Nuove architetture e algoritmi avanzati. Le nuove tecnologie di data management stanno cambiando i tradizionali approcci al data warehousing
l modo in cui funziona il business sta subendo una trasformazione radicale e rapida. Le moderne tecnologie permettono – o meglio esigono – nuovi modi di operare. Retailers e supply chain reagiscono in tempo reale ai cambiamenti del mercato, occupandosi del livello della domanda, che in specifici store, può essere influenzata perfino da eventi locali e anche dai capricci del tempo. Le telco prevedono invece le probabilità che alcuni clienti possano cambiare operatore, in base ai loro tweet, e intervenire con i loro call center, decidendo quali clienti vale la pena tenere. Le aziende di logistica monitorano i loro camion in tempo quasi reale, ricalcolando i tempi di consegna in base alla deperibilità della merce e le condizioni del traffico locale, e poi pianificano la manutenzione dei camion e l’addestramento dei conducenti sulla base delle stesse informazioni. Le compagnie di assicurazione calcolano i premi in base al comportamento di guida, riportato da sensori nel motore dell’auto oppure altrove.
L’ecosistema biztech
Questo nuovo contesto può essere definito come l’ecosistema biz-tech. I segni iniziali della sua nascita risalgono al 1980. Ora, 30 anni dopo, questi semi sono cresciuti in un ecosistema interdipendente e molto differenziato in cui gli utenti e l’IT lavorano insieme senza problemi per creare nuove opportunità di business e soluzioni tecnologiche innovative. Gli smartphone consentono all’IT di rendere possibile il BYOD, che a sua volta permette all’azienda di sfruttare rapidamente i social media per una collaborazione più facile e immediata tra gli utenti aziendali ovunque si trovino, in the field oppure in ufficio. Le nuove tecnologie di data management, dai database in-memory e NewSQL a Hadoop e NoSQL, gestiscono tutti i tipi di dati in modo più efficiente, permettendo al business di comprendere in modo chiaro e prevedere meglio i comportamenti dei clienti, diminuire il tempo di ritorno degli investimenti, ridurre gli sprechi, aumentare il profitto o una combinazione di tutti e tre e anche di più. Non solo. L’Internet of things porterà a equipaggiare tutto, dal packaging degli alimenti alle petroliere, dai telefoni cellulari alle persone reali. I risultati saranno nuove opportunità oltre qualsiasi immaginazione. Quindi, l’emergere delle tecnologie avanzate – di cui quelli appena visti sono solo alcuni esempi – ha completamente cambiato lo scenario della business intelligence e del data warehousing nel corso degli ultimi cinque anni. Ma quello che serve è una nuova visione, cioè una nuova architettura per raccogliere i reali benefici di business promessi.
Evoluzione del processo decisionale
L’originale architettura di data warehouse degli anni 1980 separava il “supporto decisionale” dalle operazioni di business quotidiane. Questo aveva un senso in quel momento, in quanto agli utenti andavano bene i numeri del giorno prima, oppure quelli ancora meno aggiornati, purché fossero coerenti. L’architettura di data warehouse era ottimizzata più per una “singola versione della verità” che per i big data di ogni tipo immaginabile o per il processo decisionale integrato in attività operative in tempo reale. Ma – oggi – alle imprese servono processi completamente integrati, in grado di legare strettamente le informazioni e le operazioni da tutte le aree aziendali. Il processo decisionale e l’adozione di azioni sono strettamente collegati. I cicli economici sono molto più brevi e vanno ben oltre i confini delle aziende. Quello di cui l’IT ha bisogno è una nuova architettura in grado di reintegrare tutto il processo decisionale e operativo all’interno degli sviluppi globali del business. Questo incorpora tutti i progressi tecnologici, così come le questioni e le possibilità da tempo sul tappeto delle isole di fogli di calcolo, SOA, metadati, accesso distribuito, tecnologie web, gestione dei contenuti e di database e appliance specializzati.
