Le aziende che lavorano per affinare la capacità di identificare, raccogliere, trasformare e analizzare i dati, ricavando così gli insight necessari per nuove idee di business, beneficiano in ogni caso di processi decisionali di qualità superiore che influiscono sui risultati, ed approdano ad una maggiore efficienza operativa, con relativo incremento di ricavi e profitti. E’ questo uno dei più importanti riscontri evidenziati dallo studio The Importance of Investing in Data and Analytics Pipelines, commissionato da Qlik a Idc che ha intervistato i manager IT e le Lob responsabili nei processi di data management e analytics di oltre 1.200 aziende nel mondo con almeno 1.000 dipendenti ed appartenenti a diverse industry (education, finance, healthcare, manufacturing, retail, trasporti, comunicazioni e utility tra queste).
La ricerca svela una relazione diretta tra le competenze nell’analisi più forti, ottenute investendo sulla pipeline di dati, e i processi decisionali che guidano poi i risultati di business, in relazione al fatto che investire sulle soluzioni di gestione dei dati e gli analytics permette di colmare le lacune delle pipeline.
Così, l’86% delle aziende meglio posizionato nella classifica tra chi dispone delle pipeline più efficienti, ha anche un punteggio più elevato per quanto riguarda le abilità di decision making, ed il 67% delle aziende che si trova nella parte alta della classifica per il punteggio nell’ambito decision making ottiene, secondo la ricerca, anche i risultati di business migliori.
Non solo, a migliori competenze nell’analisi dei dati, corrispondono pipeline robuste e le decisioni, in questi casi, impattano sui profitti in modo sensibile. Infatti il 76% delle aziende migliora così l’efficienza operativa in media del 21%, con il 75% delle aziende che vede incrementare i propri ricavi della stessa percentuale, mentre il 74% di queste aziende incrementa gli utili del 22%.
La ricerca non nasconde però che ottenere questi risultati non è semplice. La disponibilità di pipeline robuste ed efficienti non è un obiettivo facile perché le aziende di carattere enterprise hanno sempre più a che fare con tipi e fonti di dati complessi e variegati, il cui utilizzo può non essere agevole nei contesti operativi ancora a silos.
Oltre il 60% dichiara di incontrare notevoli difficoltà anche solo nel valutare il valore dei dati e nell’identificare le fonti dati utili. In alcuni casi anche solo per la mancanza di un catalogo dati, ma oltre il 42% non sente di poter fare affidamento sulla correttezza degli stessi, e la mancanza di affidabilità resta tra le sfide principali nell’elaborazione o nella trasformazione dei dati poi per l’analisi. Lavorare sulla pipeline è quindi mandatorio.
Non basta, in sintesi, investire sulle tecnologie di ML e AI per migliorare gli insight e l’analisi, senza poter contare su una pipeline agile, automatizzata e agnostica in grado di operare su qualsiasi cloud. E’ un punto su cui le Lob stanno effettivamente lavorando – spiega Dan Vesset, Gvp Analytics and Information Management di Idc – con l’automatizzazione del ciclo di preparazione dei dati, riescono ad elevare il “quoziente di intelligenza” aziendale offrendo ai dipendenti gli strumenti cruciali per “capire” il dato ed ottenere le intuizioni per nuove possibilità di business”.
Su questo punto quindi si innesta la proposizione di Qlik che permette a tutti di utilizzare i dati per risolvere i problemi, con un portafoglio di soluzioni di analytics e data integration end-to-end e in tempo reale che consente alle aziende di trasformare in valore i dati disponibili.
James Fisher, chief product officer di Qlik, sottolinea i vantaggi in questo senso: “Il nostro approccio end-to-end all’integrazione dei dati e agli analytics offre alle aziende la possibilità di migliorare le loro capacità di analisi allineandole alla velocità del business per una maggiore reattività e migliori risultati”. Qlik propone infatti una piattaforma di integrazione dati e di analytics che con l’offerta Data Literacy As a Service, costituisce un approccio end-to-end unico all’Active Intelligence. Il termine si differenza dalla Business Intelligence tradizionale perché realizza il potenziale nelle pipeline dati “tenendo insieme” i dati a riposo con quelli in movimento per un’intelligenza continua derivata da informazioni aggiornate e in tempo reale. L’Active Intelligence di Qlik è progettata per poter intraprendere o innescare azioni immediate su dati comunque sempre vivi e disponibili.
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