Gartner identifică principalele 10 tendințe pentru 2023 în domeniul datelor și funcțiilor analitice

Gartner a identificat cele mai importante 10 tendințe în domeniul datelor și funcțiilor analitice (D&A) pentru 2023 care îi pot ghida pe liderii D&A să găsească noi modalități de a obține valoare, anticipând schimbările și transformând incertitudinea extremă în noi oportunități de afaceri.

Domeniul datelor și funcțiilor analitice (Data and Analytics – D&A) se referă la modalitățile în care datele sunt gestionate pentru a valorifica toate căile de utilizare a lor, precum și analiza acestora, având ca scop îmbunătățirea deciziilor, a proceselor de afaceri și a rezultatelor, cum ar fi descoperirea de noi riscuri, provocări și oportunități de afaceri.

„Nevoia de a oferi o valoare demonstrabilă organizației determină aceste tendințe în D&A”, a declarat Gareth Herschel, VP Analyst la Gartner. „Directorii responsabili de date și funcții analitice (Chief data and analytics officers – CDAO) și liderii din domeniul D&A trebuie să întrețină un dialog cu părțile interesate în cadrul organizațiilor lor pentru a înțelege care este cea mai bună abordare pentru a stimula adoptarea D&A. Aceasta are ca finalitate obținerea de analize și perspective în număr mai mare și de calitate mai bună, luând în considerare psihologia și valorile umane”, a completat Gareth Herschel.

Analiștii Gartner au prezentat la Gartner Data & Analytics Summit principalele 10 tendințe din domeniul D&A pe care liderii IT și de afaceri trebuie să le abordeze și să le încorporeze în strategia lor D&A (vezi Figura 1).

Tendința 1: Optimizarea valorii

Majoritatea liderilor D&A se străduiesc să convertească în termeni de afaceri valoarea pe care ei o furnizează organizației. Optimizarea valorii din portofoliul de date, funcții analitice și inteligență artificială (AI) al unei organizații necesită un set integrat de competențe de gestionare a valorii, inclusiv evidențierea valorii, analiza fluxului de valoare, clasarea și prioritizarea investițiilor, precum și măsurarea rezultatelor pentru afacere pentru a se asigura că valoarea estimată este și cea obținută.

„Liderii D&A trebuie să optimizeze valoarea prin construirea de scenarii de valoare care stabilesc legături clare între inițiativele D&A și prioritățile critice pentru operațiunile organizației”, a spus Herschel.

Tendința 2: Gestionarea riscurilor legate de AI

Utilizarea pe scară din ce în ce mai largă a inteligenței artificiale a expus companiile la noi riscuri, cum ar fi riscurile etice, alterarea datelor de training sau eludarea detectării fraudelor, toate acestea fiind necesar a fi atenuate. Gestionarea riscurilor legate de AI nu înseamnă doar respectarea reglementărilor. Guvernarea eficientă a inteligenței artificiale și practicile responsabile de AI sunt, de asemenea, esențiale pentru a consolida încrederea între părțile interesate și pentru a cataliza adoptarea și utilizarea AI.

Tendința 3: Observabilitate

Observabilitatea este o caracteristică care permite înțelegerea comportamentului sistemului D&A și permite răspunsul la întrebările legate de acest comportament.

„Observabilitatea permite organizațiilor să reducă timpul necesar pentru a identifica principala cauză a problemelor care afectează performanța și să ia decizii de afaceri în timp util și totodată eficiente din punct de vedere al costurilor, folosind date fiabile și exacte”, a spus Herschel. „Liderii D&A trebuie să evalueze instrumentele de observabilitate a datelor pentru a înțelege nevoile utilizatorilor primari și pentru a determina modul în care acestea se potrivesc în ecosistemul general al organizației”, a completat Herschel.

Tendința 4: Partajarea datelor este esențială

Partajarea datelor include procesele derulate atât la nivel intern (interne, între departamente sau între filiale), cât și extern (între departamente din cadrul organizației sau între diverse subsidiare ale acesteia). Organizațiile pot crea „date ca produs”, în care elementele D&A sunt pregătite ca produse livrabile sau partajate.

