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Gartner, gli imperativi per la una strategia  di Data and Analytics di successo

Gartner ha identificato tre principali direzioni che guideranno le tendenze principali nel corso del 2022

Mercato

Sono tre le aree principali individuate dall’analista di mercato Gartner su cui dovrebbero focalizzarsi i responsabili delle strategie di Data&Analytics nelle aziende: Activate Dynamism and Diversity, Augment People and Decisions, and Institutionalise Trust.

"Sono le dinamiche che raggruppano le principali tendenze di mercato, di business e tecnologiche per aiutare le organizzazioni ad anticipare i cambiamenti e a trasformare l'incertezza in opportunità", ha affermato Rita Sallam, Distinguished Research Vice President di Gartner.

12 principali trend che abbracciano appunto queste tre aree innovative. Di seguito una sintesi.Rita Sallam, Distinguished Research Vice President di Gartner

Activate Dynamism and Diversity

L'affermarsi dei sistemi di Intelligenza Artificiale adattiva (AI), come l’AI engineering, guidano la crescita e l'innovazione in quest’ambito. Le innovazioni nella gestione dei dati per l'IA, gli approcci automatizzati e attivi basati sui metadati e sulle capacità di condivisione dei dati, inseriti in un concetto di data fabric, liberano tutto il valore dei dati e dell'analisi.

Ad esempio, la tendenza a condividere i dati diventa un indicatore fondamentale di performance per il business. Significa che un'organizzazione riesce ad avere un coinvolgimento efficace degli stakeholder e il fatto di consentire di accedere ai dati corretti nel momento giusto genera un valore più esteso, non solo per l’organizzazione. La pandemia e altri recenti eventi globali su larga scala infatti hanno creato l'urgenza di condividere i dati al fine di accelerare il valore del business digitale pubblico e commerciale.

Gartner prevede che entro il 2026, l'applicazione di metriche automatizzate di ‘trust’ negli ecosistemi di dati interni ed esterni sostituirà granparte degli intermediari esterni, riducendo della metà il rischio di condivisione dei dati. Le tendenze del 2022 in questa categoria includono: sistemi di intelligenza artificiale adattiva, intelligenza artificiale data-centric, data-fabric metadata driven e, ovviamente, condivisione dei dati.

Augment People and Decisions

Per ottenere informazioni rilevanti per i decision maker, i responsabili della componente D&A devono fornire context-driven analytics a partire da componenti modulari create dall’azienda stessa. Significa dare priorità alla fase di data literacy e mettere in atto strategie per affrontare la carenza di talenti specializzati su dati e analytics.

Gartner ritiene che fino al 2025 la maggioranza dei CDO (Chief Data Officer) non riuscirà a promuovere la necessaria data literacy all'interno della propria forza lavoro per raggiungere i propri obiettivi aziendali strategici basati sui dati. Gartner sottolinea che le organizzazioni che prendono in considerazione gli elementi ‘umani’ relativi alla componenti di D&A hanno più successo di quelle che considerano solo gli aspetti tecnologici. La focalizzazione sull’aspetto ‘umano’ promuove un apprendimento digitale più ampio, piuttosto che fornire semplicemente piattaforme, set di dati e tool di base.

Le tendenze del 2022 in questa categoria includono: analisi arricchita dal contesto, D&A strutturate nel business, D&A decison-centric.

Institutionalise Trust

E’ possibile ottenere valore da D&A su larga scala solo gestendo i rischi dell'IA e attuando una governance su sistemi distribuiti, ambienti edge ed ecosistemi emergenti.

L'Intelligenza Artificiale sta infatti diventando sempre più pervasiva, ma la maggior parte delle organizzazioni non è in grado di interpretare o spiegare cosa stanno facendo i propri modelli, con conseguente mancanza di fiducia e trasparenza. Le organizzazioni non sono preparate a gestire i rischi legati alla in rapida evoluzione dell'IA e sono inclini a minimizzare le componenti relative alla governance moderna dei modelli, inclusa la sicurezza, aggravando le conseguenze negative dovute all’applicazione di modelli di IA con prestazioni inadeguate, come decisioni aziendali errate o, peggio, quelle che determinano la sopravvivenza o l’estinzione dell’organizzazione stessa.

Le normative sull'intelligenza artificiale stanno aumentando a livello globale imponendo di fatto alcune pratiche verificabili che garantiscono fiducia, trasparenza e protezione dei consumatori. Entro il 2026, Gartner prevede che le organizzazioni che sviluppano un'IA affidabile prupose-driven garantiranno il 75% del successo delle innovazioni dell'IA, rispetto al 40% di quelle che non lo faranno.

Le tendenze del 2022 in questa categoria includono: governance connessa, AI risk management, vendor e region ecosystem ed espansione verso l'edge.

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