La narrazione dei Big Data non è nuova: più dati ci sono meglio è. Di sicuro stiamo ottenendo più dati. Entro il 2025 produrremo 163 trilioni di gigabyte all'anno, il che equivale a 276 miliardi di persone in più su Facebook o a 150.000 e-mail in più al giorno. È un sacco di spam.
Ma tutti questi dati lo renderanno migliore? Dipende da come li si usa. Una quantità enorme di dati non servirà a molto se non li sfruttiamo correttamente.
Se non consolidiamo la struttura analitica per garantire che il maggior numero di persone tragga il massimo beneficio dai propri pool di dati. È proprio questo il problema che le aziende devono affrontare.
Più dati, più problemi
Ci sono tonnellate di dati e le aziende stanno giocando a rimpiattino per rendere i loro sistemi all'altezza di gestirli tutti.
Secondo uno studio di Gartner, l'87% delle organizzazioni soffre di "scarsa maturità in materia di BI e analisi".
Ciò significa che sono meno preparati a modernizzare le loro capacità di BI, a causa di un'infrastruttura IT "primitiva o invecchiata", di una grande distanza tra l'IT e gli utenti aziendali e di tutto il tempo perso per la preparazione e la modellazione dei dati affidata a team di analisi specializzati.
Le strutture sono spesso frammentate, così come gli stessi set di dati: team diversi utilizzano strumenti di BI diversi per elaborare i dati in silos diversi.
Anche questi strumenti di analisi dei big data possono essere fonte di confusione e i membri del team esiteranno a utilizzarli.
Tutto questo aggrava il fatto che le informazioni provenienti dai dati non sono semplici, di facile accesso o panoramiche nella loro copertura aziendale.
In altre parole, le intuizioni non sono così penetranti come potrebbero essere.
Rendere efficienti i sistemi e unificare i silos di dati in un unico lago virtuale può essere il primo passo per aiutare tutti a ottenere valore dai dati aziendali. Per consentire all'utente finale medio di prendere ogni decisione con i dati.
All'apertura dell'accesso ai dati. Per dare un senso alla vera democratizzazione dei dati.
Quindi, che dire dell'alfabetizzazione ai dati?
Diciamo che i dati di un'organizzazione si trovano in un unico luogo e sono accessibili a tutti gli utenti finali che ne hanno bisogno. Che siano democratizzati. Significa che gli utenti finali avranno le competenze necessarie per interpretarli correttamente ed estrarne tutto il valore? Probabilmente no.
Secondo Gartner, la scarsa alfabetizzazione ai dati e la mancanza di competenze o di personale competente sono il secondo e il terzo ostacolo al successo dei Chief Data Officer.
Questo dato è stato confermato da uno studio dell'Università della Pennsylvania, secondo il quale solo il 24% dei decisori senior ha superato un test di alfabetizzazione sui dati.
Non si tratta nemmeno di una questione generazionale: lo stesso studio ha rilevato che i nativi digitali, come i millennial, hanno ottenuto solo il 22%.
Con un divario di competenze in materia di scienza dei dati così ampio, rendere disponibili i dati non è sufficiente: la forza lavoro deve essere riqualificata per sapere cosa fare con essi. O forse no.
Forse il passo successivo alla democratizzazione dell'accesso ai dati è la democratizzazione dell'accesso al valore dei dati.
Con questo intendiamo ridurre, o eliminare completamente, il livello di alfabetizzazione dei dati necessario per interpretarli in modo efficace e utilizzarli per prendere decisioni migliori.
È qui che entra in gioco AI .
AI è l'ingrediente segreto.
AI può essere il traduttore di dati aziendali per eccellenza:
⚡ Analitica aumentata
Utilizzando il Machine Learning (ML), l'Augmented Analytics fa tutto il lavoro dietro le quinte per rendere i dati pronti per il dashboard più velocemente.
Automatizza le attività che richiedono molto tempo, come la preparazione e la manipolazione dei dati, consentendo di ottenere informazioni preziose da grandi quantità di dati grezzi in una frazione del tempo normalmente necessario.
Secondo le parole di Gartner, l'Augmented Analytics consente alle aziende di dedicare "meno tempo all'esplorazione dei dati e più tempo ad agire sulle intuizioni più rilevanti". In altre parole, ci sono meno processi che fanno da collo di bottiglia, quindi le aziende possono ottenere più rapidamente ciò di cui hanno bisogno e i data scientist possono concentrarsi su compiti più importanti.
In combinazione con la capacità del ML di apprendere dai dati nel tempo, l'Augmented Analytics può far risparmiare tempo e creare connessioni tra i dati per fornire consigli e previsioni efficaci.
💬 Conversazione AI
Ora che i dati sono preparati e pronti all'uso, si tratta di capire come gli utenti interagiscono con essi. Gli strumenti di BI tradizionali li presentano in grafici e diagrammi, ma le persone e i dati lavorano meglio insieme se parlano la stessa lingua.
Ecco perché il sito AI è ideale. Utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere e produrre un parlato naturale, in modo che le persone possano essenzialmente parlare con un collega in più che conosce a fondo i dati aziendali.
In questo modo, l'utente finale medio non dovrà affrontare grafici complessi, ma semplicemente chiedere.
Salve AI consulente
Questi sono i due pilastri di un consulente AI . Una piattaforma conversazionale che estrae automaticamente gli insight dai dati e genera consigli in base ad essi. Che non solo informa gli utenti, ma li guida attraverso i loro dati per prendere decisioni migliori.
Un consulente di AI democratizza i dati, ma va oltre l'accesso ai dati, mitigando i problemi di alfabetizzazione dei dati per fornire approfondimenti inestimabili a chiunque ne abbia bisogno.