics, grazie anche al ruolo crescente dei grandi flussi di dati nell’economia, nei processi decisionali e nelle operazioni aziendali quotidiane.
Anche nel 2020 le organizzazioni continueranno a basarsi su tali soluzioni tecnologiche, si legge in un articolo di techrepublic.com, con l’individuazione di otto specifici mega trend: In-memory processing; Natural-language processing; Graph analytics; Analytics life-cycle development; Augmented analytics; Predictive analytics; Data automation; IoT analytics.
I trend
Il primo mega trend per il 2020 è l’In-memory processing. L’elaborazione in-memory archivia i dati nella RAM invece che nel database in hosting su dischi. Questo perché i costi stanno progressivamente diminuendo e nello stesso tempo sta aumentando la capacità delle piattaforme di analytics nel loro complesso.
Il linguaggio naturale è un’altra tendenza molto seguita dalle aziende. Le applicazioni e le analytics voice-based, stanno correndo rapidamente grazie alla registrazione di intonazioni e accenti vocali sempre nuovi e diversi, che consentono un accurato riconoscimento del linguaggio.
Usare comandi vocali per gestire l’automazione è particolarmente rilevante nei settori logistica e spostamento merci, dove il lavoratore ha spesso le mani impegnate e tramite voce può così dare indicazioni. Stesso discorso anche per il lavoro di ufficio, dove l’uso del linguaggio naturale rende le attività comunque più fluide e tendenzialmente più produttive.
In termini di grafici, se è vero che i fogli di calcolo hanno avuto un ruolo centrale nel lavoro di analisi interno alle aziende, è anche vero che tali strumenti sono ormai abbondantemente superati dai nuovi tool di graph analytics. Queste nuove soluzioni si presentano più versatili e precise nel connettere persone, luoghi, tempi e oggetti, caratteristica rilevante per la go-to-market strategy relativa a un prodotto o un servizio.
Poi c’è l’analytics life-cycle, dove nuove applicazioni in uso soprattutto per le aree business e information technology (IT) aziendali. In questi settori saranno sviluppate politiche e procedure di gestione dell’analytics life-cycle, a partire dalla realizzazione e dal collaudo delle app stesse, comprese le fasi di lancio, backup e disaster recovery.
Segue l’area “augmented analytics”, con l’intelligenza artificiale e il machine learning che renderanno possibili analytics aumentate grazie al grande numero di dati a disposizione delle aziende. Uno schema questo che potrebbe tornare utile anche nell’individuare trend di mercato ed estrapolare informazioni sensibili in termini di business strategy.
A parte le serie storiche e gli scenari attuali, nel 2020 le organizzazioni tenderanno ad interessarsi maggiormente alle analisi predittive (“Predictive analytics”), utili a valutare condizioni economiche, aree di rischio, opportunità di business, tendenze climatiche, manutenzione delle infrastrutture e possibili investimenti.
Arriviamo quindi alla data automation. Le aziende guardano con interesse a questa tecnologia, che è in grado di eliminare il coinvolgimento umano in tutta una serie di operazioni molto delicate. In tal modo, il lavoro dei data scientist sarà più produttivo, mentre il processo go-to-market sarà più rapido. Ogni anno a causa dei cosiddetti “dirty data”, l’economia americana brucia 3.100 miliardi di dollari l’anno, mentre i professionisti del settore perdono l’80% del loro tempo nelle operazioni di ripulitura dei dati.
Le soluzioni di IoT analytics, infine, semplificano l’esecuzione di analisi sofisticate su enormi volumi di dati provenienti da un altrettanto enorme numero di macchine connesse tra loro e in rete, con il risultato di migliorare i processi produttivi, ridurre i costi, tagliare i consumi e migliorare il design e la qualità del prodotto.
Scarica l’eBook di Key4biz in PDF: “I Tech Trend del 2020“
