Sette suggerimenti per modernizzare la gestione dei dati

I dati sono la linfa vitale di un’azienda. Per questo vanno gestiti, monitorati e protetti come una risorsa preziosa attraverso le migliori strategie di data management

gestione dei dati data management

I dati sono la risorsa più preziosa e duratura di un’azienda, perché servono da base sia per la strategia che per la trasformazione digitale. Tuttavia, mantenere una forte presa su quantità di dati in rapida crescita sparsi su cloud pubblici e privati, nonché in ambienti locali, richiede un nuovo approccio al data management.

Modernizzare la gestione dei dati per stare al passo con le crescenti esigenze di applicazioni e sicurezza non è solo importante, è essenziale. Gestire i dati in modo sicuro ed efficace richiede la scelta di una strategia e metodi affidabili per accedere, integrare, ripulire, governare, archiviare e preparare i dati. I seguenti sette suggerimenti possono aiutare a rendere più facile e veloce questo impegnativo processo.

1. Aggiornare l’attuale strategia di data management

Iniziate la modernizzazione sviluppando una solida comprensione di strategie, esigenze e obiettivi di analisi dei dati dell’azienda”, suggerisce Yan Huang, docente presso la Tepper School of Business della Carnegie Mellon University. “Quindi progettate un’architettura di data management in grado di integrare gli attuali strumenti e sistemi di gestione dei dati, sfruttare modelli e metodi all’avanguardia, raggiungere l’obiettivo dell’azienda e adattarsi alle sue esigenze future”.

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Huang osserva che un’architettura solida consentirà di affrontare la modernizzazione della gestione dei dati in modo sistematico e integrato, evitando sia problemi di compatibilità che silos di dati.

Il processo di riprogettazione dell’architettura di data management richiede un’attenta valutazione degli obiettivi aziendali dell’analisi dei dati e l’identificazione di aree di miglioramento e nuove opportunità”, spiega. “Un’architettura di gestione dei dati, moderna e ben progettata, garantisce che i sistemi di gestione dei dati funzionino in modo efficace ed efficiente, possano fornire costantemente valore e siano sufficientemente flessibili da incorporare miglioramenti e nuove capacità”.

2. Inventario e mappa di tutti gli asset di dati

Prima di andare avanti, tornate alle basi. “Se non riuscite a stabilire dove si i vostri asset di dati e cosa li protegge, non sarete in grado di rispondere se l’accesso è adeguatamente limitato o ampiamente aperto a Internet”, avverte Mike Lloyd, CTO presso lo sviluppatore di tecnologia di sicurezza informatica RedSeal.

Peter Mottram, CEO della società di consulenza Protiviti, concorda. “Capire cosa entra in azienda, cosa viene creato e cosa si invia all’esterno: questo è il fondamento”, dice. “Aggiungiamo all’equazione dove vogliamo essere e come le moderne tecnologie di gestione dei dati possono semplificare il modello operativo di dati/analisi dell’azienda”.

Mottram osserva che la gestione dei dati è diventata incredibilmente complicata negli ultimi anni. “Suddividere la gestione negli elementi costitutivi fondamentali e semplificare la definizione del problema è il modo migliore per iniziare una trasformazione significativa”, afferma.

Una moderna strategia di data management dovrebbe includere anche una strategia di cloud ibrido. “Avere un inventario chiaro in tutti gli ambienti è un ottimo inizio”, consiglia Mottram. “A seguire, l’implementazione di principi e controlli può aiutare le aziende a gestire i propri dati in tutti gli ambienti”.

3. Puntare alla democratizzazione dei dati

Solo pochi anni fa le aziende avevano un’unica ragione principale per modernizzare i propri ecosistemi di data management: gestire volumi di dati in rapida crescita.

Oggi la nuova esigenza è la capacità di ‘democratizzare’ i dati, fornendo i dati giusti alle persone giuste al momento giusto”, osserva Luc Ducrocq, responsabile data management presso Capgemini North America.

La democratizzazione dei dati offre alle aziende la possibilità di implementare analytics self-service, potenziare i team di data engineering e data science, creare scambi di dati e aree di collaborazione con i partner commerciali e perseguire altre iniziative mature di gestione dei dati.

Democratizzando i dati le aziende possono anche ottenere una reale fiducia nei dati, che offre una maggiore libertà di concentrarsi sul valore aziendale e sui risultati di trasformazione”, afferma Ducrocq. “Le imprese che non possono contare su dati affidabili devono affrontare una lotta continua per trovare e fornire i dati giusti ai clienti aziendali”.

