Algunas cosas no cambian, incluso durante una pandemia. Como en años anteriores, en la Encuesta sobre el estado del CIO de 2021 del CIO, una pluralidad de 1.062 gerentes de TI encuestados eligieron “análisis de datos / negocios” como la iniciativa tecnológica número uno destinada a impulsar la inversión en TI.
Sfortunatamente, le iniziative analitiche raramente funzionano così bene in termini di soddisfazione degli stakeholder.
L'anno scorso Mary K. L'associato del CIO Pratt ha offerto un'analisi eccellente del motivo per cui le iniziative di analisi dei dati falliscono sempre, inclusi dati di scarsa qualità o isolati, obiettivi aziendali vaghi piuttosto che mirati e set di funzionalità rare e universali. Ma una serie di nuovi approcci e tecnologie rendono questi cali meno probabili.
In questo insieme di articoli di CIO, Computerworld, CSO, InfoWorld e Network World troverai suggerimenti ed esempi che possono aiutarti a garantire che i tuoi sforzi di analisi stiano dando i loro frutti. Queste iniziative tendono ad assomigliare a progetti di sviluppo, anche quando sono coinvolti prodotti commerciali, e hanno gli stessi obiettivi ben definiti e cicli iterativi che contraddistinguono i risultati di successo dello sviluppo software.
Per avere un'idea generale, inizia con la guida di InfoWorld "Come eccellere nell'analisi dei dati" del collaboratore Bob Violino. In questo articolo scritto perfettamente, Violino copre tutte le nozioni di base: creazione di centri di eccellenza analitica; i vantaggi delle soluzioni self-service (come Tableau o Power BI); le entusiasmanti possibilità dell'apprendimento automatico; e la transizione verso soluzioni di analisi cloud. Violino sviluppa quest'ultimo punto in un secondo articolo, questo per il CIO: "Cloud Analytics: le principali sfide e come superarle". Come hai notato, la scalabilità del cloud e l'enorme numero di strumenti di analisi possono essere travolgenti, ma migrare grandi quantità di dati aziendali nel cloud e proteggerli può essere un'avventura entusiasmante.
Le nuove tecnologie comportano invariabilmente nuovi rischi. Nessun progresso ha avuto un impatto maggiore sull’analisi rispetto al machine learning, dall’automazione della preparazione dei dati al rilevamento di modelli significativi nei dati, ma aggiunge anche pericoli imprevisti. Come spiega Lucian Constantin, redattore di CSO, in “How Data Poisoning Attacks Machine Learning Models”, i dati deliberatamente distorti inseriti da hacker malintenzionati possono indirizzare i modelli verso un obiettivo nefasto. Il risultato potrebbe essere, ad esempio, la manipolazione di raccomandazioni sui prodotti o addirittura la capacità degli hacker di dedurre dati sensibili sottostanti.
Non c'è dubbio che l'analisi abbia un lato oscuro, come conferma Matthew Finnegan nell'articolo di Computerworld “Analisi collaborativa: sì, puoi monitorare i dipendenti. Dovrebbe? ”La raccolta e l'analisi dei metadati sulle interazioni degli utenti sulle piattaforme collaborative presenta vantaggi legittimi, come la capacità di identificare i colli di bottiglia nella comunicazione o di ottimizzare l'esperienza dei dipendenti. Ma le stesse piattaforme possono essere utilizzate come sistemi di monitoraggio dei dipendenti che invadono la privacy e compromettono la fiducia tra il management e tutti gli altri.
Su una nota più leggera, considera questo fantastico caso di studio sull'analisi che aumenta la soddisfazione degli utenti: "La Major League Baseball Races Toward Network Visibility". Scrivendo per Network World, il caporedattore Ann Bednarz esamina come MLB utilizza il software di analisi del flusso di rete nella sua infrastruttura per garantire che giocatori e fan abbiano prestazioni di rete costanti: end-to-end, Wi-Fi nella sede centrale e servizi cloud.
Questo sforzo per implementare l'analisi di rete unificata per ottimizzare l'esperienza dell'utente è iniziato solo due anni fa, principalmente perché il nuovo ingegnere software senior di automazione della rete di MLB ha visto la necessità di farlo. La sua realizzazione ha rotto forse l'ostacolo più importante al successo delle iniziative analitiche: l'inerzia culturale.
In definitiva, il segreto per un’analisi di successo non sta nella scelta e nell’implementazione della tecnologia perfetta, ma nel coltivare la consapevolezza generale che l’analisi onnipresente porta a decisioni migliori e risultati superiori. Di solito può risolvere problemi tecnologici o incomprensioni sui requisiti.
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