Nuova architettura
Ma come è fatta questa nuova architettura? In primo luogo, in contrasto con il vecchio approccio, che si concentrava quasi esclusivamente sulle informazioni, la nuova architettura copre le informazioni, i processi e le persone in modo globale e inclusivo. Ciò significa che i sistemi operativi e informativi che prima erano trattati separatamente, devono ora essere considerati come un ambiente combinato, interoperativo e con una visione condivisa sia dei dati sia dell’elaborazione, oltre che con un aspetto comune per gli eventuali utenti. In secondo luogo, l’ambiente ETL (extract-transform-load) deve essere trasformato da un approccio prevalentemente batch-oriented a un ambiente quasi in tempo reale o addirittura di tipo messaggistico, che possa trasferire i dati operativi al sistema analitico appena sia necessario. La riconciliazione e la pulizia, che spesso richiedono un certo livello di elaborazione batch, devono quindi essere ridotte il più possibile. Ciò richiede rinnovata attenzione per l’integrazione all’interno dell’ambiente transazionale e un forte accento sulla convalida dei dati in una fase sempre più anticipata nel processo di acquisizione.
Nuove classi di informazioni
Al fine di gestire le nuove classi di informazioni contenute nei big data, sono necessari due ulteriori cambiamenti architetturali. Il primo è quello di cominciare a pensare in termini di “colonne di informazioni” anziché di strati di dati. L’approccio tradizionale del warehousing era in parole semplici progettato attorno a una serie di strati attraverso cui tutti i dati passavano verso il business, al fine di raggiungere il massimo livello di coerenza delle informazioni. La nuova architettura utilizza così un approccio a colonne (pillars), trasferendo i diversi tipi di dati in parallelo l’uno all’altro nel percorso agli utenti. I dati molto liberamente strutturati provenienti da fonti di tipo social media – per esempio – sono tenuti separati dai dati transazionali provenienti internamente per una serie di motivi, tra cui l’uso di diverse tecnologie e diversi livelli di fiducia e di tempestività. Come risultato, i dati arrivano più rapidamente al business, ma richiedono anche un forte supporto di visualizzazione per consentire un accesso facile e integrato da parte degli utenti. E la coerenza? E qui siamo di fronte al cambiamento architettonico finale: i metadati. Siamo abituati a pensare ai metadati come qualcosa di separato dalle informazioni di business e a gestirli in diversi strumenti e archivi, ma questo deve cambiare. Concettualmente, i metadati sono assolutamente dati di business. Alcuni metadati possono essere più tecnici rispetto ad altri, ma sono tutti dati di business. Reintegrare i metadati con i dati di business presenta una serie di vantaggi, non ultimo, la rimozione della confusione per gli utenti. Ancora più importante è stabilire i necessari collegamenti tra le diverse colonne per assicurare la coerenza tra loro e permettere l’integrazione in tempo reale a livello di virtualizzazione.
Piena integrazione dell’IT
Questa nuova architettura offre una struttura completa per la piena integrazione dell’IT aziendale richiesta da parte delle imprese moderne. Naturalmente, affronta in maniera diretta le attuali questioni riguardanti il data warehousing, come la BI operativa, il supporto decisionale a livello executive, la discovery e l’innovazione complete delle informazioni e la gestione delle decisioni a livello di intera azienda. E, anche se è nuovo, questo approccio costituisce una evoluzione delle attuali tecnologie di data warehouse e di quelle operative e di collaborazione per facilitarne l’adozione.
Il prossimo libro, “Business unintelligence – Insight and Innovation beyond Analytics and Big Data”, che descrive questa nuova architettura nel dettaglio, sarà disponibile nel mese di ottobre 2013.
Barry Devlin è uno dei più autorevoli esperti mondiali di business insight e data warehousing. Consulente, speaker e autore del best seller “Data Warehouse – from Architecture to Implementation”. L’interesse di Mr. Devlin si estende al mondo dell’impresa completamente integrato, coprendo ambienti informational, operational e collaborative per offrire un’esperienza olistica del business attraverso l’IT. E’ fondatore di 9sight Consulting, società di consulenza specializzata nella progettazione di soluzioni ampie di business insight. Collabora con i principali analisti e vendor nell’ambito BI e oltre.
Barry Devlin presenterà a Roma per Technology Transfer il seminario: “Ricreare la BI e il DW: nuova architettura e tecnologie avanzate” il 30-31 ottobre 2013.
