I big data hanno un valore inestimabile per la società. La maggior parte delle aziende oggi ne comprende l’importanza, anche per via degli eventi degli ultimi mesi, e prioritizza tempo e risorse necessarie per trasformare le informazioni grezze in intuizioni trasformative e vantaggio competitivo. Tuttavia, un numero significativo di imprese fallisce nella scelta delle tecniche da impiegare.
È un errore forse comprensibile, dato il ritmo sempre più incalzante dell’innovazione che porta opportunità e rischi a quelle organizzazioni che cercano di sfruttare i big data per identificare trend, modelli e schemi che si nascondono tra i loro dati con l’obiettivo di accelerare le iniziative di trasformazione digitale. Infatti, come ha affermato ResearchandMarkets.com in un recente rapporto, “… il settore dei big data sta vivendo profondi cambiamenti in tutto lo stack, comprese le infrastrutture, la sicurezza, l’analitica e il livello applicativo… passando da topologie di rete basate su host ad architetture basate su cloud e focalizzate sui dati, dando così luogo a enormi sfide e opportunità per la transizione e la sicurezza dei sistemi di dati”.
Qual è il concetto?
Storicamente, le grandi aziende non sono solo quelle che hanno enormi quantità di dati da analizzare, ma dispongono anche delle risorse necessarie per affrontare il problema. Detto questo, con l’evoluzione della tecnologia, l’analisi e la gestione dei big data non è più riservata solo a loro – le aziende di medie dimensioni possono trarre profitto da questo tipo di tecnologia con strumenti su misura che permettono loro di competere meglio con i loro concorrenti anche di dimensioni più grandi.
In termini pratici, tuttavia, molte imprese rischiano di fermarsi di fronte al primo ostacolo non comprendendo i dati di cui dispongono, in quanto racchiusi in silos anziché in una soluzione completa e integrata. Questo, in ultima analisi, influisce su tutte le aree di un’azienda, dal creare potenziali nuovi modelli di business, al miglioramento di una strategia di coinvolgimento del cliente e alla possibilità di interfacciarsi con i clienti in modi nuovi e diversi per costruire servizi e soluzioni differenzianti. Tuttavia, determinare quali set di dati possano fornire valore al business – una cosa semplice in teoria – è spesso difficile nella realtà. Il volume di informazioni da esaminare può essere scoraggiante e trovare le “gemme” può rappresentare una sfida.
Questi grandi insiemi di dati stanno acquisendo sempre più importanza e hanno catapultato i big data a un nuovo livello di complessità e scalabilità. È stato riconosciuto che un’unica strategia di “data lake” semplicemente non funziona, poiché inevitabilmente porta ad avere una “palude di dati” – tipi di dati diversi hanno caratteristiche ed esigenze diverse. Per superare questi problemi, il punto fondamentale da considerare è che una strategia per i big data inizia con una strategia di gestione dei dati.
Mettere le anatre in fila
Un’efficace strategia di data management dovrebbe concentrarsi esattamente sul modo in cui i dati vengono gestiti dal momento della loro creazione, dall’edge di rete aziendale fino al data center. Per garantire che sia efficace, le aziende devono comprendere il valore dei loro dati: è necessario conservarli, ad esempio, e se sì, per quanto tempo? Dove devono essere conservati per poter essere facilmente accessibili e utilizzati? Se non è necessario conservarli, cosa bisogna prevedere?
La chiave per la democratizzazione dei dati è la possibilità che tutti i dati siano disponibili a tutti gli interessati con i relativi permessi e controlli di accesso.
La conservazione è una questione importante e dovrebbe essere basata sul valore aziendale, oltre a garantire il rispetto della legislazione. Inoltre, devono essere inclusi i corretti livelli di accessibilità e gestione dei dati – le regole e i principi di conservazione devono consentire la creazione di processi appropriati per identificare i dati importanti per gestirli nel modo più efficiente ed economico possibile
La scelta di una piattaforma appropriata per la gestione dei dati dovrebbe basarsi sulla sua capacità di supportarne la strategia. Le organizzazioni dovrebbero impegnarsi attivamente con i fornitori di servizi al fine di migliorare la gestione, la qualità e la governance dei dati. Questo è il cuore della conformità e pone solide basi affinché le organizzazioni possano sfruttare il valore dei loro dati attraverso l’analisi e l’intelligence per la monetizzazione di tali asset.
Una piattaforma di gestione dati centralizzata e conforme alle norme, con controlli adeguati, può garantire che i dati siano catturati e classificati correttamente, mettendoli a disposizione delle aziende al fine di ricavare gli insight che accelerano la trasformazione del business. Le soluzioni più sofisticate possono anche analizzare i dati e determinarne il valore per il business, consentendo agli utenti di identificare cosa conservare e cosa no. Questo approccio si traduce anche in risparmio in quanto non è più necessario acquistare soluzioni costose per gestire dati senza valore per il business. In definitiva, riunire i giusti processi, partner e tecnologie di gestione può aiutare a sbloccare l’enorme potenziale dei big data per favorire un impatto a lungo termine, aiutando le organizzazioni a trasformare, modernizzare e coinvolgere i clienti in modi nuovi e avvincenti.
A cura di Jonathan Bowl, Vice President e Direttore Generale Nord EMEA, Commvault
