Gartner ha identificato tre aree chiave che guideranno lo sviluppo di data e analytics (D&A) nel 2022 e che i responsabili aziendali dovrebbero abbracciare. Le tre aree chiave sono attivare il dinamismo e la diversità, aumentare le persone e le decisioni e istituzionalizzare la fiducia, nell’ambito delle quali si collocano i dodici trend emergenti indicati dalla società di ricerca.

“Le principali tendenze in dati e analytics di quest’anno rappresentano le dinamiche aziendali, di mercato e tecnologiche che aiuteranno le organizzazioni ad anticipare il cambiamento e a trasformare l’incertezza in opportunità, entrambe sotto la competenza dei responsabili di D&A”, ha dichiarato Rita Sallam, vicepresidente di ricerca presso Gartner.

Attivare diversità e dinamismo

In questo ambito rientrano i trend emergenti relativi a sistemi di intelligenza artificiale adattiva, intelligenza artificiale incentrata sui dati, struttura di dati basata sui metadati e “always share data”.

L’ascesa dei sistemi di intelligenza artificiale adattiva , come l’AI engineering, guida la crescita e l’innovazione mentre affronta le fluttuazioni dei mercati globali. Le innovazioni nella gestione dei dati per l’AI, gli approcci automatizzati e attivi basati sui metadati e le competenze di condivisione dei dati, tutti basati su data fabric, “liberano tutto il valore di dati e analytics”, spiega la società di ricerca.

Per esempio, il trend “always share data” rafforza la condivisione dei dati come indicatore chiave di prestazione per misurare quanto un’organizzazione sta ottenendo un coinvolgimento efficace degli stakeholder e aumentando l’accesso ai dati giusti per generare valore. La pandemia di coronavirus e altri recenti eventi su scala globale hanno creato l’urgenza di condividere i dati per accelerare il valore del business digitale pubblico e commerciale indipendente e interconnesso.

Gartner prevede che, entro il 2026, l’applicazione di metriche di fiducia automatizzate negli ecosistemi di dati interni ed esterni sostituirà la maggior parte degli intermediari esterni, dimezzando i rischi relativi alla condivisione dei dati.

Aumentare le persone e le decisioni

I trend 2022 di questa categoria includono analisi arricchita dal contesto, D&A strutturati per il business, D&A incentrati sulle decisioni, alfabetizzazione e mancanza di competenze.

Per fornire informazioni rilevanti per i responsabili delle decisioni, i responsabili di D&A devono fornire analisi arricchite e basate sul contesto create dall’azienda a partire da componenti modulari. Ciò include dare priorità all’alfabetizzazione dei dati e mettere in atto strategie per affrontare la scarsità di dati e di personale specializzato negli analytics.

Gartner prevede che, fino al 2025, la maggior parte dei CDO non sarà riuscita a promuovere la necessaria alfabetizzazione dei dati all’interno della forza lavoro per raggiungere i propri obiettivi aziendali strategici basati sui dati. Dalle ricerche condotte dalla società emerge che le aziende che considerano il fattore umano di D&A hanno più successo rispetto alle aziende focalizzate solo sulla tecnologia. Il focus sul fattore umano promuove un apprendimento digitale più ampio, piuttosto che fornire semplicemente piattaforme, set di dati e strumenti di base.

Istituzionalizzare la fiducia

I trend 2022 di questa categoria includono governance connessa, gestione dei rischi dell’AI, ecosistemi di fornitori e regioni, espansione verso l’edge.

Ottenere valore da D&A su larga scala è possibile solo gestendo i rischi dell’AI e attuando una governance connessa su sistemi distribuiti, ambienti periferici ed ecosistemi emergenti.

L’intelligenza artificiale sta diventando sempre più pervasiva, ma la maggior parte delle organizzazioni non è in grado di interpretare o spiegare cosa stanno facendo i propri modelli, con conseguente mancanza di fiducia e trasparenza. “Le aziende non sono preparate a gestire i rischi dell’innovazione in rapida evoluzione dell’AI e sono inclini a smussare gli angoli intorno alla governance dei modelli, inclusa la sicurezza”, afferma Gartner, “aggravando le conseguenze negative di modelli di AI con prestazioni inadeguate, come decisioni aziendali errate o peggio, quelle che incidono sulla vita o sulla morte”.

A livello globale sono in fase di studio e applicazione normative sull’intelligenza artificiale che impongono pratiche verificabili per garantire fiducia, trasparenza e protezione dei consumatori. Entro il 2026, Gartner prevede che le organizzazioni che sviluppano un’AI affidabile e orientata allo scopo vedranno il successo di oltre il 75% delle innovazioni in questo settore, rispetto al 40% di quelle che non lo fanno.