Le aziende danno la priorità all'utilizzo di strumenti di analisi dei dati self-service rispetto alle soluzioni complete di analisi dei dati profondi
Nel mondo in rapido evoluzione dell'analisi dei dati, si sta assistendo a un crescente spostamento verso soluzioni di self-service. Tuttavia, questa tendenza presenta anche una serie di sfide, in particolare riguardo alla standardizzazione e al contesto.
Il mercato dell'analitica si trova in una tensione tra velocità e profondità, che richiede un approccio strategico che combini entrambi. La richiesta di analitica self-service sta crescendo a causa del ritmo lento dei programmi di analitica centralizzati. Questo fabbisogno è ulteriormente alimentato dall'aumento della complessità e del volume delle fonti di dati, con l'80% dei rispondenti a un sondaggio che si aspetta che questa tendenza continui.
Despite the growth in self-service analytics, only 27% of survey respondents are currently using advanced analytics for deeper business change. This gap highlights the need for specialist analytics services to prevent the loss of momentum. These services must be delivered through a flexible and highly agile model to cater to the needs of businesses.
A survey of 112 IT decision makers found nearly 10% of businesses have analytics initiatives running. Among these, 35% are actively interested in using a specialist analytics partner. Companies such as e-dynamics, Dataciders, TSO-DATA, and Obungi offer specialized services designed to improve the agility and flexibility of self-service tools. These services facilitate the transition from discovery to deeper business understanding through tailored data analytics, consulting, AI solutions, and platform development.
Business users need more support in utilizing self-service tools effectively, but want to move faster than central IT departments can handle. Outside analytics services can help organizations make the most out of their expensive self-service licenses and deliver insights with consistent rigor.
Nick Clarke, head of analytics at Tessella, stated that business users want insights from their data at the speed the business needs. The challenge is to do more advanced analytics that serve a central goal while remaining tied to the business at an individual level. New research indicates a growing demand for easy-to-use, self-service big data tools that deliver insights quickly.
However, self-service solutions often prioritize presentation and visualization over deep analytics sophistication. This can lead to a need for more sophisticated analytics to achieve transformative results. The trend towards the decriminalisation of shadow IT, with a shift away from central IT controlling everything, further complicates the picture.
In conclusion, the rise of self-service analytics presents both opportunities and challenges. To navigate this landscape, businesses must adopt a strategic approach that combines speed, depth, and agility, supported by specialist analytics services that can help them unlock the full potential of their data.
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