Tendenze in dati e analisi per il 2023

Nelle tendenze del marketing digitale, i big data e l'analisi sono due dei settori più innovativi del mondo del marketing di oggi. Secondo un rapporto di DataToBiz, i ricavi del mercato globale dei big data supereranno i 100 miliardi di dollari entro il 2027.

L'analisi dei big data è una delle tendenze tecnologiche più potenti e sta rivoluzionando molteplici settori a livello globale, dall'assistenza sanitaria alla quarta rivoluzione industriale. Grazie alle applicazioni cloud, le aziende possono ora monitorare e analizzare i dati in tempo reale e apportare miglioramenti più velocemente che mai.

Questa tecnologia farà senza dubbio parlare di Internet nei prossimi mesi, quindi diamo un'occhiata alle principali tendenze per dati e analisi nel 2023 .

Tendenze in dati e analisi 2023

1) Trasformazione digitale

La trasformazione digitale sta guidando la tecnologia in tutte le direzioni mentre approfondiamo l'internet delle cose, l'apprendimento automatico e i big data.

Nel 2020 i dispositivi connessi a Internet erano 9,7 miliardi; entro il 2030 tale numero dovrebbe raggiungere i 29,4 miliardi. L'immensa quantità di dati generati da questi dispositivi significa che il ruolo dei big data nel nostro mondo è solo in crescita.

Allo stesso tempo, l'intelligenza artificiale giocherà un ruolo sempre più importante nell'elaborazione dei dati, poiché sarà essenziale per estrarre significato dall'enorme quantità di dati che stiamo accumulando. Nei prossimi mesi e anni, continueremo a trovare nuove applicazioni per la trasformazione digitale.

2) Intelligenza aziendale

Business Intelligence (BI) utilizza software e servizi per fornire informazioni fruibili che forniscano ai propri utenti conclusioni dettagliate sullo stato della loro attività. Nei prossimi mesi e anni, questa disciplina continuerà a svilupparsi e raggiungere tutti i settori. Vedremo la sua influenza sulle decisioni aziendali strategiche e tattiche.

Le previsioni indicano che il valore globale del mercato della BI e dell'analisi raggiungerà i 18 miliardi entro il 2025 , quindi prevediamo una crescita a tutti i livelli. La BI collaborativa renderà disponibili informazioni preziose senza la necessità di sapere come utilizzare una piattaforma specializzata, rendendo i dati più accessibili agli utenti non tecnici.

3) Tecnologia cloud

Oltre il 70% delle aziende ha migrato almeno una parte dei propri carichi di lavoro al cloud pubblico e si prevede che l'adozione del cloud aumenterà ancora di più nei prossimi anni. Secondo uno studio di McKinsey, la spesa per il cloud aziendale ha superato i budget del 23% e circa il 30% di tale spesa non è stata sfruttata adeguatamente.

Le tecnologie cloud-native sono l'unica soluzione sostenibile per le nostre strutture aziendali e IT, in quanto sono in continua evoluzione. Tuttavia, a causa della loro complessità, vi è la necessità di strumenti self-service standardizzati che consentano agli utenti non tecnici di raccogliere, analizzare e interpretare i dati.

4) Dati come servizio (DaaS)

Le stime indicano che il mercato dei dati come servizio (DaaS) raggiungerà 11 miliardi di entrate entro il 2023 . Questo settore ha raggiunto un punto in cui anche i giocatori più piccoli possono facilmente entrare nel settore e generare entrate . Anche le nicchie più estreme possono trarre valore dai dati.

Se i dati generati nella tua azienda possono offrire valore agli altri, i dati come servizio potrebbero essere un modo interessante per generare entrate. Quindi è un ottimo momento per ripensare alla tua offerta di dati e scoprire nuovi modi per contribuire.

5) Tecnologia e Benessere

Il settore della salute e del benessere sta assumendo un ruolo di primo piano nelle nostre vite e i dati ne sono una parte molto importante. Ad esempio, i servizi medici stanno scoprendo nuovi modi per comunicare con i loro pazienti e le aziende si stanno sforzando di scoprire e implementare strategie che migliorino la salute dei loro lavoratori.

