I Big Data consentono una migliore visibilità del business, vantaggi competitivi, nuove opportunità di guadagno e migliori servizi per il cliente. Senza un adeguato controllo, però, i Big Data potrebbero anche essere fonte di una serie di problemi per le aziende; “Big” non sempre è sinonimo di “meglio”
Articolo a cura di Fredi Agolli, country manager di Informatica Software Italia
I Big Data consentono una migliore visibilità del business, vantaggi competitivi, nuove opportunità di guadagno e migliori servizi per il cliente. Senza un adeguato controllo, però, i Big Data potrebbero anche essere fonte di una serie di problemi per le aziende; “Big” non sempre è sinonimo di “meglio”.
Senza controllo, i Big Data possono trasformarsi in Dati “Enormi”?
Se le previsioni del mercato sono corrette, quelli che oggi sono i Big Data, in un futuro molto vicino potrebbero trasformarsi in Dati “Enormi”? Se attualmente i Big Data rappresentano la principale novità, cosa accadrà quando un data center aziendale esaurirà la sua capacità di “contenimento”? A quel punto il management inizierà a interrogarsi sul valore dei Big Data e sulla necessità di conservare una tale mole di dati, che così com’è aumenta solamente i costi di storage, server e licenze software.
Per i responsabili dei data center – già alle prese con la sfida rappresentata dai crescenti volumi di dati – aggiungere una quantità illimitata di dati da analizzare potrà solo peggiorare la situazione; senza un’adeguata pianificazione, incentivare l’analisi dei Big Data potrebbe portare guai. Da una recente ricerca condotta da Enterprise Strategy Group sulla gestione dei dati, tra le priorità degli IT manager emerge la necessità di gestire la crescita dei dati e il mantenimento degli standard di performance delle applicazioni. Il volume delle transazioni in costante crescita è una delle ragioni per cui l’aumento della quantità dei dati rappresenta una sfida; le aziende devono riuscire a rispondere alle esigenze di business, tenendo sotto controllo, allo stesso tempo, l’esplosione dei dati.
Big Data uguale Big Waste?
I Big Data sono una incredibile opportunità, ma se gestiti in modo inefficace, possono trasformarsi in un grande spreco: rischiano di intasare gli archivi, e compromettere i processi e le attività di storage. Inoltre, quando i dati invecchiano, il numero di utenti che vi accede cala sensibilmente: una volta ottemperate le leggi in materia, perchè conservarli ancora?
Se non adeguatamente gestita, una mole crescente di dati potrebbe avere un impatto immediato sull’efficienza dei comparti IT delle aziende e sugli SLA (service level agreement), sia all’interno che all’esterno dell’azienda. Inoltre, i dati potrebbero rappresentare dei costi eccessivi, perché se non utilizzati per obiettivi aziendali, legali o normativi, diventerebbero sostanzialmente un peso morto. In mancanza di significativi investimenti nelle infrastrutture, i Big Data rischiano di causare problemi imprevedibili, che potrebbero essere invece evitati, adottando una pianificazione corretta.
È tempo di mettere a dieta i Big Data
Adeguatamente gestite, le strategie basate sui principi di Lean Data Management possono eliminare gli sprechi legati ai Big Data, permettendo allo staff IT di focalizzarsi su una gestione corretta ed efficiente del data center. Il concetto di “snellimento” dei processi produttivi è stato utilizzato per la prima volta nell’industria automobilistica, per perfezionare i processi di riduzione o eliminazione degli scarti di produzione. La “Lean Integration” è una procedura che applica i principi dello “snellimento” all’integrazione delle applicazioni, facendo leva sulla ripetibilità e sul costante miglioramento, in modo da ottimizzare e migliorare i flussi di dati tra applicazioni di business e processi separati.
Il Lean Data Management applica questi stessi principi anche alle informazioni conservate elettronicamente (ESI), creando un framework in grado di tenere sotto controllo il volume dei dati, conservando l’efficienza del data center e contenendo i costi. In presenza di un aumento di dati, applicare le regole del lean data management può offrire quell’equilibrio necessario alla valorizzazione di tutte le risorse aziendali che, una volta consolidate, consentono di eliminare i dati o, almeno, di conservarli in modo da trarre vantaggio per il business.
Applicazioni, data warehouse e portafogli applicativi più snelli
Esistono alcune procedure consolidate in grado di applicare i principi del Lean Data Management a programmi già esistenti, come l’Information Lifecycle Management (ILM) che allinea il valore delle informazioni agli investimenti in infrastrutture, integrazione e qualità dei dati. Questo consente di ridurre i costi, aumentare l’efficienza e garantire la conformità. Allo scopo di renderli più “snelli”, agli archivi dati, utilizzati da applicazioni database o da data warehouse, possono essere applicate tecniche per il monitoraggio dell’utilizzo dei dati, tecniche per l’identificazione dei dati non più utilizzati e da archiviare, e tecniche per la bonifica o la creazione dei dati di test.
Snellimento delle applicazioni: è possibile ottenere benefici immediati dalle applicazioni che usano processi transazionali dove, nel tempo, si sono accumulati dati ormai inutili e che non sono stati mai eliminati.
Snellimento del data warehouse: i data warehouse, terreno fertile per l’accumulo dei dati, sono pronti per una rapida riduzione di “peso”.
Snellimento dei portafogli applicativi: in seguito a fusioni aziendali o all’introduzione di nuove applicazioni in sostituzione a quelle già esistenti, nei data center si accumulano sistemi ridondanti e non più necessari ai processi quotidiani; si tratta di un’ulteriore opportunità per applicare i principi del Lean Data Management, eliminando così le applicazioni legacy; una pratica comunemente utilizzata per lo snellimento dei portafogli applicativi.
Quando i dati non sono adeguatamente gestiti, possono accumularsi ovunque, rendendo necessario effettuare ricerche e avviare processi transazionali, complicandone l’integrazione e appesantendo l’azienda. “Grande” non sempre è sinonimo di “meglio”. I Big Data, se ridimensionati e gestiti utilizzando strategie di Information Lifecycle Management (ILM) e di Lean Data Management, offrono alle aziende la possibilità di massimizzare i loro investimenti in Big Data, senza “metter su peso”.
Mettete a dieta i vostri Big Data. La vostra azienda ne trarrà sicuramente beneficio e diventerà più snella.