„Colaborările în partajarea datelor, inclusiv cele externe unei organizații, sporesc valoarea acestui proces prin adăugarea de active de date reutilizabile, create anterior”, a declarat Kevin Gabbard, Senior Director, Analyst la Gartner. „Adoptați un design de data fabric pentru a obține o arhitectură unică pentru partajarea datelor prin surse de date eterogene, interne și externe”, a adăugat Kevin Gabbard.

Tendința 5: Sustenabilitatea D&A

Nu este suficient ca liderii D&A să pună la dispoziție analize și perspective pentru proiectele ESG (de mediu, sociale și de guvernanță) ale organizației. Liderii D&A trebuie, de asemenea, să încerce să-și optimizeze propriile procese pentru îmbunătățirea sustenabilității. Beneficiile potențiale sunt enorme. Practicienii D&A și AI devin din ce în ce mai conștienți de faptul că amprenta lor energetică este în creștere. Prin urmare, apar o varietate de practici, cum ar fi utilizarea energiei regenerabile de către centrele de date (cloud), utilizarea unui hardware mai eficient din punct de vedere energetic și utilizarea small data și a altor tehnici de învățare automată (ML).

Tendința 6: Un model practic de Data Fabric

Data fabric este un model de design de gestionare a datelor care folosește toate tipurile de metadate pentru a observa, analiza și recomanda soluții de gestionare a datelor. Prin asamblarea și îmbogățirea semanticii datelor de bază și prin aplicarea analizei continue asupra metadatelor, structura de date generează alerte și recomandări care pot fi folosite atât de oameni, cât și de sisteme. Permite utilizatorilor de afaceri să „consume” date cu încredere și facilitează dezvoltatorilor mai puțin calificați să devină mai versatili în procesul de integrare și modelare.

Tendința 7: AI emergentă

ChatGPT și AI generativă sunt avangarda viitoarei tendințe AI emergentă. AI emergentă va schimba modul în care majoritatea companiilor operează în termeni de scalabilitate, versatilitate și adaptabilitate. Următorul val de AI va permite organizațiilor să aplice inteligența artificială în situații în care astăzi nu este încă fezabilă, făcând AI din ce în ce mai răspândită și mai valoroasă.

Tendința 8: Ecosisteme convergente și componibile

Ecosistemele D&A convergente proiectează și implementează platforme D&A pentru a funcționa coeziv prin integrări facile, prin guvernanță și interoperabilitate tehnică. Componibilitatea unui ecosistem este asigurată prin arhitectura, asamblarea și implementarea aplicațiilor și a serviciilor configurabile.

Cu o arhitectură potrivită, sistemele D&A pot fi mai modulare, mai adaptabile și mai flexibile. În acest mod, ele pot scala în mod dinamic și vor răspunde nevoilor în creștere și în schimbare ale operațiunilor de afaceri și pentru a permite evoluția pe măsură ce mediul de afaceri și de operare se va schimba.

Tendința 9: Consumatorii devin creatori

Procentul de timp petrecut de utilizatori urmărind tablouri de bord predefinite va fi înlocuit cu experiențe de utilizator conversaționale, dinamice și încorporate, care răspund nevoilor specifice, la un moment dat, ale consumatorilor de conținut.

Organizațiile pot extinde adoptarea și impactul funcțiilor analitice, oferind consumatorilor de conținut informații ușor de utilizat și încorporate, precum și experiențele conversaționale de care au nevoie pentru a deveni creatori de conținut.

Tendința 10: Oamenii rămân principalii factori de decizie

Nu orice decizie poate sau ar trebui să fie automatizată. Grupurile D&A abordează în mod explicit suportul decizional și rolul uman în luarea deciziilor automate și augmentate.

„Eforturile de a dezvolta automatizarea deciziilor fără a lua în considerare rolul uman în decizii vor avea ca rezultat o organizație bazată pe date, fără conștiință sau scop consecvent”, a spus Herschel. „Programele de educare în privința utilizării datelor din interiorul organizațiilor trebuie să pună accent pe combinarea datelor și a funcțiilor analitice cu luarea deciziilor umane”, a adăugat Herschel.