Navigando l’Odissea dei Dati Le principali tendenze dell’analisi dei dati per il 2023

Le tendenze dell'analisi dei dati per il 2023

Lo studio dell’analisi dei dati grezzi per trarre inferenze sulle informazioni è noto come analisi dei dati. In questo blog, discuterò del futuro dell’analisi dei dati e ti mostrerò in che direzione si sta dirigendo il settore. Negli ultimi anni, questa industria ha subito molti cambiamenti significativi. Devi essere costantemente aggiornato sulle ultime novità del settore e incorporarle nel tuo lavoro. Interessante, diversi di questi trend sono già in atto, mentre altri richiederanno tempo e altri dipenderanno da quanto la tecnologia si è sviluppata. Ma se vuoi essere un’aggiunta preziosa per qualsiasi organizzazione, devi essere consapevole di essi. Beh, è molto interessante – immergiamoci!!!

Intelligenza Artificiale

Iniziamo con l’Intelligenza Artificiale. Gli analisti dei dati e altri professionisti possono essere più produttivi durante l’analisi dei dati poiché l’analisi dei dati sta avanzando parallelamente allo sviluppo dell’IA. Attualmente sul mercato ci sono diversi strumenti fantastici di IA che puoi integrare rapidamente nelle tue pipeline di analisi dei dati. L’IA più efficace amplifica invece che sostituire la creatività e la produttività umana. Perché non dare un’occhiata a Copilot di Open AI, che è ora integrato in GitHub e consente ai programmatori di scrivere codice in modo più efficace e veloce che mai, se vuoi un esempio legato alla codifica? GitHub Copilot è uno strumento fantastico che aumenta notevolmente il potenziale e la produttività di un programmatore. Chiedi a un programmatore che l’ha appena provato, l’unica risposta che potrebbe dare sarebbe di stupore, meraviglia e ammirazione. Gli analisti dei dati, quindi, dipenderanno sempre di più dagli strumenti di apprendimento automatico nel 2023 e oltre per consentire loro di svolgere le loro mansioni in modo più efficace. Vediamo alcuni degli esempi attualmente disponibili.

• Attenzione, per favore Focus Entertainment porta i titoli di Game Pass su GeForce NOW
• Incontra LLaSM un modello di linguaggio parlato-multimodale addestrato end-to-end, grande e con capacità conversazionali cross-modali in grado di seguire istruzioni verbali e linguistiche.
• La ricerca di Google esplora può il feedback dell’IA sostituire l’input umano per un apprendimento per rinforzo efficace in modelli di linguaggio di grandi dimensioni?

Strumenti Intelligenti: Questo si riferisce a programmi di intelligenza artificiale (IA) che trasformano automaticamente i dati da formati non strutturati, come documenti scritti, pagine web o fogli di calcolo Excel, in sistemi di database strutturati SQL. Ciò elimina gran parte del lavoro intensivo che gli analisti dei dati spesso svolgono nelle prime fasi di un progetto.

Elaborazione del Linguaggio Naturale: Ora gli analisti dei dati possono utilizzare il linguaggio naturale anziché codici datati come SQL o Python per interrogare i database. L’elaborazione del linguaggio naturale consente anche agli analisti di monitorare interattivamente la presenza sui social media di una specifica azienda e tenere traccia di elementi come consapevolezza del marchio, popolarità e analisi del sentiment, ecc. Nei formati di dati strutturati come grafi di conoscenza, gli analisti possono includere informazioni su un’azienda, come i suoi articoli di incorporazione o rapporti degli investitori, in modo che possano essere successivamente interrogati in modo più efficiente.

Analisi delle Serie Temporali: La creazione di modelli di apprendimento automatico per identificare automaticamente gli indicatori di rischio nei dati relativi agli utenti o nei dati finanziari dell’organizzazione consentirà un maggiore utilizzo dell’analisi basata su tali indicatori. Molte persone sono preoccupate che le macchine elimineranno le loro occupazioni quando apprendono dell’intelligenza artificiale.

Democratizzazione dei Dati

Dare a tutti i membri dello staff accesso ai dati, che siano o meno professionisti tecnici, è noto come democratizzazione dei dati. Oggi tutti concordano sul fatto che le decisioni basate sui dati portano a scelte migliori. Cosa significa una scelta basata sui dati? Significa fare affidamento sui dati anziché sul proprio istinto. Di conseguenza, sempre più aziende offrono formazione interna per aiutare i membri dello staff a diventare più competenti nel lavoro con i dati.

