Denodo, azienda specializzata nella virtualizzazione dei dati, illustra i cinque data trend del 2022. I dati sono diventati una leva che fa la differenza nel business.
Sempre più aziende abbracciano il modello di crescita data-driven, sulla scia di Amazon e Netflix. Si tratta di modelli di business basati sui dati. E le imprese devono affrontare la digital transformation, facendosi guidare dai dati e governandoli.
Il modello data-driven
Il cambiamento non è più procrastinabile, e così le aziende accelerano nella loro trasformazione digitale. Le imprese, consapevoli dell’urgenza di adottare modelli data-driven, devono imparare ad integrare e gestire i dati a loro disposizione.
L’eterogeneità e la distribuzione geografica dei dati non devono essere un ostacolo all’integrazione. Dunque, i dati devono risultare:
- accessibili;
- sicuri;
- governati.
I cinque data trend 2022
La strada del cambiamento consiste nel velocizzare il processo in ogni azienda, indipendentemente dalle dimensioni e dal settore di appartenenza.
Ecco i cinque data trend 2022:
- Data fabric alla base dell’impresa distribuita;
- l’intelligenza decisionale nel supporto enterprise;
- le architetture Data Mesh;
- i sistemi modulari per ottimizzare i dati;
- l’analisi di small e big data.
Data trend 2022
Data Fabric
Smart working, business digitali e canali di vendita online hanno generato un complesso ed eterogeneo ecosistema di dispositivi, applicazioni e infrastrutture dati.
Nel dettaglio, l’infrastruttura dati spazia dalle soluzioni on-premise a quelle cloud (single cloud, multi-cloud, hybrid-cloud), ma a volte è frutto anche della combinazione di tutte queste. Si tratta di un’infrastruttura diffusa oltre i confini geografici e in genere non ha un sistema di integrazione.
Nel 2022 le aziende dovranno poter disporre di un Data fabric, non solo per integrare, usare e analizzare agevolmente i dati, ma anche automatizzare i processi integrazione, preparazione ed esplorazione dei dati.
Da un recente studio TEI di Forrester emerge che “la tecnologia del Data fabric rappresenterà la nuova frontiera della gestione dei dati, in quanto permette di automatizzare le funzioni di data management attraverso l’utilizzo di intelligenza artificiale/machine learning, fornendo al contempo funzionalità semantiche addizionali per la catalogazione, preparazione e gestione dei dati”.
Il Data fabric trae ispirazione dal “tessuto di dati”, offrendo una visione unica e d’insieme dei dati, oltre i limiti della loro eterogeneità, distribuzione geografica e latenza nell’aggiornamento.
Inoltre, sfruttano approcci logici, fisici o ibridi, permettendo alle imprese di selezionare gli strumenti più efficaci per abbattere i tempi di consegna dei dati. Il Data fabric ha tutte le carte in regola per diventare l’approccio prevalente nella gestione dei dati nel 2022.
L’intelligenza decisionale
Le enormi quantità di dati in mano alle aziende devono ora trasformarsi in risultati di business. Per questo motivo, l’intelligenza decisionale, grazie a dashboard e piattaforme di business intelligence , è un sistema potenziato da intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML).
L’intelligenza decisionale è la combinazione di piattaforme di Business Intelligence (BI) potenziate con sistemi di AI/ML, con cui le aziende possono prevedere i risultati di un ventaglio di azioni, suggerire approcci e sostenere le decisioni in ambito aziendale.
Nel 2022 l’intelligenza decisionale potrà generare valutazioni veloci e puntuali, accelerando il processo decisionale.
Inoltre, le aziende possono integrare l’intelligenza decisionale dentro la Business Intelligence, senza perdere di vista il costante monitoraggio del risultato e regolando i criteri decisionali per prevenire effetti indesiderati.
Le architetture Data Mesh
La crescita delle aziende, in termini di dimensioni e complessità, spinge i team dedicati alla gestione dei dati a mettersi a confronto per capire le esigenze interfunzionali e ridurre la capacità di offrire il giusto insieme dei dati ai data consumer.
Qui entra in gioco il Data Mesh, un nuovo approccio:
- per un’architettura decentralizzata dei dati;
- pronto a neutralizzare eventuali colli di bottiglia;
- per offrire insight utili per i decisori aziendali.
Le grandi imprese, con ambienti di dati distribuiti, punteranno a implementare questa architettura, uno dei principali Data trend del 2022.
Le unità e divisioni all’interno dell’azienda che hanno acquisito una maggiore consapevolezza su come andrebbero usati i dati, sceglieranno l’infrastruttura dati più opportuna.
Dunque, la scelta semplificherà i processi e le interazioni, fornendo una migliore qualità complessiva dei risultati. Inoltre, avrà il vantaggio di rimuovere i colli di bottiglia classici delle infrastrutture centralizzate e concedere autonomia alle singole divisioni nella scelta degli strumenti e delle soluzioni più efficaci per ogni circostanza.
Il Data Mesh, infine, unificherà l’infrastruttura, con cui le singole divisioni potranno creare e condividere i Data products, applicando i necessari standard di interoperabilità, qualità, governance e sicurezza.
I sistemi modulari
Le architetture monolitiche rappresentano il passato. Invece oggi le aziende gestiscono dati sempre più distribuiti, oltre i confini geografici, e scommettono su molteplici cloud e data center.
Dunque, le aziende apriranno le porte ad architetture dati modulari, ideali per selezionare strumenti ad hoc per costruire l’intera infrastruttura o parti di essa. L’obiettivo è realizzare un’architettura dati più agile.
Il Data Fabric ha il punto di forza di un’implementazione tramite strumenti di:
- catalogazione dati;
- modellazione semantica;
- integrazione dati;
- gestione dei metadati.
Inoltre, le infrastrutture per la gestione dei dati sono variegate e di solito le aziende impiegano sistemi o strumenti multipli. In tal senso, la possibilità di adottare un approccio Low-Code o No-Code, assicurerà maggiore flessibilità e semplicità d’uso, permettendo alle aziende una gestione autonoma dei propri tool di data management, risparmiando nell’intervento dei reparti IT.
I data trend 2022 vedono infine l’accelerazione della costruzione di ambienti componibili per l’utilizzo e l’analisi dei dati, in modo tale da ridurre il fenomeno del vendor Lock-in e aumentare la versatilità dell’infrastruttura.
Big data analytics e analisi di small data
L’uso di AI e ML innova il modus operandi delle aziende, anche se la trasformazione si fonda sulla capacità di analizzare grandi moli di dati storici.
Nel 2022, quindi, le imprese scommetteranno non solo sul Big Data Analytics, ma anche sull’analisi di Small Data per rendere le esperienze iper-personalizzate, in modo tale da studiare il sentiment verso un prodotto o un servizio, in particolari finestre temporali.
L’analisi di small e big data assumerà un ruolo determinante nell’anno in corso, anche in virtù dell’aumento dell’uso di dati geospaziali, di quelli provenienti dalle macchine e derivanti dai social media e, in generale, di ogni altro dato che possa portare valore per le aziende.
