Una serie di buone decisioni può facilmente spingere una startup nata in un garage verso la grandezza. Ma alcune decisioni sbagliate possono mettere in ginocchio anche l'organizzazione più formidabile. La chiave per ridurre al minimo le decisioni costose e massimizzare quelle redditizie è fare dei dati la base del vostro processo decisionale.
Le aziende più importanti prendono decisioni basate sui dati da molto tempo. Amazon, Box, Workday, Adobe e altri leader del settore hanno ottenuto un enorme successo grazie alla fiducia nei dati piuttosto che nell'istinto.
Altre aziende, nel tentativo di essere data-driven, commissionano task force ed elaborano iniziative per dotare di dati un maggior numero di decisori. Purtroppo, però, queste misure spesso falliscono. Un sondaggio condotto su 500 responsabili IT aziendali rivela che il 74% delle organizzazioni raccoglie volumi incredibili di dati, ma fatica a ricavarne informazioni.
Lo stesso sondaggio mostra che, in media, le aziende utilizzano solo la metà (51%) dei dati acquisiti, lasciando il restante 49% a languire in qualche archivio di dati pieno di polvere.
Cosa vi impedisce di essere orientati ai dati?
Diversi fattori impediscono alle aziende di sfruttare i propri dati. I colli di bottiglia della reportistica, ad esempio, che si verificano quando l'onere di aggregare le analisi ricade esclusivamente sull'IT, spesso lasciano agli stakeholder aziendali informazioni obsolete e potenzialmente inutili.
Ma un altro problema è in agguato, forse più insidioso dei colli di bottiglia: i silos di dati.
Molte aziende hanno dati bloccati in vari database, ma non riescono a integrarli. Come nel caso dei colli di bottiglia, questi silos di dati costringono i dirigenti aziendali a prendere decisioni critiche sulla base di dati frammentati e privi di contesto.
Gli approcci sbagliati all'integrazione sono quelli che permettono ai silos di dati di calcificarsi e proliferare. Le aziende devono ripensare il loro approccio all'integrazione se vogliono sfuggire ai pericoli di questi silos.
La chiave per rompere i silos di dati e liberare il valore dei vostri dati è adottare una soluzione di integrazione moderna e multi-punto che consenta un rapido recupero dei dati, supporti implementazioni ibride e sia facilmente scalabile.
Tre approcci sbagliati all'integrazione
Esistono tre approcci all'integrazione di applicazioni e dati che perpetuano i silos di dati. Le aziende spesso utilizzano una miscela di questi tre approcci.
1. L'approccio legacy
Molte aziende sono bloccate da un tradizionale software di integrazione on-premise acquistato decenni fa. Il problema di queste soluzioni è che sono difficili da usare, da mantenere e costose.
Con la riduzione dei reparti IT, rimangono meno risorse per la gestione di questi sistemi. Inoltre, le soluzioni di integrazione legacy sono poco adatte alle moderne architetture di dati cloud. Man mano che le aziende adottano applicazioni cloud come Salesforce, Workday e ServiceNow, sarà sempre più difficile collegarle agli altri sistemi critici.
Le soluzioni di integrazione on-premise sono troppo costose e complesse per risolvere il dilemma del silo di dati.
2. L'approccio punto a punto
L'aumento del numero di fonti di dati uniche ha fatto emergere frotte di strumenti point-to-point. Uno di questi strumenti può consentire di collegare due endpoint come Zuora e NetSuite con relativa facilità. Ma se si vuole integrare il primo con, ad esempio, Shopify, è necessario codificare a mano l'integrazione o acquistare un altro strumento point-to-point.
Le organizzazioni si ritrovano con un groviglio di integrazioni e API difficili da mantenere. La gestione di questa confusione è dolorosa, soprattutto perché richiede di passare da uno strumento di integrazione all'altro. In questo ambiente caotico gli errori sono più frequenti.
