Valorizzare il patrimonio informativo, i vantaggi competitivi e il ruolo di Axiante nell’implementazione di soluzioni data-driven avanzate
In un mondo in cui le informazioni sono una risorsa sempre più preziosa, le organizzazioni devono affrontare la sfida di gestire e utilizzare in modo efficace il proprio patrimonio di dati. Emergono allora soluzioni tecnologiche atte ad affrontare in maniera ottimale tale necessità, senz ridurre l’accesso ai dati ma valorizzandoli al massimo. All’interno del suo vasto catalogo, Axiante punta su Data Virtualization e Data Fabric per semplificare la creazione di report e analisi dei dati, come anche l’orchestrazione delle informazioni, provenienti da fonti differenti. Si tratta di due piattaforme che si differenziano per alcuni concetti.
“Quando parliamo di virtualizzazione dei dati, l’approccio è quello di lasciare le informazioni laddove si trovano, permettendo all’utente di accedervi in maniera semplice, con costi minori” ci dice Giovanni Mazzucato, Project Leader di Axiante. La Data Virtualization crea uno strato di astrazione che permette alle applicazioni di accedere ai dati senza conoscerne la posizione fisica. Lo fa, integrando i dati da varie fonti senza spostarli fisicamente, fornendo una visione unificata. Una soluzione ottimale quando si ha bisogno di rapidità”. Per questo, la virtualizzazione dei dati si pone come un ponte tra sistemi sorgente esterni on-demand. “Questo approccio innovativo centralizza e semplifica la gestione dei dati senza necessitare di storage fisico sulla piattaforma stessa. Infatti si stabilisce un ponte virtuale tra le fonti dei dati e gli utenti, consentendo alle organizzazioni di accedere e gestire i propri dati senza repliche o spostamenti dalla posizione originale” prosegue Mazzucato.
“Data Fabric è invece un’architettura end-to-end che automatizza l’integrazione e la gestione dei dati su un’ampia gamma di ambienti. Una soluzione che usa metadati e intelligenza artificiale per facilitare l’individuazione, la governance e la fornitura delle informazioni. “Il fine è dare una visione olistica dei dati aziendali per analisi avanzate e il supporto decisionale”. In altre parole, un Data Fabric è un’architettura che mira a semplificare l’accesso e la gestione dei dati in un ambiente complesso e distribuito raccogliendo dati da varie fonti, come sistemi legacy, data lake e database, per fornire una visione unificata delle informazioni aziendali. Inoltre collega e organizza i dati, usando servizi e API, anche tra diverse piattaforme e ambienti cloud. L’obiettivo è superare la complessità dei dati, rendendoli disponibili per l’intera azienda e alle applicazioni che ne hanno bisogno.Tutto ciò evidenzia che “Non esiste una singola architettura per un Data Fabric poiché le aziende hanno esigenze differenti, oltre a utilizzare un numero di provider cloud e di implementazioni dell’infrastruttura dati diverso” sottolinea il Project Leader.
Ma come scegliere l’approccio migliore? La scelta tra Data Virtualization e Data Fabric dipende dalle esigenze specifiche dell’azienda. “La Data Virtualization è ideale per integrazioni rapide, accesso in tempo reale e quando le risorse sono limitate. Il Data Fabric è più adatto per la gestione di grandi volumi di dati, analisi avanzate e per garantire la conformità normativa”.
I vantaggi per le aziende
Sia la virtualizzazione dei dati che il data fabric offrono vantaggi significativi per le imprese, sebbene con focus e scale diversi. “Ad esempio, la Data Virtualization evita la necessità di replicare i dati, ottimizzando l’utilizzo dello spazio di archiviazione e riducendo i costi infrastrutturali, e semplifica la manutenzione, diminuendo i costi operativi. La virtualizzazione offre anche flessibilità, consentendo di adattarsi rapidamente alle esigenze di business in evoluzione, facilitando l’accesso a nuovi dati e l’integrazione di nuove fonti, e fornisce una vista unificata dei dati utilizzabile da diverse applicazioni e utenti. La Data Fabric guarda invece a governance, automazione e democratizzazione, concentrandosi sulla creazione di un’architettura intelligente e automatizzata. I principali vantaggi includono la gestione centralizzata dei metadati, migliorando la qualità e la sicurezza dei dati, e l’automazione dei processi di conformità normativa. Questo approccio automatizza anche i processi di integrazione, preparazione e distribuzione dei dati, migliorando l’efficienza e riducendo gli errori, oltre a fornire le funzionalità necessarie per l’analisi avanzata – in primis il machine learning e l’intelligenza artificiale – per ottenere insight preziosi e prendere decisioni data-driven”.
