Tendenze di dati e analisi per il 2024: cosa c'è all'orizzonte?

Indubbiamente, l’analisi dei dati e i big data hanno portato una rivoluzione nel panorama del marketing negli ultimi anni, alterando radicalmente il modo in cui le aziende sfruttano le informazioni per le loro campagne.

Il filo conduttore tra i principali attori del settore pubblicitario è la loro dipendenza da questi strumenti. Di conseguenza, l’analisi dei dati e i big data possono essere considerati oggi il fondamento per raggiungere e sostenere la crescita. Sei curioso di conoscere le tendenze in termini di dati e analisi per il 2024? Scoprili qui sotto e sfruttali per massimizzare le tue strategie di marketing!

Approfondimenti sui Big Data in tempo reale: sfruttare l'elaborazione del flusso

Big Data nel marketing

I Big Data nel marketing si riferiscono all’acquisizione in tempo reale di un grande volume di dati, seguita dall’analisi per raccogliere informazioni sugli interessi e sul comportamento dei consumatori. Questo processo mira a formulare strategie più efficaci che producano risultati superiori.

Fino a poco tempo fa, molte aziende non disponevano di strumenti per acquisire tutti i dati generati in tempo reale, il che portava ad analisi errate e strategie obsolete. Infatti, nel 2020, le aziende hanno catturato solo il 56% dei dati generati e, di quella percentuale, ne hanno utilizzato solo il 57%.

Nel 2024 questo cambierà. Grazie ai progressi tecnologici, sia l’acquisizione che l’elaborazione dei dati saranno alla portata della maggior parte delle organizzazioni. Ciò significa che è possibile acquisire e analizzare più informazioni più rapidamente grazie a strumenti di big data nuovi e più accessibili.

Automazione e analisi con intelligenza artificiale e machine learning

Sempre più organizzazioni utilizzano sia l’intelligenza artificiale che il machine learning per analizzare i dati e ottenere così informazioni preziose più velocemente che mai e con meno sforzo.

In realtà, non è solo qualcosa che sta accadendo nel campo del marketing. Nel settore medico, ad esempio, l'intelligenza artificiale e il machine learning hanno permesso ai medici di passare dal trascorrere dalle 4 alle 24 ore analizzando un video di 30 minuti sull'attività neurale di un paziente, al farlo in meno di mezz'ora con l'aiuto di programmi con algoritmi basati sul machine learning.

Tornando al settore del marketing, l’elaborazione delle informazioni può essere automatizzata fino al 70% con l’aiuto dell’intelligenza artificiale e la raccolta dei dati fino al 64%. Ciò si traduce in una maggiore agilità nella creazione delle strategie e in tempi di risposta ai trend molto più brevi. Ciò significa anche che le aziende possono utilizzare il tempo guadagnato con l’acquisizione dei dati e le automazioni dell’elaborazione su altre questioni che le aiutano a raggiungere i propri obiettivi.

Gestione scalabile ed economicamente vantaggiosa: il potenziale dei dati come servizio

Data as a Service (DaaS) utilizza strumenti basati su cloud per la raccolta, l'analisi e la gestione dei dati. Ciò che distingue DaaS come uno dei trend di dati e analisi più intriganti del 2024 è il suo rapporto costo-efficacia. Consente alle aziende di tutte le dimensioni di sfruttare i vantaggi dei big data senza ingenti investimenti in piattaforme di storage o soluzioni proprietarie. DaaS democratizza l'analisi dei dati, rendendola accessibile a professionisti in vari ruoli in qualsiasi azienda, passando dalla sua precedente esclusività a ingegneri o data scientist in aziende di alto livello.

Piattaforme come Google e Microsoft offrono strumenti DaaS e numerose organizzazioni emergenti si rivolgono a diversi settori. In particolare, il 40% dei professionisti IT utilizza DaaS per l’archiviazione e il backup dei dati, mentre un significativo 90% dei leader aziendali dà priorità alla democratizzazione dei dati.

Data Lake per uno storage ottimizzato

I Data Lake sono repository in cui vengono archiviati grandi volumi di informazioni grezze, fornendo un accesso rapido alle aziende e ai data scientist per eseguire analisi. Si prevede che diventeranno una delle principali tendenze nel campo dei dati e dell'analisi per il 2024, i data Lake eccellono nell'archiviazione di dati non strutturati, offrendo flessibilità tra vari tipi di dati rispetto ai data warehouse.

L’emergere dei data Lakehouse è destinato ad avere un impatto significativo unendo i punti di forza dei Data Lake (flessibilità) e dei Data Warehouse (capacità di gestione dei dati). Questa integrazione si rivela un'opzione eccellente per utilizzare i dati senza problemi senza la necessità di navigare tra sistemi diversi.

Anche se si prevede che i data lake avranno un trend nel 2024, vale la pena notare che questo concetto è ancora relativamente nuovo, con la tecnologia nelle sue prime fasi di sviluppo. Gli scorci che vediamo nel 2024 probabilmente porranno le basi per un mercato fiorente nel 2026 o 2028.