Le aziende ora hanno la possibilità di raccogliere dati medici da tutto il mondo e utilizzarli in nuovi modi per identificare i trattamenti prima e più velocemente che mai. In futuro, prevediamo che questa tendenza contribuirà a creare sistemi medici più efficienti per le persone.

6) Veicoli senza conducente

Sono anni che si sente parlare di guida autonoma , ma ora è ancora più vicina a diventare una realtà. La società di veicoli autonomi di Alphabet, Waymo, sta già utilizzando veicoli autonomi nelle sue sedi a Phoenix e San Francisco. Walmart utilizza anche un programma di veicoli autonomi in Arkansas dal 2020.

Fonte: Arstechnica

Poiché le aziende continuano a utilizzare i dati derivati ​​da questi primi esperimenti con programmi di guida autonoma, l'unica strada possibile è andare avanti. Nei prossimi anni, i big data aiuteranno a definire ulteriormente i modi per implementare i veicoli senza conducente nelle nostre vite in modo sicuro ed efficiente per tutti .

7) Big Data per aiutare la ricerca sui cambiamenti climatici

Per compiere progressi nella lotta al cambiamento climatico, è assolutamente indispensabile che il dibattito e le azioni da attuare siano guidate dai dati.

Sostenere le previsioni delle organizzazioni che combattono il cambiamento climatico con dati solidi aiuterà ad andare oltre il dibattito e iniziare a collaborare a livello globale per attuare le azioni necessarie per combattere questa minaccia.

I big data forniscono una fonte imparziale di informazioni su ciò che sta realmente accadendo sul pianeta e, in combinazione con tecnologie come l'intelligenza artificiale e l'analisi , contribuiranno a determinare le azioni più efficaci per coordinare gli sforzi tra governi e imprese.

8) L'analisi in tempo reale guadagna terreno dopo la pandemia

Durante la pandemia covid del 2020, i dati non solo hanno aiutato nella ricerca di cure e vaccini, ma anche nella gestione degli assembramenti e nel mantenimento della distanza sociale .

Ad esempio, le telecamere di sorveglianza intelligenti possono contare quante persone entrano ed escono da un luogo e avvisano quando viene raggiunta la capacità massima. Possono anche essere posizionati in punti chiave che generano colli di bottiglia e rilevano i momenti in cui il flusso di persone diventa troppo denso, rendendo difficile mantenere la distanza sociale.

Un altro uso interessante dei dati nel corso degli anni è stato quello di identificare punti caldi e modelli di contagio, ad esempio l'esistenza di superdiffusori.

Ora che siamo andati oltre le misure di distanza sociale, prevediamo che nei prossimi mesi questi progressi contribuiranno allo sviluppo della scienza dei dati in generale .

9) Più elaborazione del linguaggio naturale (PNL)

I big data, l'intelligenza artificiale, l'internet delle cose e l'apprendimento automatico stanno abbattendo le barriere nell'interazione tra tecnologia e persone. E l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è ciò che ci consente di dare un volto più umano a tutte queste tecnologie.

L'elaborazione del linguaggio naturale consente agli esseri umani e alle macchine di comunicare "da pari a pari" , il che aiuta a eliminare i dubbi e incoraggia l'adozione di nuove tecnologie.

Grazie a PLN, gli utenti potranno interagire facilmente con sistemi intelligenti , senza dover superare una curva di apprendimento. Ciò consentirà alle nuove tecnologie di integrarsi nella loro vita quotidiana in modo molto più comodo e naturale.

10) Automazione dell'analisi dei Big Data

L'automazione è uno dei principali fattori di trasformazione nell'odierno ambiente dati. In particolare, l'automazione dell'analisi dei big data è una delle aree più promettenti e che riteniamo acquisirà importanza nel 2023 e oltre.

