Le moderne aziende data-driven sono le migliori a sfruttare i dati per anticipare le esigenze dei clienti, i cambiamenti del mercato e prendere proattivamente decisioni aziendali più intelligenti. Secondo la Gartner 2018 CEO and Senior Business Executive Survey, l'81% degli amministratori delegati ha dato priorità alle iniziative tecnologiche che consentono di acquisire analisi avanzate. Secondo Gartner, molte aziende che si dedicano all'advanced analytics stanno ripensando l'architettura dei dati e avviando progetti di data lake, ma il 60% di questi progetti non riesce ad andare oltre la fase di sperimentazione. Infatti, la stessa indagine di Gartner riporta che nel 2017 solo il 17% delle implementazioni di Hadoop era in produzione. Se le aziende non modernizzano ora la loro architettura dei dati, finiranno per perdere clienti, quote di mercato e profitti.
Cosa spinge a passare a una moderna architettura dei dati aziendali?
Le architetture che hanno dominato l'IT aziendale in passato non sono più in grado di gestire i carichi di lavoro necessari per far progredire l'azienda. Il passaggio a un'architettura dei dati moderna è guidato da una serie di driver aziendali fondamentali. Sono sette i driver aziendali fondamentali per la creazione di una moderna architettura dei dati aziendali (MEDA):
- Sostenere la democratizzazione dei dati, che richiede condivisione, qualità, sicurezza e governance dei dati.
- Abilitare l'impresa "iperconnessa" all'interno e all'esterno dell'organizzazione
- Sostenere il passaggio al self-service e al cittadino X (integratore, data scientist, ecc.)
- Passare dal reporting storico all'analisi predittiva e prescrittiva
- Consentire una maggiore reattività agli utenti della line of business (LOB)
- Protezione futura per nuove fonti di dati e applicazioni e casi d'uso a valle
- Realizzare l'inafferrabile trasformazione digitale dell'impresa
Cloud-basati su data lake: Al centro di una moderna architettura dei dati aziendali
Sebbene ci siano molte ragioni per portare avanti i progetti sui dati, le organizzazioni sono spesso frenate nell'utilizzo dei loro dati da formati incompatibili, dalle limitazioni dei database tradizionali e dall'incapacità di combinare in modo flessibile i dati provenienti da più fonti. Ecco perché i data lake basati su cloud hanno sostituito l'enterprise data warehouse (EDW) come nucleo di una moderna architettura dei dati.
A differenza di un data warehouse, un data lake è una raccolta di tutti i tipi di dati: strutturati, semi-strutturati e non strutturati. I dati vengono archiviati nel loro formato grezzo, senza bisogno di alcuna struttura o schema. Infatti, la struttura dei dati non deve essere definita al momento dell'acquisizione, ma solo al momento della lettura. Poiché i data lake sono altamente scalabili, è possibile supportare grandi volumi di dati a un prezzo più conveniente. Con un data lake, i dati possono anche essere archiviati da fonti relazionali (come i database) e da fonti non relazionali (dispositivi/macchine IoT, social media, ecc.) senza ETL (extract, transform, load), consentendo ai dati di essere disponibili per l'analisi molto più rapidamente.
Il data warehouse aziendale (EDW), così come lo conosciamo, non è morto né lo sarà presto. Tuttavia, non è più il fulcro della strategia di architettura dei dati di un'azienda. L'EDW rimane un componente fondamentale nella MEDA complessiva di un'azienda, ma ora dovrebbe essere visto come un'"applicazione a valle": una destinazione, ma non il centro dell'universo dei dati.
I prossimi passi per costruire una moderna architettura dei dati aziendali
Il viaggio verso la costruzione di una moderna architettura dei dati aziendali può sembrare lungo e impegnativo, ma con il giusto quadro di riferimento e i giusti principi, è possibile effettuare con successo questa trasformazione prima di quanto si pensi. Scaricate il nostro white paper, "Alleviare il dolore dei big data: The Modern Enterprise Data Architecture (MEDA)" per scoprire come costruire una MEDA sufficientemente flessibile da essere utilizzata oggi e scalabile per i casi d'uso di domani.