Competenza nell’uso dei dati: Cosa significa? Semplicemente implica che ogni persona del tuo staff deve essere competente nei metodi e nelle idee che riguardano il trattamento dei dati. Tuttavia, il fatto che i dati siano democratizzati non significa che non abbiamo bisogno di competenze tecniche. Ad esempio, le competenze tecniche sono ancora necessarie per supervisionare le pipeline di analisi dei dati e per guidare e assistere i membri dello staff non tecnici. L’uso sempre più diffuso di tecnologie per la creazione di dashboard come Looker, Tableau e Power BI è un buon indicatore della democratizzazione dei dati. Tuttavia, anche i dipartimenti al di fuori dell’analisi stanno facendo uso dei dati. La democratizzazione dei dati è necessaria anche per dipartimenti come marketing, crescita e prodotto, come dimostra l’emergere di strumenti che supportano queste divisioni, come AB Tasty per il test A/B, userpoll per l’onboarding guidato e Mixpanel o Heap per l’analisi del prodotto. L’emergere della rete API è un altro ambito in cui si evidenzia la democratizzazione dei dati. Attraverso la distribuzione di API, le aziende stanno rendendo sempre più accessibili i loro dati pubblicamente.

Analisi Incorporata

Esaminiamo ora l’analisi incorporata. Molto probabilmente, hai sentito parlare molto di realtà virtuale (VR) e realtà aumentata (AR) recentemente nelle notizie. Che si tratti delle recenti difficoltà di Meta, del previsto debutto degli occhiali Apple tra qualche anno, del nuovo Oculus Quest Pro, o tornando alle difficoltà che Google ha incontrato con l’introduzione di Google Glass. Parte del clamore è, infatti, vero. Gli analisti sono ora in grado di offrire ai clienti nuovi modi per percepire e comprendere i dati grazie agli sviluppi dell’hardware per la realtà aumentata e virtuale. Gli utenti saranno in grado di visualizzare più informazioni che mai su qualsiasi prodotto o servizio che stanno consumando grazie ai dati incorporati che saranno resi disponibili tramite l’hardware AR. Immagina di essere in un supermercato e di poter cliccare un pulsante per conoscere rapidamente l’impronta di carbonio di un prodotto, il contenuto calorico, i dettagli esatti della sua origine e eventuali ricette in cui potresti utilizzarlo. L’incorporazione delle informazioni analitiche facilita la democratizzazione dei dati. Consideriamo ora la VR. Abbiamo tutti realizzato la necessità del lavoro a distanza durante l’ultimo scoppio di COVID. La mancanza di connessione umana causata dalle riunioni online utilizzando servizi come Zoom e Google Meet è uno dei principali aspetti negativi del lavoro da remoto. Quindi, come si inserisce la VR in tutto ciò? Con buoni avatar ed espressioni emotive realistiche in sale riunioni virtuali completamente immersive, sarebbe in grado di simulare il senso di connessione che le persone provano quando sono fisicamente presenti in un ambiente vicino gli uni agli altri. Consente l’analisi di segnali non verbali come il contatto visivo e altri che vengono persi durante queste interazioni online. Inoltre, i consumatori di dati saranno in grado di comprendere più facilmente i messaggi che gli analisti cercano di trasmettere in un ambiente virtuale completamente virtuale, in cui gli analisti possono utilizzare i dati in modo geometrico, interattivo e in tre dimensioni anziché tramite presentazioni PowerPoint o altre tecniche più tradizionali. Gli analisti di dati avranno molta più libertà nel utilizzare metodi creativi per presentare i loro dati in un mondo virtuale completamente virtuale. Di conseguenza, l’adozione della VR avrà probabilmente un impatto maggiore sulla visualizzazione dei dati se include tutte le procedure necessarie per un analista di dati, come l’acquisizione e la preparazione dei dati.

Analisi Predittiva

Lo scopo dell’analisi predittiva è fare previsioni sugli eventi futuri utilizzando dati storici e tecniche analitiche come la modellazione statistica e l’apprendimento automatico. Ogni azienda può ora utilizzare dati storici e attuali per prevedere con precisione modelli e comportamenti millisecondi, giorni o anni nel futuro, con l’aiuto di strumenti e modelli avanzati di analisi predittiva. I modelli predittivi vengono spesso utilizzati dai rivenditori per pianificare le future esigenze di inventario, coordinare gli orari di spedizione e ottimizzare la disposizione dei negozi per le vendite. Gli strumenti di analisi predittiva verranno utilizzati sempre più frequentemente nel campo dell’analisi dei dati nei prossimi anni.