Un altro grande svantaggio di questi strumenti leggeri è che non sono scalabili. Ogni volta che si aggiunge una nuova fonte di dati, bisogna trovare un altro strumento point-to-point, complicando ulteriormente l'architettura dei dati.
In un ambiente point-to-point, quando si è affrontato un silo di dati, ne sono emersi altri tre.
3. L'approccio del codice personalizzato
Molte aziende dipendono da alcuni ingegneri sovraccarichi di lavoro per codificare manualmente le loro pipeline di integrazione. Questo approccio fragile è forse ancora meno scalabile dell'approccio point-to-point.
Uno specialista dell'integrazione potrebbe impiegare giorni o addirittura settimane per realizzare una singola integrazione, quando invece sarebbero sufficienti poche ore. Nel frattempo, le richieste di integrazione da parte delle unità LOB (Line of Business) si accumulano.
Inoltre, le pipeline interne tendono a rompersi più facilmente, rallentando ulteriormente il processo di unione di dati eterogenei. In questi casi, ancora una volta, i leader aziendali non hanno altra scelta che operare su informazioni incomplete.
In definitiva, le organizzazioni che codificano a mano le proprie integrazioni non dovrebbero aspettarsi di evitare presto l'ira dei silos di dati.
L'adozione di uno qualsiasi dei percorsi di integrazione sopra descritti non farà altro che consolidare ulteriormente i vostri silos di dati. Per eliminare questi silos, è necessario abbandonare approcci obsoleti e frammentari a favore di uno radicato in una piattaforma di integrazione unificata per l'era moderna.
Diventate finalmente data-driven: Modernizzate il vostro approccio all'integrazione
Una moderna piattaforma di integrazione consente di recuperare rapidamente i dati. Lo fa attraverso un self-service intuitivo. Invece di costringervi a scrivere centinaia di righe di codice per estrarre e spostare i dati, vi permette di utilizzare una semplice interfaccia drag-and-drop. Inoltre, sfrutta l'intelligenza artificiale (AI) per automatizzare le integrazioni più comuni e accelerare il processo di creazione delle pipeline. La natura "click-not-code" di una piattaforma moderna consente non solo agli specialisti dell'integrazione di recuperare dati sensibili al tempo, ma anche agli integratori cittadini e agli stakeholder LOB.
Una moderna piattaforma di integrazione supporta ambienti di distribuzione ibridi. Sebbene l'entusiasmo per cloud sia più forte che mai, il fatto è che la maggior parte delle organizzazioni si affida a un mix di software cloud e on-premises per funzionare. In quanto soluzione multi-punto, una piattaforma moderna consente di integrare facilmente le applicazioni cloud con le fonti di dati on-premises attraverso un'ampia gamma di endpoint. Inoltre, si adatta alla vostra infrastruttura tecnologica, funzionando altrettanto bene sia dietro il firewall che all'interno di cloud.
Una moderna piattaforma di integrazione cresce con voi - è scalabile. Quando il volume e la varietà dei dati raccolti salgono alle stelle, la piattaforma risponde alla crescita senza problemi. Permette di interrogare grandi set di dati per l'analisi in tempo reale e di utilizzare l'elaborazione batch per convogliare i big data in un data lake. Con una piattaforma moderna, invece di dover navigare in una selva di integrazioni frammentarie, è possibile gestire le integrazioni in un'unica semplice console. Aggiungere e integrare nuove fonti di dati all'interno di questa piattaforma è facile come aggiungere un'estensione al browser internet.
Una moderna piattaforma di integrazione multi-punto integra tutti i dati eterogenei, non solo alcuni. In questo modo, fa scomparire i silos di dati. L'eliminazione dei silos di dati è fondamentale per fornire ai decisori dati affidabili quando ne hanno bisogno.
Il vostro approccio all'integrazione determinerà sempre più l'utilizzo o meno dei dati raccolti. E, alla fine, l'essere data-driven si riduce a questo: usare i dati.
