Sbloccare il Potere dei Dati per Prioritizzare le Persone e Python nell'IA

In un mondo in cui i dati regnano sovrani, le organizzazioni stanno riconoscendo sempre di più l'immenso potenziale di sfruttare i dati per guidare il processo decisionale e l'innovazione. Eppure, un recente sondaggio di NewVantage Partners rivela un netto contrasto tra l'aspirazione a essere guidati dai dati e la realtà sul campo. Sebbene il 93,9% dei dirigenti intervistati si aspetti di aumentare i propri investimenti nei dati nel 2023, solo il 23,9% delle organizzazioni si considera davvero guidato dai dati. Sorge la domanda: dove stanno andando tutti questi investimenti e perché così tante aziende faticano ad abbracciare un futuro guidato dai dati?

La risposta, sembra, risiede nel regno delle persone. Le questioni culturali, citate dal 79% di questi dirigenti, emergono come il principale ostacolo alla realizzazione della visione di un futuro guidato dai dati. Questo articolo approfondisce l'importanza di dare priorità alle persone e il ruolo di Python e degli strumenti dati accessibili nel raggiungere un'organizzazione davvero guidata dai dati.

Potenziare le persone con i dati

L'analista di Gartner Svetlana Sicular ha offerto due intuizioni fondamentali sul mondo dei dati che continuano a essere valide oggi. In primo luogo, le organizzazioni hanno già dipendenti che possiedono una conoscenza intima dei propri dati, spesso più degli scienziati dei dati. In secondo luogo, imparare tecnologie dati complesse come Hadoop può essere meno scoraggiante che padroneggiare i processi aziendali intricati di un'azienda. Per sfruttare al massimo i dati, le aziende devono potenziare la propria forza lavoro esistente a porre domande intelligenti ai propri dati.

Strumenti dati accessibili

Una strategia chiave per raggiungere questo potenziamento è abbassare la barriera all'alfabetizzazione nella programmazione. Sebbene gli strumenti dati specializzati possano essere scoraggianti, lo «strumento» più prezioso nell'arsenale di qualsiasi dipendente è la loro comprensione del business dell'azienda. I dipendenti che sono esperti nel loro campo possono porre domande più significative ai dati aziendali.

In questo contesto, è fondamentale concentrarsi sul rendere gli strumenti dati accessibili a una gamma più ampia di dipendenti. Microsoft Excel, uno strumento ampiamente utilizzato, dovrebbe essere promosso come componente chiave dell'analisi dei dati. Le recenti iniziative per utilizzare Excel per la trasformazione dei dati hanno guadagnato trazione. Con una base di utenti molto più ampia competente in Excel rispetto a strumenti più specializzati come TensorFlow, consentire ai dipendenti di fare di più con uno strumento che già conoscono rappresenta una vittoria significativa.

Python: La lingua universale dell'IA

Python, un linguaggio di programmazione versatile, è emerso come un potente abilitatore della produttività dell'IA. Sebbene altri linguaggi come R e strumenti specializzati abbiano valore, Python si distingue come la forza trainante dietro l'adozione diffusa dell'IA. L'accessibilità e la versatilità di Python lo rendono la scelta ideale per un'impresa che cerca di democratizzare il processo decisionale guidato dai dati.

SQL: L'eroe non celebrato

SQL, spesso oscurato dai suoi controparti più appariscenti, si rivela indispensabile nel panorama dei dati. Un'analisi recente di IEEE Spectrum ha identificato Python e SQL come i due linguaggi di programmazione più popolari. Python guida il pacchetto, e per i datori di lavoro che cercano di assumere professionisti dei dati, SQL è la competenza più ambita. Sottolineando Python e SQL, le organizzazioni attingono a competenze che molti dipendenti possiedono già, eliminando la necessità di curve di apprendimento ripide associate alle nuove tecnologie dei dati.

L'IA generativa, o GenAI, presenta un'altra avenue per potenziare i dipendenti a lavorare con i dati in modo efficace. Sebbene strumenti come ChatGPT mirino ad automatizzare i compiti, è essenziale ricordare che la tecnologia è buona solo quanto le persone che la utilizzano. L'integrazione degli strumenti GenAI nei flussi di lavoro richiede un'attenta considerazione per garantire che le risposte guidate dall'IA si allineino con l'accuratezza tecnica e le aspettative degli utenti.

Dare priorità alle persone rispetto alla tecnologia

Il rapporto NewVantage evidenzia una tendenza ricorrente: le principali sfide per diventare un'organizzazione guidata dai dati sono principalmente di natura umana, come la cultura, le persone, i processi e le questioni organizzative, piuttosto che barriere tecnologiche. Nonostante il riconoscimento di queste sfide umane, le organizzazioni spesso investono pesantemente in problemi non umani come la modernizzazione dei dati, l'IA e varie architetture dei dati.

Nella ricerca di diventare davvero guidati dai dati, è cruciale per le organizzazioni riconoscere che la risorsa più preziosa non sono i dati stessi, ma le persone che interpretano e sfruttano quei dati. Questi dipendenti lavorano già all'interno della tua organizzazione, armati di una profonda comprensione del tuo business. Per sbloccare il pieno potenziale dei dati, la chiave è potenziarli con strumenti dati accessibili, come Python e SQL, e favorire una cultura che abbracci il processo decisionale guidato dai dati. Dando priorità alle persone rispetto alla tecnologia, le aziende possono colmare il divario tra aspirazione e realtà, aprendo la strada a un futuro più guidato dai dati.