Dati come Servizio (DaaS)

L’analisi dei dati non funzionerà allo stesso modo in futuro come lo fa ora. Al momento, se si desidera una soluzione efficiente di analisi dei dati, spesso è necessario coinvolgere alcuni ingegneri dei dati per costruire i propri flussi di dati e alcuni analisti dei dati per analizzare i dati interni e produrre efficienti visualizzazioni dei dati per comunicare con il resto dell’organizzazione. Per molte nuove imprese, questo costo può essere proibitivo. Inoltre, trovare il talento IT necessario non è semplice. Ed è qui che DaaS può essere d’aiuto. Data as a Service, o DaaS per breve, è il nome dato alle applicazioni software basate su cloud che consentono agli utenti di gestire le proprie esigenze per data warehouse o strumenti di business intelligence. Questi strumenti DaaS possono essere ospitati e utilizzati da qualsiasi località. Vengono in diverse dimensioni. Fondamentalmente, consente ai sottoscrittori di offrire servizi di analisi dei dati senza dover mantenere un dipartimento di ingegneria dei dati o analisi dei dati. Poiché non è necessario assumere tanti ingegneri dei dati, ingegneri del software e analisti dei dati interni, gli analisti dei dati avranno molta più libertà nel utilizzare metodi creativi per presentare i loro dati in un mondo virtuale completamente virtuale. Di conseguenza, l’adozione della VR avrà probabilmente il maggior impatto sulla visualizzazione dei dati. DaaS dovrebbe alla fine comportare un aumento della produttività per le piccole e medie imprese. Man mano che sempre più aziende integrano i loro prodotti e servizi nel cloud, DaaS è diventato un metodo più popolare per integrare, gestire e fornire servizi di analisi dei dati. Consentirà agli analisti di condividere i dati in modo più facile rispetto a prima e semplificherà i compiti e i processi aziendali. Inoltre, negli ultimi anni, una nuova classe di prodotti – le cosiddette piattaforme di analisi a minimo codice o senza codice – è diventata popolare. Si tratta di sistemi progettati per non programmatori e solitamente dotati di interfacce utente trascina-e-rilascia. Senza avere alcuna conoscenza tecnica precedente, gli utenti possono sviluppare analisi, flussi di dati e cruscotti di visualizzazione. Ciò riduce significativamente gli ostacoli di accesso per le piccole e medie imprese che cercano di prendere decisioni basate sui dati senza avere abbastanza soldi per pagare un numeroso staff di analisti o ingegneri interni. Tra le piattaforme di analisi a basso o nessun codice ci sono quelle di GoodData, Priceloop e Bold BI.

Data Fabric

Data fabric è un approccio completo ai dati e all’intelligenza artificiale per utilizzare tutti gli investimenti attuali e futuri nel patrimonio dei dati, non solo una specifica tecnologia. La AI Ladder è una strategia facile da capire e implementare che si concentra sulla raccolta, l’analisi e l’incorporazione di tutti i dati aziendali per fornire esperienze clienti migliori e più coinvolgenti, servizi migliori e prodotti migliori, nonché aumentare l’efficienza delle operazioni aziendali. Quindi perché è così importante comprendere cosa sia un data fabric oggi? Stiamo entrando in una nuova era tecnologica, quindi la sfida più grande nell’era della conoscenza sarà colmare il divario di conoscenza e comprensione in modo che un maggior numero di dati e informazioni disponibili possano essere trasformati in conoscenza e intuizioni, con conseguenti prodotti e servizi più dinamici ed all’avanguardia, esperienze personalizzate dei clienti migliorate e maggiore efficienza operativa aziendale. Quindi, cosa impedisce alle organizzazioni di colmare quel divario con i dati già disponibili? La risposta di base è la complessità, che è creata dalla tecnologia, dalle dimensioni e dalle risorse umane. In sintesi, un data fabric riguarda l’utilizzo di persone e tecnologia per colmare il divario di conoscenza tra l’esperienza dell’azienda e i dati disponibili, ottenendo così beni e servizi più dinamici, esperienze clienti più coinvolgenti e maggiore efficienza aziendale.

