Secondo il rapporto State of Data and Analytics 2023 di Snaplogic e Corinium, l'86% dei responsabili dei dati segnala un aumento della domanda di competenze in materia di dati e analisi.
Il 90% afferma che l'intelligenza artificiale sarà il principale cambiamento nella strategia dei dati nei prossimi tre-cinque anni.
Nel corso della mia carriera, ho trascorso molto tempo a lavorare con i big data e a sfruttarne il potenziale per ottenere informazioni cruciali per il business. Nel corso degli anni ho assistito a molti grandi cambiamenti nel settore e ora siamo a un altro punto di svolta.
L'IA generativa (GenAI) offre molte opportunità alle organizzazioni per quanto riguarda la gestione dei dati, ma ci sono barriere all'ingresso in quanto alcuni settori sono lenti a modernizzarsi.
Vedo che questo attrito causerà alcuni cambiamenti nel panorama dei dati nel 2024. Ecco le mie osservazioni.
I data leader sanno che il loro ruolo sta diventando sempre più importante
GenAI è in grado di elaborare e creare approfondimenti su grandi insiemi di dati, compresi quelli non strutturati.
Per utilizzare correttamente la GenAI, le organizzazioni devono disporre dei sistemi giusti.
Secondo PwC, il 44% dei leader aziendali ha dichiarato che le proprie aziende stanno pianificando di implementare iniziative di modernizzazione dei dati nel 2024 per sfruttare meglio la GenAI.
I leader dei dati saranno chiamati a modernizzare le strategie dei dati e a creare sistemi che uniscano ed estraggano i dati nel modo più semplice ed efficace. Per far fronte a queste crescenti esigenze, nel 2024 potremmo vedere team di dati più grandi con maggiori risorse a disposizione.
La maturità tecnologica è ancora un problema
La modernizzazione delle strategie sui dati implica la digitalizzazione dei dati, il loro trasferimento sul sito cloud, la garanzia di conformità e la gestione dei rischi.
Sembra semplice, ma è una delle sfide più grandi che i data leader devono affrontare, perché la modernizzazione di una strategia sui dati richiede un certo livello di maturità tecnologica.
In un solo giorno lavorativo incontro imprese con un'elevata maturità digitale e altre che sono ancora indietro di decenni.
Quelli che tardano ad arrivare hanno di solito i talenti giusti, ma lottano con l'inerzia dei sistemi tradizionali, i silos operativi e gli ostacoli normativi (per citare alcuni problemi).
Anche le organizzazioni moderne devono affrontare delle sfide, soprattutto per quanto riguarda l'implementazione.
Ad esempio, le organizzazioni stanno investendo in data warehouse e data lake per contribuire a mantenere la promessa di un'analisi agile e di approfondimenti aziendali attuabili.
Tuttavia, l'83% dei responsabili delle decisioni IT non è completamente soddisfatto delle prestazioni e dei risultati delle proprie soluzioni di gestione dei dati e di data warehousing.
A seguito di queste sfide, vedo un maggior numero di leader nel settore dei dati alla ricerca di modi per superare le sfide legate alla maturità tecnologica e all'implementazione nel 2024.
Diventerà più chiaro quali organizzazioni hanno una strategia dei dati incoerente
Man mano che le organizzazioni si affrettano a modernizzare i sistemi di dati, diventerà ovvio chi rimarrà indietro.
Prendiamo ad esempio il settore della vendita al dettaglio. Ci saranno aziende come Hush, che integrano i dati per avere dati precisi sui livelli delle scorte, personalizzare le vendite e ottenere informazioni per migliorare.
Poi ce ne saranno altri che confonderanno i clienti con esperienze di acquisto disarticolate.
Online, i clienti possono ricevere consigli personalizzati e promozioni esclusive. In negozio, invece, potrebbe non esserci traccia degli acquisti precedenti, dei dettagli di pagamento o delle preferenze. Il risultato? Vendite mancate.
Man mano che le organizzazioni si muovono per stare al passo con le innovazioni nel mondo dei dati, inizieremo a vedere più chiaramente chi ha avuto successo e chi ha ancora da fare.
La GenAI spingerà l'upskilling e le decisioni di acquisto intelligenti per i team tecnologici
Le reti neurali e i modelli analitici predittivi non sono una novità assoluta per gli scienziati dei dati, ma la discussione sui modelli linguistici di grandi dimensioni e sulla GenAI è esplosa nell'ultimo anno.
GenAI può aiutare le organizzazioni a scansionare, leggere, tradurre e analizzare grandi quantità di dati. È inoltre in grado di integrare i dati tra le piattaforme con poco sforzo, un'operazione che può portare a intuizioni ancora più potenti.
