In questo anno di eventi inaspettati, spesso inimmaginabili, e di continui cambiamenti, sono emersi alcuni temi comuni. Sul fronte della tecnologia, è apparso evidente che ciò che consideravamo avanzato qualche anno fa è oggi essenziale quanto l’elettricità. Le videoconferenze di alto livello e le reti wireless sempre attive non sono più solo belle da avere, e nemmeno le piattaforme dati che supportano le imprese. Sapere di cosa avevano bisogno i dipendenti e i clienti nel 2020, e saperlo rapidamente, ha significato che la raccolta e l’utilizzo dei dati disponibili sono diventati davvero essenziali.
Alcune delle cose tendenza per Google Cloud, come i set di dati pubblici gratuiti, sono cresciuti rapidamente quest’anno per aiutare a tracciare e comprendere la pandemia.
Nel 2020 è diventato più importante anche il concetto di attività “data-first”, dove chiunque può accedere ai dati di cui ha bisogno. Così come la comprensione del fatto che la qualità dei dati può creare o distruggere un’azienda. Anche l’adattamento alle mutevoli esigenze dei clienti è diventato quasi istantaneamente una priorità per i rivenditori. Secondo il Magic Quadrant 2020 di Gartner per le soluzioni di qualità dei dati, la scarsa qualità dei dati costa alle organizzazioni una media di 12,9 milioni di dollari all’anno. Questo numero è destinato ad aumentare man mano che gli ambienti aziendali diventano sempre più digitalizzati e complessi.
Le 5 principali tendenze da tenere d’occhio nel 2021 secondo i leader di Google Cloud
1. L’analisi dei dati in tempo reale vi aiuterà a vedere il futuro
Debanjan Saha, VP, Google Cloud
Con il massiccio spostamento verso il cloud si assiste a un parallelo spostamento verso un più forte patrimonio di dati e una migliore analisi dei dati. Le piattaforme che guardano al futuro si stanno costruendo attorno all’analisi dei dati e il 2020 ha dimostrato quanto sia importante l’agilità del business. Uno dei grandi balzi che stiamo vedendo e diventerà più diffuso nel 2021 è l’analisi in tempo reale. Seguire i dati del passato può essere informativo, ma ci sono molti casi che richiedono dati immediati, soprattutto quando si tratta di reagire a eventi imprevisti. E questo può fare un’enorme differenza per il risultato finale.
Ad esempio, l’identificazione e l’arresto di una violazione della sicurezza di rete basata sulla disponibilità di dati in tempo reale potrebbe cambiare completamente la riduzione del rischio.
Mentre i dati in tempo reale rivoluzionano la rapidità con cui raccogliamo i dati, forse il dominio più inaspettato ma incredibilmente utile dell’analisi dei dati è quello dell’analisi predittiva. Tradizionalmente, i dati vengono raccolti solo dal mondo fisico, il che significa che l’unico modo per pianificare ciò che accadrà è guardare a ciò che potrebbe essere testato fisicamente. Ma con modelli predittivi e strumenti Artificial Intelligence/Machine Learning come BigQuery ML, le organizzazioni possono eseguire simulazioni basate su scenari e informazioni reali, fornendo loro dati su circostanze che sarebbero difficili, costose o addirittura impossibili da testare in ambienti fisici.
2. Nel 2021, avrai bisogno di un numero maggiore di database
Andi Gutmans, VP, Google Cloud
In questo anno di sfide costanti, la trasformazione digitale ha subito una rapida accelerazione. Le imprese stanno aumentando il loro ritmo per essere sicure di poter far fronte alle richieste dei loro clienti, con i dati al centro di tutto. Da oltre 40 anni, le imprese hanno messo in funzione banche dati in loco. Ma nei prossimi 18 mesi circa, continueremo a vedere un’enorme accelerazione nella distribuzione o nella migrazione dei database verso il cloud, raggiungendo il 75% entro il 2022. Questo non significherà solo spostare i database, ma ripensare ai requisiti di ciò che è necessario la trasformazione dell’azienda, che probabilmente includerà lo sviluppo su database nativi del cloud e una più stretta integrazione con le capacità analitiche e ML.
I database sono sempre stati una parte essenziale di ogni impresa, ma ora più che mai sono fondamentali per accelerare l’innovazione e la crescita. C’è una convergenza di dati analitici e operativi a supporto delle esigenze aziendali in tempo reale. La suddivisione di questi silos tra team e sistemi aiuterà le aziende a prendere decisioni più rapide, a identificare nuove opportunità di guadagno, a soddisfare più facilmente i mutevoli requisiti di conformità e a risparmiare sui costi operativi complessivi.
3. L’analisi non sarà più guidata dalla dashboard, ma vi arriverà attraverso esperienze di dati basati sull’IA
Colin Zima, Direttore della gestione del prodotto, Looker
Abbiamo già iniziato ad allontanarci dai dashboard statici che presentano ai team aziendali una serie specifica di dati. Questi dashboard sono stati una comune iterazione di business intelligence, ma hanno richiesto dei compromessi e non consentono il tipo di intelligenza e visibilità di cui hanno bisogno i moderni lavoratori aziendali.
