Il mercato dei dati è in piena espansione. Si stima che le aziende abbiano speso più di 200 miliardi di dollari nel 2021 in soluzioni di big data e business analytics, con un aumento del 10% rispetto al 2020. Anche la domanda di professionisti di dati sta crescendo esponenzialmente. 

Essere in grado di trasformare rapidamente la propria attività aziendale diventa fondamentale oggi per sopravvivere in un mondo in continua e rapida evoluzione. 

Infatti, con il grande afflusso di informazioni, ogni interazione digitale genera dati preziosi che possono fornire informazioni utili, agevolando e velocizzando i processi decisionali nel mondo digitale.

Ma cosa sta alimentando tutta questa crescita? Cinque sono i trend individuati dal report Tableau  che definiranno il mercato dell’analisi dei dati nel 2022 e oltre.

I trend

Intelligenza artificiale

L’AI sta facendo rapidi progressi soprattutto nel campo dell’analisi dei dati, settore nel quale non solo aumenta le potenzialità umane, ma aiuta anche a ricavare un migliore valore di business. Questi progressi stanno riducendo le attività ripetitive svolte dalle persone, lasciando loro la libertà di dedicarsi a compiti più raffinati e più creativi. Inoltre, la pandemia e il lavoro a distanza hanno aumentato significativamente le opportunità di tracciare e misurare i dati, generando una nuova cultura data-driven nelle organizzazioni. Questa cultura dei dati sta alimentando gli investimenti in analisi basate sull’AI.

Etica

Oggi più che mai la fiducia e la trasparenza devono essere alla base dell’innovazione, della crescita e delle relazioni con i clienti, riducendo il rischio che la tecnologia possa costituire un danno. Le organizzazioni hanno l’opportunità e la necessità di definire in modo proattivo le procedure per sviluppare e usare in modo responsabile i dati e l’intelligenza artificiale. 

Sviluppo del personale

I responsabili delle risorse umane segnalano che le competenze relative ai dati, come la capacità di analisi e data science, sono state tra le più richieste nel 2021. Acquisire dimestichezza con i dati e competenze nel campo dell’analisi, almeno a un livello base, diventerà quindi fondamentale. Ancora molto è il lavoro da fare per permettere alla cultura dei dati di entrare di diritto nei piani di studio di tutte le discipline e di costituire un “must” negli ambienti di lavoro. Le organizzazioni che puntano ad essere sempre più competitive capiscono anche il valore delle competenze in materia di dati e riconoscono la necessità di formare il personale per affrontare le sfide del futuro, non certo limitandosi solo a corsi di formazione sugli strumenti per usare i dati, ma valorizzando una profonda alfabetizzazione relativa ai dati stessi.

Governance flessibile

Le organizzazioni devono adottare un piano di governance efficace per trasformare questi dati così preziosi in una risorsa strategica in grado di favorire l’attività aziendale. Adottando nuove tecniche di governance dei dati le organizzazioni possono conquistare un ruolo di primo piano nella trasformazione, purché riescano a raggiungere un equilibrio tra autonomia delle persone e controllo. In questo modo tutti potranno dare il massimo contributo nell’organizzazione, si favorirà l’innovazione e si consoliderà il vantaggio competitivo.

Data Equity

I dati si rivelano un’ottima risorsa per il cambiamento e per estendere e approfondire il supporto a una causa. La data equity è da intendere come la capacità di raccogliere, analizzare, interpretare e utilizzare i dati secondo principi di uguaglianza ed equità. Si tratta di rendere i dati più inclusivi, più rappresentativi e più efficaci, grazie al senso di proprietà condiviso che sorge tra tutti i soggetti interessati.
Esistono inoltre alcune buone pratiche da attuare per rispettare la data equity:

• Democratizzazione dei dati e delle risorse rilevanti, che diventano pubblicamente accessibili
• Separazione dei dati aggregati per renderli più rappresentativi
• Utilizzo di un linguaggio che mette le persone al primo posto, accanto ai dati
• Ottimizzazione del modo in cui i dati vengono tradizionalmente presentati
• Adozione di modelli incentrati sulle esperienze delle persone

È importante separare i dati aggregati, suddividendoli e considerando diversi ambiti, diverse unità e misure, anziché utilizzare esclusivamente valori medi generalizzati. Si ottiene anche maggiore chiarezza rispetto a quanto avviene con le sole variabili di genere, etnia e reddito, facendo emergere più dettagli sull’esperienza individuale di ciascuno. I dati disaggregati consentono di distinguere più chiaramente le persone in mezzo ai dati, per soddisfare meglio le loro esigenze e perfezionare le soluzioni proposte da governi, istituzioni e organizzazioni vicine alla comunità locale.

Con queste pratiche si cerca di rendere i dati più accurati e più inclusivi, tracciando una panoramica contestualizzata delle persone che stanno dietro i singoli dati, per rappresentare e supportare meglio tutti i membri di una comunità.

Per approfondire e conoscere meglio il pensiero, le ricerche e le storie dei clienti a proposito dei trend, leggi il report Tableau completo sui Data Trends.

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