In un mondo dove il volume di dati cresce ad un ritmo vorticoso, una sfida necessaria è quella di governare e integrare questi dati nella maniera che porti alle organizzazioni maggiore valore e una più elevata efficacia, così che possano prendere decisioni più informate, identificare nuove opportunità e migliorare l’efficienza operativa. Una sfida complessa, resa ulteriormente complicata dall’affacciarsi sul mercato dei così detti Data Lake accanto e in sostituzione ai tradizionali Data Warehouse e dall’esplosione della virtualizzazione dei dati. Axiante, Business Innovation Integrator, vanta una business unit Data Driven completamente dedicate a queste tematiche ed è in grado di accompagnare il cliente lungo l’intero percorso di gestione dei dati, partendo dalla comprensione profonda degli obiettivi iniziali per arrivare a promuovere capacità di analisi dei dati e modelli predittivi sicuri, portando contemporaneamente all’interno delle organizzazioni una cultura aziendale orientata ai dati.
Abbiamo fatto il punto della situazione con Giovanni Mazzucato, Project Leader di Axiante, che spiega: “L’efficace gestione e integrazione dei dati è una sfida cruciale per le aziende, in quanto i dati sono diventati un asset strategico. Ecco perché occorre utilizzare l’analisi dei dati per ottenere insight significativi: l’analisi avanzata può aiutare a identificare tendenze, opportunità di mercato e problemi potenziali, guidando le decisioni aziendali. Il suggerimento è quello di collaborare con altre aziende o organizzazioni per condividere dati, quando possibile. La condivisione può portare a partnership strategiche e all’espansione delle opportunità di business. Così come utilizzare i dati per comprendere meglio il comportamento dei clienti e offrire prodotti e servizi personalizzati può migliorare la soddisfazione del cliente e generare fedeltà. In sintesi, la gestione e l’integrazione efficace dei dati possono essere una fonte di crescita per le imprese, consentendo di prendere decisioni più informate, identificare nuove opportunità e migliorare l’efficienza operativa”.
Se da un lato i dati sono un bene fondamentale e che possono avvantaggiare nella competizione dall’altro l’esplosione del volume dei dati, da fonti diverse (esplosione anche IoT) può provocare un ostacolo all’innovazione se non gestita nella maniera corretta. Dal punto di vista della tecnologia qual è la scelta più corretta? Si parla oggi di Data Lake per la sostituzione dei così detti Data Warehouse…
“È importante sottolineare che l’esplosione del volume dei dati da diverse fonti può rappresentare una sfida per l’innovazione se non gestita correttamente. La scelta tra un Data Lake e un Data Warehouse dipende dalla natura dei dati e dalle esigenze aziendali.
I Data Warehouse sono noti per le loro elevate prestazioni nel supportare query complesse e sono ideali per l’analisi aziendale e la creazione di report. Inoltre, spesso forniscono funzionalità di sicurezza avanzate e un migliore controllo degli accessi ai dati, il che può essere importante per le aziende che trattano dati sensibili.
I Data Lake sono altamente scalabili e possono crescere per gestire enormi quantità di dati. Questa scalabilità è importante per le aziende che prevedono una crescita dei dati nel tempo. I Data Lake possono gestire dati di varie fonti e formati, offrendo maggiore flessibilità nelle analisi e nell’innovazione.
L’approccio migliore dipende dalla situazione specifica dell’organizzazione. Spesso, molte aziende optano per una soluzione ibrida in cui utilizzano entrambe le tecnologie in combinazione, sfruttando i punti di forza di ciascuna. Ad esempio, possono utilizzare un Data Lake per la raccolta e l’archiviazione di dati grezzi e non strutturati e quindi trasformare i dati rilevanti in un formato più strutturato all’interno di un Data Warehouse per l’analisi aziendale”.
Un ulteriore passo in avanti arriva dalla così detta virtualizzazione dei dati. Cos’è e che benefici può avere?
