I dati. Cosa farne?
Parafrasando il tecnologo Harper Reed, se non ottenete risposte dai vostri dati, li state solo immagazzinando.
I dati sono un tesoro di intuizioni che le aziende dovrebbero utilizzare per basare le decisioni sui fatti piuttosto che sull'intuizione. Decisioni migliori significano risultati migliori.
Ma è difficile dare un senso ai dati. La scarsa alfabetizzazione dei dati è il secondo più grande ostacolo interno al successo per i Chief Data Officer di tutto il mondo, secondo il rapporto Gartner. A ciò si aggiunge la constatazione che il 50% delle aziende non disporrà di competenze sufficienti in materia di AI e di alfabetizzazione dei dati per "ottenere valore aziendale" entro il 2020.
Quindi, come rendere accessibile l'analitica? L'Augmented Analytics - il processo di automazione delle analisi con l'IA - può lasciare più tempo agli esperti data scientist per concentrarsi su "problemi specializzati" e dare ai lavoratori al di fuori dei team di analisi un facile accesso al valore che i dati hanno da offrire.
Questi lavoratori sono quelli che Gartner chiama citizen data scientist.
L'ascesa del cittadino scienziato dei dati
Gli analytics non sono più solo per gli analisti.
L'Augmented Analytics utilizza il Machine Learning per automatizzare attività analitiche che altrimenti richiederebbero una formazione o competenze specifiche.
In questo modo i dipendenti di tutta l'azienda possono accedere rapidamente alle informazioni più importanti e agire di conseguenza. E sta anche prendendo piede:
- Il 40% delle attività di data science sarà automatizzato entro il 2020 (Gartner).
- I citizen data scientist supereranno i data scientist nella quantità di analisi avanzate prodotte entro la fine del 2019 (Gartner)
Questo non rende i data scientist meno importanti, ma rende il loro lavoro più importante, eliminando le attività che richiedono tempo e aumentando l'efficienza.
Ciò significa che tutti i membri di un'azienda hanno a disposizione strumenti che migliorano il processo decisionale. Tutti hanno accesso diretto alle intuizioni e alle previsioni basate sui dati.
Tutti hanno le risposte di cui parlava Harper Reed.
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L'accessibilità delle analisi è una delle cinque cose che si perderebbero senza gli strumenti di analisi aumentata.
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