Nell’economia della conoscenza e del business algoritmico basato sul software e sull’analisi dei dati, l’obiettivo è trasformare/migliorare le esperienze degli utenti, l’ingaggio e la relazione con i clienti, i risultati di business, ecc. Spesso i dati ‘utili’ (quelli cioè in grado di supportare le decisioni) sono caratterizzati da un ‘change rate’ molto elevato ossia da una durata di vita molto breve che costringe le imprese ad analizzarli rapidamente prima che cambino o diventino obsoleti.
 | Di questo servizio fanno parte anche i seguenti articoli: |
 | LE PROBLEMATICHE – Hybrid cloud: quali sono le criticità nel controllo dei dati |
| HOW TO – Controllare i dati nell’It ibrido: ecco come fare |
Analytics, le esigenze da soddisfare
Fonte: Idc
Secondo una recente analisi di Idc su come le aziende si stanno ‘adeguando’ per rispondere al meglio a questi cambiamenti, emerge un nuovo ruolo dei responsabili It, in particolare di coloro che devono dedicarsi alla gestione dei dati aziendali e preoccuparsi di soddisfare esigenze nuove che provengono da più lati:
- dal business, che richiede accesso ai dati e posizionamento ‘intelligente’ delle informazioni allo scopo di accelerare l’utilizzo delle analitiche nei processi decisionali o di business;
- dall’It, che deve occuparsi delle infrastrutture e dei sistemi, dall’implementazione alla gestione preoccupandosi di costi, performance, scalabilità e sicurezza dei dati;
- dall’esterno, ossia da tutti quegli utenti che accedendo ai dati aziendali devono poterlo fare con agilità ma, al tempo stesso, sicurezza.
“Per ‘adempiere’ a tutte queste incombenze – scrivono gli analisti Idc – il controllo sui dati deve iniziare con un approccio all’asset management incentrato sulle informazioni, ma è di fondamentale importanza considerare tale controllo come un framework e non come una singola entità progettuale, a maggior ragione se ci si sposta sempre più verso modelli di It ibrido”.
Il controllo sui dati nelle grandi imprese con diverse centinaia di applicazioni può però diventare un’attività complessa perché, per poter rispondere efficacemente alle esigenze di cui si è accennato sopra, serve lavorare sull’ottimizzazione del tiering (cioè sulla qualità del dato e della sua importanza in funzione dell’utilizzo che ne fanno le applicazioni e dell’accesso e sfruttamento da parte degli utenti) nonché sulla disponibilità delle infrastrutture di supporto.
Quest’ultimo aspetto, in particolare, è l’elemento che sta maggiormente incidendo, a livello globale, sullo sviluppo di un It sempre più ibrido che si evolve e sviluppa al di fuori dei confini del data center aziendale. Secondo un’indagine Idc sponsorizzata da NetApp, infatti, la maggioranza degli executive It di aziende Usa (su un panel di circa 410 persone intervistate) prevede di espandere la capacità dei data center attraverso il trasferimento delle risorse in una struttura esterna (in co-locazione, mediante un cloud privato in hosting o attraverso servizi di cloud pubblico) (figura 1) come risposta ad esigenze di maggior flessibilità e agilità nell’erogazione di servizi It. Scelte che, di contro, portano con sé alcune criticità in più proprio nella gestione e nel controllo sui dati.