“In sostanza, la Data Virtualization crea una vista virtuale dei dati distribuiti, consentendo agli utenti di accedere, interrogare e utilizzare i dati in modo trasparente, come se fossero archiviati in un unico repository anche se in realtà risiedono in posizioni diverse e in formati diversi. La Data Virtualization semplifica l’accesso ai dati, consentendo agli utenti di recuperare dati da diverse fonti senza dover conoscere i dettagli tecnici di dove si trovino i dati. Poiché i dati non vengono duplicati o spostati fisicamente in un unico repository, si riducono i costi e i problemi associati alla gestione di copie multiple dei dati. La capacità di unire, trasformare e interrogare dati da diverse fonti consente alle aziende di adattarsi rapidamente alle esigenze in evoluzione e di innovare più facilmente, semplificando l’architettura dei dati, eliminando la necessità di creare e gestire numerosi ETL”.
D’altro canto quali sono i punti deboli della virtualizzazione dei dati?
“La Data Virtualization non è priva di punti deboli. Poiché i dati virtualizzati non sono fisicamente archiviati in un’unica posizione, possono sorgere problemi di prestazioni quando si interrogano grandi quantità di dati da fonti diverse. La configurazione e la gestione di un’infrastruttura di Data Virtualization possono essere complesse e richiedere competenze specializzate e l’efficacia della stessa Data Virtualization può essere compromessa se il sistema che la supporta presenta problemi o interruzioni. L’accesso in tempo reale ai dati da diverse fonti richiede, inoltre, una larghezza di banda adeguata, che potrebbe essere un problema in ambienti con connessioni Internet limitate.
In definitiva, la Data Virtualization è una potente tecnologia che può semplificare l’accesso ai dati e migliorare l’agilità aziendale, ma deve essere implementata attentamente considerando i punti deboli e i punti di forza specifici dell’azienda. La scelta tra Data Virtualization e altre soluzioni dipenderà dalle esigenze e dalle risorse dell’organizzazione”.
Voi di Axiante vantate una BU Data Driven completamente focalizzata su queste tematiche ma che lavora in maniera sinergica con le altre BU. Come accompagnate il cliente nella gestione di un processo della gestione completa dei dati?
“Accompagnare un cliente nella gestione completa dei dati per trasformare l’azienda in una data driven company è un processo complesso che richiede una serie di passaggi chiave e che inizia dalla comprensione profonda degli obiettivi aziendali. È fondamentale infatti capire quali sono i risultati che l’organizzazione si aspetta di ottenere dalla gestione dei dati. Basandosi sulle esigenze e sugli obiettivi identificati, Axiante sviluppa assieme al cliente una strategia dati personalizzata. Questa è essenziale per definire come verranno raccolti, elaborati, archiviati e utilizzati i dati per supportare gli obiettivi aziendali.
Il passo successivo è accompagnare il cliente nella selezione delle tecnologie e degli strumenti necessari per implementare la strategia dati. Questa fase potrebbe includere la scelta di database, software di analisi, piattaforme di Data Lake o Data Warehouse e strumenti di visualizzazione dei dati. È molto importante aiutare il cliente a sviluppare capacità di analisi dei dati e modelli predittivi e assicurarsi che implementi misure di sicurezza dei dati robuste e conformi alle normative sulla privacy. Axiante è inoltre molto attenta a promuovere all’interno dell’organizzazione del cliente una cultura aziendale orientata ai dati, in modo che i dipendenti siano formati e consapevoli dell’importanza dei dati stessi e ne facciano un uso responsabile.
La gestione dei dati è, infine, un processo continuo. Per questo collaboriamo con il cliente per monitorare costantemente l’efficacia delle iniziative messe in campo e per apportare miglioramenti in base ai feedback e alle nuove esigenze che dovessero emergere. Axiante è strutturata per fornire supporto continuo al cliente, rispondendo alle domande, risolvendo i problemi e guidando l’azienda nell’evoluzione della sua strategia dati”.
