Modern BI & Data Analytics
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Snowflake
KnimeNel 2025, la data analytics continuerà il suo rapido percorso di evoluzione. Alcune tendenze emergenti si consolideranno, contribuendo a rendere l’analisi dei dati sempre più accessibile agli utenti business.
Abbiamo chiesto ai nostri esperti di BIEPM quali saranno i trend a cui prestare attenzione a partire dal 2025, e in che modo aiuteranno le organizzazioni a diventare più data-driven.
1. Analisi aumentata
L’analisi aumentata o augmented analytics utilizza l’IA e il machine learning per automatizzare e potenziare i processi di analisi. Le piattaforme di augmented analytics sono destinate a diventare sempre comuni.
Gli stessi strumenti di analytics guideranno gli utenti non tecnici, suggerendo insight, previsioni e decisioni basate sui dati raccolti. A queto filone si collega direttamente quello della explainable AI, che fornirà all’utente spiegazioni automatiche dei risultati e delle scelte operate.
2. Actionable analytics
Le organizzazioni sentono sempre di più la necessità di prendere decisioni immediate. Per questo motivo, l’analisi in tempo reale diventerà indispensabile.
Ci aspettiamo che nel prossimo futuro le aziende prestino molta attenzione agli actionable analytics, che permettono di intervenire in modo tempestivo, sulla base dei dati analizzati in real time. L’analisi in tempo reale sarà vantaggiosa non solo in ambito IT e sicurezza, ma anche per rispondere alle esigenze del marketing, delle operazioni e della logistica.
3. Self-service analytics avanzata
La self-service analytics è stata la svolta dell’ultimo decennio per la democratizzazione dei dati. Ma nel 2025, le analisi saranno ancora più accessibili a tutti gli utenti nelle aziende. Le piattaforme di data analytics infatti saranno progettate per essere intuitive e user-friendly: anche gli utenti non esperti potranno esplorare e interpretare i dati in autonomia. Ogni reparto potrà accedere facilmente a dashboard e report interattivi, riducendo la dipendenza dal team IT.
4. Data literacy
Se i dati saranno sempre più “democratici” e alla portata di tutti, diffondere la data literacy (cultura dei dati) diventerà una priorità per le aziende, che investiranno in programmi di formazione per costruire una cultura data-driven. Comprendere e interpretare i dati sarà una competenza chiave nel mercato del lavoro nei prossimi anni.
5. Data Governance e sicurezza
La cultura dei dati porterà a una maggiore diffusione delle buone pratiche di data governance al fine di garantire la qualità, la privacy e la sicurezza delle informazioni. Le aziende saranno sempre più inclini a adottare strumenti avanzati di gestione e protezione dei dati, sia per raggiungere la conformità alle normative che per proteggere le informazioni sensibili.
6. Edge Analytics e AIoT
La edge analytics consente di elaborare i dati direttamente nei dispositivi IoT senza dover passare per il cloud. Dobbiamo aspettarci che diventerà essenziale per le aziende che operano con grandi volumi di dati e necessitano di analisi in tempo reale. L’integrazione tra AI e IoT (AIoT, o Intelligenza Artificiale delle cose) potenzierà l’edge computing: sarà più facile gestire in modo intelligente i dispositivi connessi per ottimizzare operazioni e ottenere risposte immediate in settori come il manifatturiero, la logistica e la smart city.
7. Automazione delle decisioni
La hyperautomation è una tecnologia che utilizza AI, RPA (Robotic Process Automation) e ML per automatizzare i processi aziendali. Ci si può aspettare che diventi sempre più centrale per le imprese. I sistemi di data analytics saranno ancora più automatizzati, con algoritmi in grado di prendere decisioni e suggerire azioni prescrittive. Questa combinazione aumenterà la velocità delle operazioni aziendali, riducendo la necessità di intervento umano.
8. Personalizzazione
La data analytics servirà sempre di più a personalizzare il rapporto con i clienti. Questa tendenza si diffonderà in modo particolare in settori come retail, sanità e customer service, dove è sempre più alta la richiesta di esperienze personalizzate e customer engagement.
9. Predictive e Prescriptive Analytics
Per semplificare e accelerare l’adozione dell’analisi predittiva e prescrittiva, molte aziende utilizzeranno piattaforme no-code e low-code. Sono strumenti che permettono di creare modelli di machine learning con il drag and drop, senza conoscenze tecniche avanzate, sfruttabili per un ampio numero di applicazioni aziendali.
10. Data Analytics per la responsabilità sociale
Nel 2025, la sostenibilità e la responsabilità sociale saranno asset prioritari per le aziende. In questo, la data analytics avrà un ruolo fondamentale. Gli strumenti di data analytics daranno modo alle aziende di monitorare l’impatto ambientale, ottimizzare l’uso delle risorse e ridurre gli sprechi. La misurazione dei progressi verso gli obiettivi di sostenibilità dell’Agenda 2030, come le emissioni di CO2 e l’uso dell’energia, diventerà una componente chiave per le organizzazioni, in termini di reputazione e sviluppo.
Consulenza per la Data Analytics nella tua azienda
A partire dal 2025, la data analytics sarà ancora più potente e accessibile. Con il progresso di tecnologie come AI, edge computing e self-service analytics, potrai prendere decisioni più rapide e accurate e rispondere tempestivamente alle sfide del mercato.
La centralità dei dati richiederà però maggiore responsabilità e governance. Riuscire a costruire una cultura data driven attraverso percorsi di formazione dedicati a tutti gli employee sarà un vantaggio per le aziende.
I nostri consulenti BIEPM sono a fianco della tua azienda per implementare le soluzioni Data Analytics, Data Governance e Management e formazione che ti permetteranno di raggiungere obiettivi scalabili e strategici.
