big data

Sebbene il 2017 sia già iniziato da oltre due mesi, stiamo ancora parlando di aziende finalmente alle prese con un’operazione tutt’altro che semplice: mettere dati utili e processabili provenienti dai Big Data nelle mani degli utenti business dove e quando ne hanno bisogno.

Mentre infatti il costo del data storage continua a scendere e la disponibilità di soluzioni SaaS a proliferare, l’opportunità di mettere gli insight nelle mani dei dipendenti non è mai stata così semplice e poco costosa. Abbiamo così deciso di individuare i principali trend che caratterizzeranno i prossimi mesi nei settori dei Big Data, degli analytics e della Business Intelligence (BI).

Abbracciare il machine learning

Sono ormai numerosi gli analisti convinti che il machine learning rappresenterà il più grande elemento disruptive per gli analytics nel 2017. Il machine learning infatti continuerà a crescere, ma nella maggior parte dei casi sarà incluso in applicazioni e servizi e non sviluppato in soluzioni custom, dal momento che poche aziende al di fuori di quelle dell’indice Global 2000 hanno dei data scientist all’interno dei loro staff.

Andare oltre Hadoop

Negli ultimi anni la soluzione di data storage open source Apache Hadoop è stata al centro delle discussioni del settore BI, ma alternative per certi punti vista più interessanti si stanno facendo largo e tra queste spicca Apache Spark.

Questo motore in-memory per il processamento dei dati non è certo una novità, ma ora che c’è la possibilità di adottare Spark nel cloud le cose stanno iniziando a prendere tutta un’altra rotta. Sebbene siano per certi versi correlati, Spark e Hadoop sono in realtà prodotti differenti e ognuno offre pregi e difetti.

C’è ancora bisogno di data scientist

Il bisogno di data scientist nelle aziende continuerà a essere una costante anche nel 2017, sebbene il loro numero sia comunque destinato ad aumentare grazie ai sempre più nuovi esperti del settore che si preparano a entrare nel mondo del lavoro.

Secondo il report Mind the Gap di Hired, lo stipendio medio dei data scientist è cresciuto del 29% negli ultimi 18 mesi. Il report ha anche mostrato un aumento del 234% di richieste di data scientist nello stesso periodo di tempo.

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La comodità del self-service

Aaron Auls, CEO dell’azienda AXASOL specializzata in analytics in-memory, crede che la Business Intelligence di stampo self-service, dove i dipendenti aziendali hanno accesso diretto agli analytics, continuerà a essere un trend importante nel 2017.

“Gli strumenti di self-service stanno guadagnando terreno sia a livello enterprise, sia nelle piccole startup. Più gli analytics si integrano nel core business di un’azienda, più ci sarà uno spostamento verso database, strumenti di visualizzazione come Tableau e tool di preparazione dati come Alteryx”.

Analytics basati sul cloud

Tableau Software, compagnia specializzata nella visualizzazione dati, è convinta che sempre più dati e flussi di analytics passeranno al cloud nel corso di quest’anno. Con molte aziende che stanno spostando i loro dati sul cloud, la convinzione che anche gli analytics debbano vivere nel cloud diventerà sempre più comune e accettata.

“Il prossimo anno prevediamo che la gravità dei dati, nella quale tutti i dati che devono essere correlati per l’analisi si spostano nello stesso luogo in cui sono conservati i dati, spingerà le aziende a portare gli analytics dove risiedono i dati stessi. Realtà come Amazon Redshift continueranno a essere una destinazione popolare per i dati e, come risultato, i cloud analytics si espanderanno”.

Streaming Analytics

Con lo streaming analytics si intende un modo di monitorare i Big Data mentre questi fluiscono verso l’azienda, al posto del più tradizionale monitoraggio batch. Questa pratica torna particolarmente utile quando si deve monitorare lo stato di salute di infrastrutture chiave o di macchinari e, di conseguenza, si tratta di uno dei trend più significativi del 2017 visto che sempre più aziende guardano con interesse alla sfera IoT soprattutto in ambiti come il manifatturiero e il sanitario.

Lo streaming analytics è in realtà qualcosa che esiste già da decine di anni, ma solo la tecnologia open source è stata in grado recentemente di abbassarne le barriere d’ingresso.

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