Qlik: investire in Data-to-Insights aiuta a incrementare gli utili

gartner data e analytics
Un nuovo strumento di valutazione di Qlik consente a tutte le imprese di misurare le proprie capacità e lacune a livello di Data-to-Insights al fine di migliorare le prestazioni finali.

Una nuova ricerca di Qlik sottolinea come le aziende che investono nello sviluppo di competenze di data-to-insights (D2I), attraverso le moderne pipeline di analytics e di dati, stiano registrando notevoli incrementi negli utili. Qlik ha studiato un nuovo strumento di valutazione offerto da IDC, grazie al quale ogni azienda può misurare i punti di forza e le lacune delle proprie pipeline di dati. Questo tool fornisce anche una serie di raccomandazioni che aiuteranno le imprese a sostenere e focalizzare meglio gli investimenti strategici per ottenere un impatto significativo sui profitti.

L’altra novità di Qlik è rappresentata dalla ricerca Data as the New Water: The Importance of Investing in Data and Analytics Pipelines, che fornisce una ripartizione geografica dettagliata delle differenze significative del modo in cui gli intervistati (Stati Uniti, Regno Unito, Brasile, Australia, Singapore e Giappone) sono posizionati, in modo da raccogliere i benefici o da rimanere indietro rispetto ai concorrenti, sulla base della forza delle loro pipeline di dati.

L’indagine condotta su 1.200 manager aziendali, mostra che le imprese con le più alte competenze dimostrabili di D2I hanno ottenuto un impatto significativo sui profitti.

  • L’88% dei Leader ha dichiarato che l’efficienza operativa è migliorata (rispetto al 76% generale), e il miglioramento medio è stato del 21% (rispetto al 17% generale)
  • L’86% dei Leader ha affermato che le entrate sono aumetate (contro il 74% generale), e l’incremento medio è stato del 23% (contro il 17% in generale)
  • Il 90% dei Leader ha dichiarato che l’utile è aumentato (rispetto al 76% generale) e che l’aumento medio è stato del 24% (rispetto al 17% generale)

dati

I risultati specifici a livello geografico mostrano come esistano differenze significative nel modo in cui ogni Paese e ogni Regione si stia approcciando all’utilizzo delle pipeline di dati e alle loro capacità D2I, e come questi approcci stiano influenzando le prestazioni aziendali.

  • Il punteggio medio D2I è di 41.6 nei 10 Stati esaminati. Un’analisi specifica per Paese mostra un ampio range di 17 punti (punteggio più alto in Brasile 52.5, più basso in Francia 34.9).
  • Ci sono ampi range di punteggio anche tra e diverse aree geografiche. La Regione delle Americhe (Stati Uniti, Brasile, Canada) ha avuto il punteggio medio più alto con 45, seguita dall’APAC (India, Singapore, Giappone, Australia) con 41.8 e dall’EMEA (Regno Unito, Francia, Germania) con 37.8.
  • Le Americhe registrano un aumento degli utili superiore alla media (19%), mentre l’APAC registra un incremento dell’efficienza superiore alla media (19,7%).
  • Uno degli impatti più forti dati da un punteggio D2I più alto, oltre all’aumento dei profitti o dei ricavi, è l’aumento della soddisfazione e della fedeltà dei clienti, essenziali per le aziende in un mercato influenzato dalla diffusione del COVID-19. La media complessiva del miglioramento in questa categoria è stata del 19,7%, con l’Australia in testa con un aumento del 27% e l’APAC che ha registrato il più alto incremento medio al 21,5%, seguita dalle Americhe al 19,6% e dall’EMEA al 17,3%.
  • Praticamente tutte le aziende di ogni Paese intervistato (96% o più) hanno dichiarato difficoltà significative nell’identificare quali fonti di dati fossero le più preziose. Solo le imprese in Giappone e Germania (89%) hanno segnalato un tasso inferiore.

Indipendentemente dalle differenze regionali, ogni azienda è inondata da variegate e complesse tipologie di dati. Molte stanno lottando per massimizzarne il valore, poiché spesso si lavora con pipeline di dati non integrate e che presentano lacune, generalmente a causa della mancanza di un catalogo dati e della capacità di catturare le modifiche nei dati. Inoltre, gli investimenti nell’Intelligenza Artificiale e nelle analytics vengono vanificati in mancanza di una pipeline di dati agile, automatizzata e agnostica che trasformi continuamente i dati da qualsiasi cloud, sistema o sorgente in informazioni pronte all’uso aziendale, capaci di guidare l’azione e i risultati.

