Poiché i dati diventano sempre più il mezzo con cui le aziende competono, le aziende stanno ristrutturando le operazioni per costruire sistemi e processi che liberino l'accesso, l'integrazione e l'analisi dei dati a monte e a valle della catena del valore. Una gestione efficace dei dati è diventata così importante che si prevede che la posizione di Chief Data Officer diventerà un ruolo standard a livello di consiglio di amministrazione entro il 2020, con il 92% dei CIO che dichiara che un CDO è la persona migliore per determinare la strategia dei dati.
Tenendo presente questo aspetto, mentre valutate la vostra strategia sui dati per il 2017, ecco sette previsioni da contemplare per costruire un quadro solido per la gestione e l'ottimizzazione dei dati.
- L' integrazione dei dati self-service decollerà
Scongiurando la designazione di collo di bottiglia dell'IT e impegnandosi a diventare un partner strategico dell'azienda, l'IT sta trasformando la propria mentalità. Anziché essere un fornitore di dati, l'IT consentirà agli utenti di ottimizzare i dati in modalità self-service. L'IT decentralizzerà sempre di più l'integrazione delle app e dei dati, attraverso Centri di eccellenza distribuiti basati su infrastrutture, framework e best practice condivise, consentendo così ai responsabili delle linee di business di raccogliere, integrare e analizzare autonomamente i dati per individuare e agire rapidamente su tendenze e schemi significativi, importanti per i loro ruoli e responsabilità. Piuttosto che pescare i vostri dati, l'IT vi insegnerà a lanciare l'amo. Il guadagno per l'IT: soddisfare la domanda degli utenti aziendali di integrazioni rapide e semplici e accelerare il time to value; preservare l'integrità, la sicurezza e la governance dei dati su un'infrastruttura comune a tutta l'azienda; liberare risorse IT limitate per concentrarsi su altre iniziative strategiche. - I Big Data si spostano su Cloud
Nel corso dell'anno, si prevede che un numero maggiore di aziende migri l'archiviazione e l'analisi dei propri Big Data dai tradizionali data store e magazzini on-premise a cloud. Per buona parte dell'ultimo decennio, la potenza di calcolo ed elaborazione distribuita di Hadoop ne ha fatto la piattaforma open source standard per le infrastrutture di Big Data. Ma Hadoop è tutt'altro che perfetto. Tra le lamentele più comuni degli utenti ci sono la complessità e l'instabilità, il che non sorprende più di tanto visto che tutti gli sviluppatori di software contribuiscono regolarmente a migliorare la piattaforma. Gli ambienti Cloud sono più stabili, flessibili, elastici e più adatti a gestire i big data, da cui la migrazione prevista. - L' utilizzo di Spark al di fuori di Hadoop aumenterà
Questo è l'anno in cui vedremo più casi di utilizzo di Spark al di fuori degli ambienti Hadoop. Mentre Hadoop arranca, Spark sta accelerando il passo. È ancora più probabile che Hadoop venga utilizzato in ambienti di test piuttosto che di produzione. Ma gli utenti trovano che Spark sia più flessibile, adattabile e più adatto a determinati carichi di lavoro, come ad esempio l'apprendimento automatico e l'analisi in streaming in tempo reale. Un tempo relegato a spalla di Hadoop, quest'anno Spark si libererà e si farà valere. Non sono l'unico a porsi la domanda: Hadoop ha bisogno di Spark, ma Spark ha bisogno di Hadoop? - Un pesce grosso acquisisce un fornitore di distro Hadoop?
I fornitori di distribuzioni Hadoop come Cloudera e Hortonworks hanno aperto la strada con tecnologie promettenti e innovazioni rivoluzionarie. Ma nell'ultimo anno è cresciuta la frustrazione dei clienti che lamentavano una maggiore complessità, instabilità e, in definitiva, troppi progetti falliti che non hanno mai lasciato i laboratori. Mentre i fornitori di distro Hadoop stanno affrontando le difficoltà della crescita (per non parlare dei fondi limitati), è possibile che un'azienda più grande e più ricca - ad esempio Teradata, Oracle, Microsoft o IBM - si faccia avanti per acquistare la loro tecnologia ricercata e sposarla con un'organizzazione più matura? Non lo escludo. - AI e ML diventano un po' più mainstream
Le piattaforme AI (intelligenza artificiale) e ML (machine learning) off the shelf sono amate per la loro semplicità, la bassa barriera all'ingresso e il basso costo. Nel 2017, le librerie di intelligenza artificiale e di ML di Microsoft, Google, Amazon e altri fornitori saranno integrate nelle soluzioni aziendali, comprese le varietà mobili. Le attività che finora erano manuali e richiedevano molto tempo diventeranno automatizzate e accelerate, estendendosi al mondo dell'integrazione dei dati. - Sì, l'IoT sta arrivando, ma non quest'anno
Collegare miliardi e miliardi di dispositivi e oggetti dotati di sensori tramite Internet è inevitabile, ma non bisogna ancora ingerire tutto il clamore. È vero che si sta facendo molto per sfruttare l'IoT per scopi specifici, ma il passo verso lo sviluppo di una piattaforma IoT generica è più vicino al canterello che al galoppo. Le soluzioni IoT sono troppo personalizzate e costruite ad hoc per risolvere problemi ampi e comuni - il mercato è ancora nascente e gli standard si stanno gradualmente evolvendo - per cui una piattaforma IoT generica e di massa che raccolga, integri e riporti i dati in tempo reale richiederà, beh, più tempo. Come ogni altro movimento di trasformazione nella storia della tecnologia aziendale, i pezzi brillanti devono essere messi insieme come un tutt'uno. Sta arrivando, ma non nel 2017.
- Le API non sono tutte uguali
Le API sono da tempo il collante che collega app e servizi, ma nel 2017 i clienti continueranno a mettere in dubbio il loro valore rispetto all'investimento. Pochi contestano l'utilità delle API per la creazione di applicazioni e, in molti casi, possono essere la scelta giusta in questo senso. Ma nelle situazioni in cui l'integrazione di app e/o dati è necessaria e ricercata, esistono modi migliori. Un esempio è iPaaS (integration platform as a service), che consente di collegare in modo rapido e semplice qualsiasi combinazione di tecnologie cloud e on-premise. Quest'anno ci si aspetta una maggiore migrazione verso le piattaforme di integrazione aziendale basate su cloud. Rispetto alle API, le soluzioni iPaaS sono più agili, meglio attrezzate per gestire i capricci dei dati, più adattabili ai cambiamenti, più facili da mantenere e molto più produttive.
Potrei continuare a lungo, se non altro perché le previsioni sono "best guesses" informate sul futuro. Se mi sbaglio su due o tre delle mie aspettative, i miei colleghi mi perdoneranno. In un mondo in rapida evoluzione come quello della tecnologia, una battuta di .400 è una statistica piuttosto buona.