Ciò su cui i professionisti inizieranno a concentrarsi ora è l'aggiornamento in modo da poter comprendere e utilizzare GenAI e altri strumenti di IA in modo efficace.
La sfida per i leader IT consiste nel trovare i talenti giusti e scegliere dove concentrarsi.
Con tante priorità in competizione, i leader dovranno decidere le loro priorità e scegliere i prodotti giusti per raggiungere i loro obiettivi.
Di crescente interesse per i leader IT sono i fornitori indipendenti di software (ISV) come Snowflake e Amazon Web Services (AWS).
Gli ISV e le piattaforme informatiche di cloud offriranno sempre più soluzioni GenAI per rendere la gestione dei dati più semplice ed efficace. I responsabili delle decisioni devono orientare le loro scelte di acquisto tenendo conto delle opzioni e delle roadmap GenAI.
Nell'attuale clima aziendale, le scelte si riducono anche all'efficacia dei costi e al ritorno sull'investimento.
Integrare i dati sarà facile con GenAI
Avrei bisogno di una serie di rapporti per analizzare tutte le opportunità che GenAI offre agli esperti di dati. Mi concentrerò invece sull'integrazione dei dati come esempio delle opportunità che GenAI offre ai team che si occupano di dati.
GenAI ha il potere di semplificare l'integrazione dei dati tra le piattaforme ISV e cloud per creare una potente visione olistica delle attività. L'integrazione dei dati in questo modo può cambiare radicalmente le capacità analitiche di un'organizzazione.
Con pochi suggerimenti, l'IA generativa può:
- Automatizzare l'integrazione dei dati, compresa la mappatura, la trasformazione e la corrispondenza dei dati, riducendo la necessità di interventi manuali.
- Creare un'integrazione dei dati in tempo reale che aiuti a integrare e analizzare i dati in tempo reale, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni tempestive e di rispondere rapidamente ai cambiamenti del loro ambiente.
- Integrare le piattaforme basate su cloud collegando i dati ospitati su piattaforme diverse per offrire approfondimenti.
- Permettere l'integrazione dei dati in modalità self-service, consentendo agli utenti non tecnici di integrare, analizzare e ricavare informazioni dai dati senza dover disporre di competenze tecniche approfondite.
- Abilitare l'integrazione dei dati senza server , in modo che le organizzazioni possano eseguire le funzioni di integrazione dei dati senza gestire l'infrastruttura sottostante.
SnapGPT è un esempio di piattaforma GenAI che integra le piattaforme basate su cloud e offre un'integrazione self-service dei dati. Per esempio, dopo una richiesta SnapGPT può estrarre automaticamente i dati di Salesforce e spostarli in Snowflake. Oppure creare un flusso di dati tra Salesforce e Netsuite. Il tutto senza dover ricorrere alla codifica e a tempi lunghi.
GenAI aiuterà i professionisti dei dati a svolgere il loro lavoro e aiuterà i lavoratori non tecnici a gestire i dati senza bisogno di competenze di alto livello.
Consentendo a un maggior numero di dipendenti di diventare citizen developer, le organizzazioni danno loro il potere di sfruttare i dati per i propri scopi. Immaginate cosa potrebbero fare i vostri team di marketing, vendite e relazioni con i clienti con dati migliori?
ITV è un ottimo esempio di ciò che può accadere quando i dati sono accessibili a più persone.
La famosa rete radiotelevisiva britannica ha dotato gli oltre 90 addetti alle vendite di dati in tempo reale che hanno permesso di velocizzare l'amministrazione, migliorare il servizio clienti e incrementare le prestazioni complessive del team.
Partecipate ai nostri workshop tecnici
Mentre i cittadini sviluppatori potrebbero non aver bisogno di acquisire nuove competenze tecniche, gli esperti di dati, come detto, faranno di questo una priorità nel 2024. Imparare a conoscere i migliori strumenti (AI e non) per gestire i dati, estrarli e ricavarne il massimo valore è più importante che mai.
Ecco perché stiamo organizzando in tutta l'area APAC dei workshop tecnici sulle conversioni di dati ottimizzate per l'intelligenza artificiale. Adatto a professionisti del settore tecnologico con una base di tecniche di ingestione, elaborazione, archiviazione e visualizzazione dei dati, questo workshop è ideale per chi spera di estrarre il massimo valore dai propri dati e per chi è semplicemente curioso di conoscere gli strumenti migliori per farlo.
Gli esperti tecnici illustreranno le caratteristiche principali e i casi d'uso, mostreranno le demo e saranno a disposizione per rispondere alle vostre domande.
Se siete interessati a una sessione di aggiornamento breve ma di grande impatto, spero che vi unirete a noi!