Le soluzioni di virtualizzazione e di Data Fabric trovano applicazione in diversi settori, ciascuno con esigenze e sfide proprie. Nel settore finanziario, queste tecnologie supportano la gestione del rischio in tempo reale, la conformità normativa e l’analisi approfondita dei clienti, ma richiedono elevati standard di sicurezza, gestione di sistemi complessi e dati estremamente accurati. Nel settore sanitario, favoriscono l’interoperabilità dei dati clinici, la ricerca e la medicina personalizzata, dovendo però rispettare normative rigorose sulla privacy, gestire dati eterogenei e garantire la sicurezza dei dati sensibili. Nel retail, ottimizzano la catena di approvvigionamento, personalizzano l’esperienza del cliente e prevedono la domanda, affrontando la sfida dei grandi volumi di dati, la necessità di analisi in tempo reale e la protezione della privacy. Infine, nel settore manifatturiero, la virtualizzazione dei dati abilita la manutenzione predittiva tramite l’analisi dei sensori.
Il valore di Axiante
In questo scenario complesso, spicca il valore consulenziale di Axiante. “Una società di consulenza fortemente focalizzata su Data Management può offrire un valore aggiunto significativo alle imprese che desiderano adottare soluzioni di virtualizzazione dei dati o Data Fabric” afferma Mazzucato. “Questo valore si concretizza in diverse aree chiave: comprensione approfondita delle esigenze aziendali, competenza tecnica e conoscenza del mercato, governance e sicurezza dei dati, ottimizzazione e innovazione continua. La consulenza inizia con una valutazione iniziale di impronta più manageriale che tecnologica per comprendere flussi di dati, sfide, obiettivi ed esigenze, identificando i casi d’uso adatti. Si definisce a seguire una strategia di gestione dati chiara e allineata agli obiettivi aziendali, selezionando la soluzione più appropriata”. La competenza tecnica include la consulenza sulla scelta delle tecnologie, l’implementazione personalizzata della soluzione ma anche la gestione del cambiamento organizzativo e culturale con formazione e supporto ai vari team aziendali. Axiante si occupa anche di definire le politiche di governance dei dati per qualità, sicurezza e conformità, implementando controlli di accesso e monitoraggio fino all’ottimizzazione delle prestazioni della soluzione, identificando opportunità per migliorare efficienza e ridurre i costi. Tutti ruoli con cui Axiante mira a supportare un efficace implementazione dell’applicazione e la sua adozione diffusa.
Insomma, una consulenza che guida le aziende verso la scoperta del grande potenziale dei dati per lo sviluppo del business e l’efficienza operativa. Per dar vita a tale percorso, Axiante deve possedere un mix di competenze tecniche specifiche. “Si parte, ovviamente, dalle skill inerenti alle tecnologie di virtualizzazione e Data Fabric, così come di gestione dei dati e competenze sul cloud computing” conclude il manager. “Senza escludere quelle sull’intelligenza artificiale e machine learning e un solido know-how sulle varie metodologie di applicazione: assessment e pianificazione, Agile e comprensione del cambiamento. Un approccio olistico che include anche temi più vicini al business, come la comprensione del settore del cliente, capacità di comunicazione e di problem solving, per identificare e risolvere criticità anche complesse, seguendo anche un pensiero critico per proporre soluzioni anche diversificate, che stimolino nuovi approcci oltre che seguire quelli esistenti”.
