L’anno volge al termine. Negli ultimi mesi gli strumenti di Business Intelligence e analisi dei dati hanno vissuto una rapidissima evoluzione. Cosa ci aspettiamo per il futuro?
Ecco la nostra previsione sugli strumenti di cui le organizzazioni pubbliche e private non potranno fare a meno nel 2026.
Le parole d’ordine saranno due:
- Intelligenza Artificiale
- Democratizzazione dei Dati.
Quali piattaforme e strumenti di analisi dei dati useremo?
La scalabilità è una delle prerogative che continueremo a cercare negli strumenti di BI. Per questo, le organizzazioni sceglieranno piattaforme cloud-native in grado di gestire i Big Data.
La BI e l’analisi dati tradizionali stanno evolvendo rapidamente in strumenti conversazionali. L’implementazione dell’AI rende l’analisi accessibile a tutti e democratica.
I prodotti Tableau Salesforce resteranno fondamentali per le organizzazioni, con flussi dati sempre più integrati. L’eccellenza nella visualizzazione dei dati resta un punto di forza, così come l’interfaccia user-friendly. Ma le funzionalità AI e Machine Learning per l’analisi predittiva diventeranno il valore aggiunto sempre più richiesto.
Quali saranno le funzionalità più richieste negli strumenti di BI
Le organizzazioni nel 2026 vorranno implementare strumenti di analisi predittiva e prescrittiva. Capire cosa è successo (BI descrittiva) non basta più. Per affrontare le sfide dell’attualità è necessario prevedere cosa sta per succedere e mettere a terra strategie e azioni basate sui dati, in tempo reale.
Anche le interfacce di Self-Service BI e Low-Code/No-Code saranno sempre più ricercate dall’organizzazione, per dare agli utenti business la possibilità di creare report complessi senza l’intervento dell’IT, democratizzando l’accesso ai dati.
Gli strumenti indispensabili per i Data Analyst
I linguaggi di programmazione open source resteranno fondamentali per l’analisi dati complessi e lo sviluppo di modelli personalizzati.
Le librerie di linguaggi Open Source come Python o R saranno essenziali per Data Scientist e Data Analyst avanzati, anche per costruire nuovi modelli di Machine Learning e IA Generativa personalizzati, che si integrano con le piattaforme BI.
Le organizzazioni che gestiscono flussi di analisi dati complessi continueranno ad apprezzare strumenti di Data Science come Knime, che eccelle nell’integrazione tra la preparazione del dato, l’analisi avanzata e il reporting.
Per la governance, l’integrazione e la preparazione dei dati
Qualità, accessibilità e affidabilità dei dati sono alla base del successo dell’analisi. Per questo ci aspettiamo che in questo senso la scelta degli strumenti di BI da parte dell’organizzazione viri sempre più su infrastrutture cloud-native.
Le piattaforme ETL serviranno per l’integrazione e la preparazione dei dati da fonti eterogenee. Ci auguriamo tuttavia che sempre più organizzazioni ricorrano a soluzioni tecnologie che assommano diverse funzionalità di datawarehousing, datalake e ETL come Snowflake.
Anche gli strumenti per catalogare e tracciare l’origine e le modifiche dei dati, come Tableau Catalog, resteranno essenziali per la conformità al GDPR e per l’affidabilità dei dati.
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