Le piattaforme di integrazione dati e di data analytics di Qlik, insieme all’offerta di data literacy as a service, offrono l’unico approccio end-to-end del settore all’Active Intelligence. A differenza della Business Intelligence tradizionale, l’Active Intelligence realizza il potenziale contenuto nelle pipeline di dati unendo i dati statici con i dati in movimento, per un’intelligenza continuativa derivata da informazioni sempre aggiornate e in tempo reale, ed è specificamente progettata per intraprendere o innescare azioni immediate. Ciò permette di eliminare perdite di dati, colmando le lacune presenti tra i dati rilevanti e i dati utilizzabili (Qlik Data Integration), tra i dati utilizzabili e le intuizioni applicabili (Qlik Analytics), e tra gli investimenti e la creazione di valore (Data Literacy as a Service).

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Le migliori certificazioni per big data e analytics

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Data scientist e analisti dei dati oggi sono molto richiesti: ecco le migliori certificazioni in big data analytics che permettono di distinguersi sul mercato del lavoro

L’analisi di dati e big data sono la linfa vitale delle aziende di successo. Scegliere la tecnologia giusta può essere impegnativo, ma ancora più difficile è costruire un team con le giuste competenze per intraprendere iniziative sui dati: una sfida che si riflette nella crescente domanda di competenze e certificazioni per big data e analytics.

Se volete migliorare le competenze nell’analisi dei dati e fare un passo avanti nella vostra carriera, conseguire una certificazione è un’ottima scelta. Le certificazioni misurano abilità e competenze rispetto a benchmark specifici del settore e del fornitore, e permettono di dimostrare ai datori di lavoro la propria preparazione.

Il numero di certificazioni in big data e analytics è in rapido aumento. Di seguito indichiamo le certificazioni più ricercate, con informazioni utili per scegliere la più adatta alla vostra esperienza. Le proposte sono riportate in ordine alfabetico:

  • Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst
  • EMC Proven Professional Data Scientist Associate (EMCDSA)
  • IBM Data Science Professional Certificate
  • Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate
  • Microsoft Certified Data Analyst Associate
  • Open Certified Data Scientist
  • SAS Certified Advanced Analytics Professional Using SAS 9
  • SAS Certified Big Data Professional Using SAS 9

1. Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst

Uno sviluppatore SQL che ottiene la certificazione CCA Data Analyst dimostra le capacità di analisi di base di caricare, trasformare e modellare i dati Hadoop per definire relazioni ed estrarre risultati significativi dall’output grezzo. Per ottenere la certificazione è necessario superare il CCA Data Analyst Exam (CCA159), gestito in remoto, che prevede da 8 a 12 attività pratiche basate su un cluster CDH 5. I candidati hanno 120 minuti per implementare una soluzione tecnica per ogni attività. Devono analizzare il problema e arrivare a un approccio ottimale nel tempo concesso.

Organizzatore: Cloudera

Costo: 295 dollari

Come prepararsi: Cloudera consiglia ai candidati di seguire il corso di formazione Cloudera Data Analyst, che ha gli stessi obiettivi dell’esame.

2. EMC Proven Professional Data Scientist Associate (EMCDSA)

La certificazione EMCDSA dimostra la capacità del candidato di partecipare e contribuire in qualità di membro del team di data science a progetti di big data. Comprende l’implementazione del ciclo di vita dell’analisi dei dati, la riformulazione di una sfida aziendale in termini di analsi dei dati, l’applicazione di tecniche e strumenti analitici per analizzare i big data e creare modelli statistici, selezionare le visualizzazioni di dati appropriate al problema e altro ancora.

Organizzatore: Dell EMC Education Services

Costo: 230 dollari

Come prepararsi: EMC offre corsi di formazione, disponibili tramite lezioni (fisiche o virtuali) con un formatore e on demand.

3. IBM Data Science Professional Certificate

IBM Data Science Professional è un certificato di livello base che dimostra le competenze su argomenti di data science, inclusi strumenti e librerie open source, metodologie, database Python, SQL, visualizzazione dei dati, analisi dei dati e apprendimento automatico. Il conseguimento del certificato richiede il completamento di nove corsi (che prevedono un impegno medio di circa tre mesi con 12 ore a settimana), durante i quali il candidato completerà diversi lavori pratici e creerà un portafoglio di progetti di data science. Alla fine, i candidati ottengono un certificato professionale da Coursera e un badge digitale da IBM che riconosce la competenza in data science.