IoT e dati in tempo reale

Il prossimo passo è la crescita dell’IoT e dei dati in tempo reale. La maggior parte di voi avrà probabilmente sentito parlare dell’Internet delle cose, o IoT, a questo punto. Che si tratti del tuo altoparlante smart del salotto o del tuo aspirapolvere robot. L’hardware viene sempre più utilizzato per monitorare e studiare il comportamento umano. Sempre più beni e servizi producono dati in tempo reale a causa della crescita dell’IoT. I dati in tempo reale sono spesso non strutturati e di grandi dimensioni. Ciò implica che ne ricevi molti e che siano piuttosto disordinati. Tuttavia, se sai come lavorare con dati in tempo reale e non strutturati, puoi scoprire intuizioni preziose sul mondo che ti consentiranno di aggiungere un vero valore economico. Uno degli esempi più recenti è Ring, un dispositivo intelligente con un’applicazione complementare che consente agli utenti di tenere sotto controllo dati video e audio in tutta la casa. I dispositivi IoT vengono utilizzati anche in diverse industrie e stabilimenti di produzione per monitorare strumenti e macchine. Google Maps utilizza anche l’IoT per monitorare i dati sul traffico in tempo reale e fornire avvisi su strade intasate vicino a te.

Allora, perché è importante per gli analisti dei dati? Più dati in tempo reale possiamo raccogliere sugli utenti di un sistema, migliore sarà la nostra capacità di comprenderli. Gli analisti dei dati saranno quindi in grado di aprire nuove opportunità per le aziende per cui lavorano. I dati in tempo reale e la crescita dell’IoT sollevano anche questioni sulla protezione dei dati. Ecco quindi. Il campo dell’analisi dei dati è uno che cambia rapidamente. Dovrai essere sempre vigile in questo campo.

Governance dei dati

Esaminiamo ora la governance dei dati. Come sappiamo tutti, l’economia moderna genera e consuma una quantità sempre maggiore di dati. Le preoccupazioni delle persone su come vengano creati e utilizzati i loro dati stanno crescendo insieme alla governance dei dati. La governance dei dati è diventata più popolare di recente a causa di queste preoccupazioni. E cosa significa esattamente governance dei dati? La governance dei dati si riferisce a garantire che i dati che produci siano di alta qualità e che siano conformi a tutte le leggi e i regolamenti applicabili nell’area in cui vengono prodotti e utilizzati. In sostanza, produciamo dati di alta qualità nel rispetto della legge. Pertanto, tutte le aziende oggi dovrebbero fare attenzione a sviluppare una politica di governance dei dati efficace. Un piano ben strutturato garantisce la protezione dei dati e mira a garantire che siano di alta qualità. La mancanza di una strategia può causare la perdita di opportunità commerciali a causa di dati di bassa qualità e, nel peggiore dei casi, portare a sanzioni o addirittura a pene detentive da parte delle autorità. Molti dei nostri follower in Europa saranno familiari con le normative GDPR, ma ci sono anche leggi equivalenti in altre regioni del mondo. Quindi è fondamentale che tutte le aziende abbiano processi di governance dei dati stabili oltre alle tecniche di governance dei dati. Per garantire che i dati siano conformi alla politica di governance dei dati, le piccole e medie imprese potrebbero dover frequentemente assumere responsabili della protezione dei dati. Tuttavia, non sono solo le aziende a lottare con la governance dei dati. Anche i consumatori hanno questa responsabilità. Quando è stata l’ultima volta che hai davvero letto i termini e le condizioni di un contratto su un’app che usi o aggiorni? Io menziono sempre nei miei articoli che i dati hanno un grande valore in questo mondo e le aziende farebbero di tutto per ottenerli. Capisco quanto sia difficile leggere quelle clausole e condizioni, ecco perché le aziende di tecnologia legale si stanno stabilendo in tutto il mondo per aiutarci a superare le problematiche della governance dei dati che affrontiamo come consumatori di dati privati. Di conseguenza, vedo un mercato futuro per le aziende di tecnologia legale innovative che utilizzano l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale per aiutare i clienti a comprendere le loro obbligazioni contrattuali. In questo settore, però, ci sono già dei protagonisti.

CONCLUSIONE

Quindi, qui concludiamo la nostra lista delle ultime tendenze nel dominio dell’analisi dei dati. È evidente che questo campo sta evolvendo rapidamente. Con l’emergere di tecnologie all’avanguardia, l’utilizzo crescente dei dati e una maggiore attenzione alla governance dei dati, il futuro dell’analisi dei dati appare incredibilmente promettente. Per sfruttare appieno il potenziale dei dati nei prossimi anni, sarà cruciale rimanere aggiornati sulle tendenze in questo campo. Quindi, intraprendiamo questo viaggio verso un futuro basato sui dati con curiosità e creatività, mentre esploriamo e otteniamo informazioni, dal mare di dati che ci circonda.

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