È necessario sviluppare e implementare una strategia di governance per garantire che i dati rimangano aggiornati e accurati. “Per poter essere utilizzati da tutta l’azienda i dati devono essere identificati, catalogati, standardizzati e classificati”, aggiunge Ducrocq.

Una governance solida consente inoltre alle aziende di ridurre i tempi di preparazione dei dati, offrendo a data scientist e altri utenti esperti la possibilità di concentrare il proprio tempo sull’analisi. “Se le aziende non si prendono il tempo per correggere i propri dati, non avranno successo nel nuovo mondo dei cloud e della dipendenza sempre crescente dai dati”.

4. Investire in tecnologie di modernizzazione dei dati

Continuate a investire nel cloud computing e nelle tecnologie di data management. “I progetti di modernizzazione di maggior successo vengono eseguiti parallelamente a questi strumenti”, afferma Frank Farrall, responsabile degli ecosistemi AI presso Deloitte. “I CIO dovrebbero partire dai problemi più facili da affrontare, come tecnologie legacy in locale e non utilizzate”.

Investire in tecnologie e processi di gestione e governance dei dati è il modo ideale per mantenere il controllo olistico sui dati, secondo Farrall. “Sapere da dove provengono i dati, le definizioni chiave e il modo in cui si spostano attraverso i diversi sistemi è una questione fondamentale in un ambiente eterogeneo”, afferma. “La forte proprietà dei processi e degli elementi dei dati, con il supporto del management, è spesso trascurata nei programmi di gestione dei dati, ma è un fattore chiave per la gestione di un ambiente complesso”.

5. Sfruttare i vantaggi dell’unificazione dei dati

Le aziende con una strategia ibrida o multi-cloud potrebbero voler esplorare e investire in piattaforme di gestione in grado di unificare i dati.

Ciò può includere la combinazione di dati aziendali con fonti dati di terze parti disponibili tramite provider SaaS e altri fornitori nell’ecosistema”, afferma Faisal Alam, responsabile per le tecnologie emergenti presso la società di consulenza EY Americas.

La virtualizzazione è un’opzione disponibile da tempo, ma solo di recente è maturata al punto da poter essere eseguita su larga scala con una latenza minima. “Tutti i principali fornitori di cloud dispongono di funzionalità di query federate (un sottoinsieme della virtualizzazione dei dati) che consentono l’interrogazione e l’unificazione dei dati tra diversi cloud“, spiega Alam.

Gli approcci all’unificazione dei dati vengono costantemente perfezionati e le query federate sono solo un’opzione. Alam sottolinea che “esistono anche altre scelte, come data lake, feature store e moderni data warehouse”.

6. Definire chi è responsabile dei dati

Chiarire la responsabilità dei dati è un passaggio fondamentale per reinventare la governance dei dati, afferma Steve Bates, consulente presso KPMG.

Le aziende di successo vanno oltre policy e processi e affidano la responsabilità di alcuni insight e misure di qualità nelle mani dei dirigenti senior”, spiega. Bates suggerisce di definire i ruoli precisi di responsabilità dei dati dei dirigenti senior, inclusi CIO, CTO e Chief Data Officer (CDO).

Nella rapida evoluzione del mondo aziendale oggi praticamente tutto è digitale e connesso. “Ogni dato raccolto su transazioni, clienti e processi interni diventa una risorsa che può essere estratta per migliorare il prodotto o l’esperienza del cliente”, osserva Bates.

Il problema critico che i leader IT devono affrontare è che mentre i punti digitali stanno proliferando, molti sono rimasti vincolati a sistemi legacy monolitici. “È necessario uno sguardo più olistico allo sviluppo e alla fornitura di soluzioni moderne che includano approcci Agile, DevOps, cloud e molti altri”, afferma. “Il delivery moderno è un modello che può aiutare un’azienda a fornire più rapidamente valore, ridurre gli errori e creare una cultura del miglioramento continuo e della centralità del cliente, aiutando al contempo la competizione sul mercato”.

7. Aggiornarsi sull’evoluzione dei metodi di gestione dei dati

La gestione dei dati è uno dei problemi più fluidi e impegnativi che i leader IT dovranno affrontare nel 2021 e oltre.

Le strategie di gestione dei dati e la loro efficacia dovrebbero essere costantemente monitorate”, afferma Huange. “Ogni anno andrebbe fatta una revisione sistematica per identificare i punti deboli e le opportunità di miglioramento”.

Huange ritiene che l’approccio al data management debba corrispondere alla strategia complessiva dell’azienda. “Pertanto, quando la strategia aziendale viene rivista, è necessario rivedere anche la strategia di gestione dei dati”.

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AUTOREJohn Edwards
FONTECIO
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