Organizzatore: Coursera

Costo: 39 dollari al mese per l’accesso ai materiali

Come prepararsi: non sono necessarie conoscenze pregresse in informatica o programmazione.

4. Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate

La certificazione Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate misura la capacità di un candidato di definire e preparare gli ambienti di sviluppo Azure, preparare i dati per la modellazione, sviluppare modelli. L’esame richiede al candidato di utilizzare applicazioni che coinvolgono l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e l’analisi predittiva. La certificazione non scade nel tempo.

Organizzatore: Microsoft

Costo: 165 dollari per l’esame

Come prepararsi: Microsoft offre formazione online gratuita e un corso a pagamento con formatore.

5. Microsoft Certified: Data Analyst Associate

La certificazione Data Analyst Associate è una delle numerose certificazioni basate sui ruoli che sostituisce la Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE) che Microsoft ritirerà nel gennaio 2021. Questo certificato dimostra la capacità del candidato di aiutare le aziende a sfruttare i propri dati e risorse utilizzando Microsoft Power BI. I titolari di questo certificato possono progettare e costruire modelli di dati scalabili, pulire e trasformare i dati e usare capacità analitiche avanzate.

Organizzatore: Microsoft

Costo: 165 dollari per l’esame

Come prepararsi: Microsoft offre formazione online gratuita e un corso a pagamento con formatore.

6. Open Certified Data Scientist

L’Open CDS è una certificazione globale indipendente che misura le capacità, le conoscenze e l’esperienza dei data scientist. Open CDS richiede ai candidati di dimostrare le proprie competenze ed esperienze rispetto a una serie di requisiti di conformità attraverso una candidatura e dei colloqui. Non include corsi di formazione e non sono previsti esami scritti. Il conseguimento della certificazione segue tre fasi: in primo luogo, il candidato deve ottenere da quattro a cinque “badge milestone”; secondo, il candidato deve completare l’Experience Application Form; infine, il candidato deve partecipare a un colloquio con gli esperti. La certificazione dura tre anni, dopodiché è possibile rinnovarla.

Organizzatore: The Open Group

Costo: 1.250 dollari per la prima richiesta di certificazione; 250 dollari per il rinnovo.

Come prepararsi: la certificazione Open CDS è una valutazione delle capacità e dell’esperienza di un candidato. I candidati possono utilizzare gli strumenti di autovalutazione disponibili sul sito di The Open Group per verificare il loro livello di preparazione.

7. SAS Certified Advanced Analytics Professional Using SAS 9

La certificazione Certified Advanced Analytics Professional Using SAS 9 dimostra la capacità di analizzare i big data con una gamma di tecniche di analisi statistiche e di modellazione predittiva. I candidati devono avere esperienza in apprendimento automatico e modellazione predittiva e nella loro applicazione a grandi set di dati, distribuiti e in-memory. Dovrebbero inoltre avere esperienza con rilevamento di pattern, applicazione al business, tecniche di ottimizzazione e previsione di serie temporali. La certificazione richiede il superamento di tre esami, gestiti da SAS in collaborazione con Pearson VUE:

  • Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 7, 13, or 14
  • SAS Advanced Predictive Modeling
  • SAS Text Analytics, Time Series, Experimentation and Optimization

Organizzatore: SAS

Costo: l’iscrizione all’esame Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner costa 250 dollari, agli altri esami 180 dollari

Come prepararsi: SAS rende disponibili risorse per la preparazione ai singoli esami e attraverso la SAS Academy for Data Science.

8. SAS Certified Big Data Professional Using SAS 9

SAS Certified Big Data Professional Using SAS 9 convalida la capacità di utilizzare gli strumenti open source e SAS Data Management per preparare i big data per l’analisi statistica. La certificazione richiede il superamento di due esami:

  • SAS Big Data Preparation, Statistics and Visual Exploration
  • SAS Big Data Programming and Loading

Organizzatore: SAS

Costo: 180 dollari per ogni esame

Come prepararsi: SAS consiglia ai candidati di prepararsi utilizzando le risorse SAS Academy for Data Science: Big Data training o diversi corsi di eLearning. Consiglia inoltre di rispondere a domande di esempio fornite e di sostenere un esame pratico.

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