L'automazione dei processi analitici (APA) fornirà alle organizzazioni una vasta gamma di informazioni e capacità predittive, in particolare in relazione al ruolo della potenza di calcolo nei processi decisionali. Il risultato sarà che le aziende che lo utilizzano potranno essere più efficienti sia nel generare risultati che nel ridurre i costi.

11) Analisi Aumentata

L'Augmented Analytics gioca un ruolo rivoluzionario nella raccolta, elaborazione e condivisione dei dati combinando intelligenza artificiale e protocolli di machine learning. I loro algoritmi altamente sofisticati sono in grado di produrre suggerimenti sensibili al contesto, automatizzare le attività e analizzare le conversazioni.

In alcuni settori specifici, come la difesa o i trasporti, l'Augmented Analytics consentirà di razionalizzare la crescente quantità di dati aziendali e sarà applicata in un numero sempre maggiore di aree, il che ne aumenterà ulteriormente l'efficacia.

Nei prossimi anni, l'analisi aumentata crescerà di importanza di pari passo con i consumatori aumentati: utenti aziendali che impiegheranno funzionalità automatizzate, contestuali, mobili e di linguaggio naturale come parte del loro processo di analisi.

12) Analisi della sicurezza con i Big Data

A causa del rapido progresso della digitalizzazione, le strategie convenzionali per la sicurezza dei dati sono in ritardo, portando a un aumento della criminalità informatica e delle violazioni della sicurezza dei dati . Logicamente, questo pone una preoccupazione per le aziende.

In questo contesto, l'analisi della sicurezza dei big data può essere di grande aiuto, poiché facilita la raccolta, l'archiviazione e l'analisi di grandi quantità di dati sulla sicurezza quasi in tempo reale . Di conseguenza, aiutano a rilevare e combattere efficacemente le minacce.

L'analisi della sicurezza con i big data consente di elaborare enormi quantità di dati e gestirli per proteggerli dagli attacchi informatici.

13) Automazione robotica dei processi (RPA)

Robotic Process Automation o RPA è una tecnologia all'avanguardia che consente di creare, implementare e gestire robot per imitare le azioni umane interagendo con sistemi e software digitali .

Il grande vantaggio dell'RPA è che consente di eseguire grandi volumi di lavoro senza errori umani e il tutto ad alta velocità. Pertanto, riteniamo che sarà sempre più adottato da industrie e aziende che apprezzano la precisione e l'efficienza. Riteniamo quindi che sia una delle principali tendenze di dati e analisi per il 2023 e oltre.

14) Intelligenza artificiale come servizio (AI as a service o AIaaS)

AI as a service consiste in un'entità esterna che offre funzionalità AI avanzate in cambio di un canone di abbonamento.

Questa tendenza sarà particolarmente importante per le piccole e medie imprese , in quanto contribuirà a sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale senza la necessità di competenze interne .

Le applicazioni dell'IA come servizio includono il servizio clienti, l'analisi dei dati e l'automazione della produzione. È una tecnologia facilmente accessibile, conveniente, trasparente e scalabile, quindi crediamo che abbia tutto per diventare uno dei protagonisti di dati e analisi del futuro.

15) Analisi predittiva

Come definito da IBM, l'analisi predittiva è un ramo dell'analisi avanzata che effettua previsioni sui risultati futuri utilizzando una combinazione di dati storici con modellazione statistica, tecniche di data mining e apprendimento automatico .

Con l'aumento dei dati, l'analisi predittiva diventerà indispensabile per le aziende che vogliono identificare rischi e opportunità e cercare soluzioni adeguate, soprattutto in settori come il meteo, la sanità o la ricerca scientifica.

16) Migrazione al Cloud

La migrazione al cloud è il processo di spostamento di risorse digitali come dati, carichi di lavoro, risorse IT o applicazioni in infrastrutture cloud , basato su un ambiente self-service on-demand.

La migrazione al cloud ha grandi vantaggi per le aziende, in quanto consente prestazioni ed efficienza in tempo reale con livelli minimi di incertezza. A causa di questi vantaggi, sempre più aziende migreranno le proprie risorse digitali nel cloud per diventare più redditizie, agili e innovative nelle loro operazioni aziendali.