Nell’epoca della digitalizzazione avere una chiara data strategy può rappresentare per le aziende il discrimine tra la vita e la morte. I dati e quello che rappresentano, le correlazioni tra di loro e le indicazioni che forniscono rappresentano oggi il vero valore aggiunto di una società e per avvantaggiarsi sui concorrenti diventa fondamentale dotarsi di strumenti, strutture e capacità per gestire tutti questi processi conformemente anche alle nuove regole imposte dalla legislazione italiana, europea e internazionale, con un occhio di riguardo alla nuova GDPR (General Data Protection Regulation), che sarà in vigore a partire da maggio 2018.
Ma individuare la corretta data strategy non è così semplice, perché non si tratta di un modello univoco, bensì di un vestito che va cucito su misura a seconda delle esigenze del singolo cliente.
Partiamo da un fatto su tutti: i dati sono una realtà concreta. Crescono in maniera esponenziale sia in termini di volume, ma anche in relazione alla loro varietà. I dati vanno poi elaborati in tempo reale per avere un impatto immediato e chiaro nelle decisioni di business. Come agire di conseguenza? Se ne è parlato durante l’ultimo Roadshow SAS, che si è svolto a Milano il 7 febbraio, dove è emerso come in primis sia necessario muoversi stimolando lo studio teorico dei dati per poi ricorrere ai più adeguati strumenti tecnologici per un corretto management e trattamento dei dati nell’ottica di adottare una piattaforma end-to-end che aiuti l’azienda ad affrontare le sfide attuali e future.
“Le aziende che oggi si trovano a dover affrontare progettualità in ambito digitale devono fronteggiare fattori che non sono stati comuni fino ad oggi – spiega Angelo Tenconi, Analytics & Technology Director di SAS -. Oltre ai tradizionali sistemi It si devono affrontare tematiche di IoT, quindi occorre interagire con sensori o cose. Ma bisogna anche interagire con un ecosistema di partner che sappiano abilitare la progettualità in ambito digitale e che devono imparare a contattare il cliente in un modo diverso rispetto al passato”.
E’ chiaro quindi che i dati vanno gestiti in maniera diversa rispetto alle modalità tradizionali. In questo scenario le componenti analitiche assumono un ruolo centrale perché devono abilitare le aziende a meglio sfruttare queste nuove tipologie di dati oggi a disposizione delle aziende. “Il che significa – prosegue Tenconi – sia gestire il volume di dati a disposizione delle aziende, sia gestire dati provenienti da fonti diverse e anche gestire i dati con una velocità diversa: le componenti analitiche vanno gestite in real time per produrre indicatori utili al business in tempo reale”.
In questo scenario diventa fondamentale dotarsi dei più idonei strumenti tecnologici che consentano di trarre il massimo beneficio dallo sfruttamento del dato, che deve essere fatto in maniera nuova e diversa. Per questo SAS propone la piattaforma SAS Viya, basata su quattro paradigmi.
Si tratta di una piattaforma unificata, che cioè permette con un’unica interfaccia di gestire tutto il lifecycle analitico; è adaptive, cioè può essere installata in diverse modalità – cloud pubblici o privati o nelle classiche infrastrutture on premise -; è open perché permette di interagire anche open source; ed è powerfull, cioè costruita con una modalità basata su microservices che le consentono di essere facilmente deployata negli ambienti di produzione