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Transizione nella governance dei Big Data

La governance dei dati si riferisce a tutto ciò che riguarda le politiche e le procedure intese a garantire la corretta gestione dei dati. Nel 2024 si prevede un cambiamento significativo in tutto ciò che riguarda la protezione dei dati. Non solo è destinato a essere l'anno in cui i cookie di terze parti scompariranno definitivamente, ma si prevede anche che il 75% della popolazione mondiale tutelerà i propri dati personali attraverso leggi sulla privacy, segnando un aumento sostanziale rispetto al 10% registrato nel 2019. 2020.

Sebbene i big data siano attualmente regolamentati in una certa misura, si prevede che il 2024 introdurrà norme più specifiche in materia. Come azienda, è fondamentale rimanere vigili e garantire la conformità a queste normative in evoluzione.

Industria 4.0: sfruttare la tecnologia per ottenere informazioni avanzate sui dati

L’industria 4.0, conosciuta anche come Quarta Rivoluzione Industriale, termine coniato da Klaus Schwab, è emersa all’inizio del 21° secolo. Si caratterizza tra l’altro per l’integrazione di robotica, Internet delle cose (IoT), intelligenza artificiale, automazione, cloud computing e scambio di dati in vari processi.

Sebbene l’analisi dei dati sia stata fondamentale nel corso della storia, l’avvento della tecnologia Industria 4.0 l’ha elevata a un nuovo livello, presentando preziose opportunità per il campo del marketing.

Negli ultimi anni abbiamo assistito all'impatto degli elementi sopra menzionati sul marketing. Nel 2024, prevediamo un’adozione più ampia da parte delle aziende della tecnologia della Quarta Rivoluzione Industriale applicata all’analisi dei dati e al marketing.

Maggiore utilizzo di DataOps

DataOps è un insieme di tecniche e pratiche di gestione dei dati che mirano a migliorare l'integrazione, l'automazione e la comunicazione dei flussi di dati di un'organizzazione per renderli più redditizi e più veloci.

Ciò che DataOps apporta al processo di raccolta e analisi dei dati (e al suo intero ciclo di vita) è agilità e velocità. Per questo motivo, molte aziende di settori molto diversi hanno iniziato a investire in queste pratiche e tecniche.

Un altro vantaggio di DataOps è che, poiché copre diverse discipline, incoraggia la collaborazione tra diversi team responsabili dei dati.

IA incentrata sui dati

L’intelligenza artificiale incentrata sui dati rappresenta una nuova forma di tecnologia di intelligenza artificiale che ruota attorno alla comprensione, alla decisione e all’utilizzo dei dati come obiettivo principale. A differenza del suo predecessore, che spesso era incentrato su euristiche e regole, l’intelligenza artificiale incentrata sui dati riduce al minimo la probabilità di errori quando applicata a nuovi set di dati integrando analisi dei big data e tecniche di apprendimento automatico.

Apprendendo direttamente dai dati anziché affidarsi esclusivamente agli algoritmi, l’intelligenza artificiale incentrata sui dati migliora l’accuratezza del processo decisionale, ottenendo risultati più precisi. In particolare, questa nuova iterazione dell’intelligenza artificiale mostra anche una maggiore scalabilità. Pertanto, si distingue come una tendenza importante nei dati e nelle analisi per il 2024. Sebbene stia emergendo gradualmente, segna l’inizio di una tendenza che probabilmente più aziende incorporeranno nelle loro strategie nel tempo.

Ecosistemi di dati cloud

Gli ecosistemi o le piattaforme di dati cloud si riferiscono a data center situati nel cloud, accessibili tramite Internet e che comprendono storage e server di dati. Nell’ambito dell’ondata di trasformazione digitale, un numero crescente di aziende sta integrando questi ecosistemi, segnando una tendenza notevole nei dati e nell’analisi per il 2024. La migrazione del proprio ecosistema di dati e dei dati aziendali nel cloud non solo garantisce l’accessibilità da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento, ma favorisce inoltre una maggiore democratizzazione grazie alla sua natura più conveniente rispetto all’hardware fisico.

Nel 2024 si prevede che il 50% dei nuovi sistemi implementati nel cloud saranno basati su questi ecosistemi. Oltre ai vantaggi menzionati, le piattaforme dati cloud offrono scalabilità, si adattano alle esigenze di analisi dei dati e possono essere allineate ai cambiamenti negli obiettivi aziendali e nel carico di lavoro.

IA bordo

Edge AI prevede l’uso di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi come telefoni cellulari, fotocamere o smartwatch, consentendo l’elaborazione dei dati in tempo reale senza fare affidamento su un server Internet. Questo approccio consente alle aziende di identificare nuovi modelli e tendenze, portando alla formulazione di strategie più efficaci.

I numerosi vantaggi dell’Edge AI stanno guadagnando un crescente riconoscimento, posizionandolo come uno dei trend di dati e analisi più interessanti per il 2024. In particolare, risaltano la sua latenza quasi impercettibile e i ridotti requisiti di larghezza di banda. Inoltre, Edge AI offre una maggiore sicurezza dei dati rispetto a Cloud AI, poiché la maggior parte dell’elaborazione dei dati avviene localmente, garantendo una risposta più immediata. Infine, la sua applicabilità si estende agli ambienti remoti senza accesso a Internet.