Quello che viene dopo è l’esperienza dei dati, in cui i dipendenti ottengono i dati di cui hanno bisogno nei loro flussi di lavoro esistenti. La chiave di queste esperienze è che non sono di una taglia unica, ma sono fatte su misura per ciò di cui l’utente ha bisogno. Quindi, per molte aziende, questo significa abbandonare la necessità di mettere a disposizione dei dipendenti dashboard e tabelle pivot e passare alla creazione di prodotti di dati per uso interno. Questo tipo di approccio porta un’esperienza di prodotto per risolvere più velocemente i problemi dei dipendenti e porta a una migliore produttività.
La tecnologia è finalmente disponibile nel più ampio mercato aziendale per dare il potere dell’analisi a interi team – che include analisti di business, team di vendita e altri che non hanno conoscenze specialistiche o formazione. I dati di facile utilizzo e le soluzioni AI/ML si combineranno con queste nuove esperienze di dati per consentire decisioni in tempo reale e guidate dai dati.
4. I dati geospaziali saranno la chiave per sbloccare la trasformazione dell’impresa
Jen Bennett, Ufficio del CTO, Google Cloud
C’è stata una grande attenzione per i Big data e per l’aumento dei volumi di dati, ma nel 2021, non dimentichiamo la varietà dei dati, che continua a crescere come fattore chiave per la trasformazione del business.
La trasformazione digitale spesso deriva dal guardare il vostro business da un nuovo punto di vista, letteralmente. L’uso di dati provenienti da satelliti e droni, e di dati che hanno attributi di geo-localizzazione, sta diventando un elemento chiave di differenziazione nella comprensione del vostro business. In una catena di fornitura, la comprensione della localizzazione di materie prime, prodotti o beni, combinata con la capacità di prevedere meglio le interruzioni logistiche a livello globale, diventa fondamentale per la resilienza del business. Nelle vendite e nel marketing, avere una migliore comprensione dei segnali della domanda attraverso informazioni geografiche vi aiuta a ottimizzare le vostre limitate risorse e a far crescere il vostro mercato a costi contenuti. Le informazioni sulla mobilità sono diventate strumentali per la gestione del COVID-19 e per la più ampia perturbazione della pandemia globale.
Mentre le città e i governi si sono rivolti ai dati geospaziali in risposta al COVID-19, abbiamo anche visto una domanda crescente e una riflessione innovativa su ciò che è possibile fare combinando i dati geospaziali con altri dati come le vendite al dettaglio. Con la crescente attenzione alla sostenibilità, i dati geospaziali stanno dimostrando di sbloccare una serie di iniziative di sostenibilità, come il sourcing. Storicamente, i dati geospaziali erano riservati a coloro che erano esperti; tuttavia, la democratizzazione dei dati geospaziali e l’analisi e il calcolo su scala globale stanno rendendo accessibili questi dati, un tempo specializzati, in tutto il business.
Nel 2021, la capacità di un’azienda di fondere i dati geospaziali con altri dati e di collaborare in tutta l’azienda e in tutta la catena del valore a livello globale si rivelerà un elemento di differenziazione fondamentale.
5. I data lakes si evolveranno in modo intelligente per supportare infrastrutture aperte e multicloud
Debanjan Saha, VP, Google Cloud
I dati provengono da tante fonti al giorno d’oggi, e tipi di dati a lungo tenuti separati sono ora memorizzati e analizzati nello stesso posto. I dati aziendali ora incontrano i dati di log: i dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati sono tutti combinati. Le fonti di dati si estendono ai fornitori di cloud e superano i confini stabiliti da tempo.
La scala del cloud rende possibile l’analisi avanzata di tutti questi tipi di dati. Con ulteriori passi verso il multicloud, saranno ancora più essenziali data lake o magazzini più forti. Non si tratta di semplici magazzini, ma di un pilastro di una strategia di dati aziendali. Nel cloud, questi hanno assunto la forma di un data warehouse – che immagazzina principalmente dati strutturati in modo che tutto sia facilmente ricercabile – o di data lakes – che riuniscono tutti i dati di un’azienda indipendentemente dalla struttura. La linea tra “lake” e “warehouse” continua a confondersi. Ciò consente ai magazzini di integrare quei dati non strutturati e di utilizzare soluzioni AI/ML per rendere i data lakes più facili all’accesso, portando in ultima analisi a intuizioni e collaborazioni più rapide.
Se il 2021 sarà come il 2020, vedremo molte cose che non ci aspettavamo. Speriamo che non sia così selvaggio come il 2020… ma nel caso in cui lo sia, si può essere preparati all’imprevisto. Ciò significa che potete sfruttare i dati in tempo reale, aspettarvi molto di più dai database aziendali, e tutti nella vostra organizzazione possono ottenere autonomamentoe le informazioni e i rapporti di cui hanno bisogno.
