Lo stato della trasformazione digitale guidata dai dati
Man mano che le organizzazioni accelerano le trasformazioni digitali durante la pandemia di COVID-19, la necessità di sfruttare dati, machine learning e analytics non è mai stata così importante.
Il McKinsey Global Survey 2020 sullo Stato dell’Intelligenza Artificiale ha riportato che il 50% delle aziende ha adottato l’intelligenza artificiale in almeno una funzione aziendale, e il 22% delle organizzazioni attribuisce almeno il 5% dell’EBIT a iniziative di intelligenza artificiale.
Tuttavia, per sbloccare il valore dei dati e dell’intelligenza artificiale su larga scala, le organizzazioni devono democratizzare i propri dati e favorire una cultura diffusa di alfabetizzazione ai dati. Uno dei modi per farlo è fornire accesso a dati affidabili e azionabili a team con competenze diverse, in modo che tutti possano prendere decisioni di business basate sui dati.
L’infrastruttura dati al centro della democratizzazione dei dati
Prima di raggiungere l’alfabetizzazione ai dati, le organizzazioni devono costruire basi solide. Si parte comprendendo come i dati fluiscono nell’organizzazione, per poi costruire un’infrastruttura dati organizzata e unificata.
In un webinar su trend e previsioni dei dati per il 2021, Ramnath Vaidyanathan, Vice President of Product Research di DataCamp, ha descritto come i dati tipicamente fluiscono all’interno di un’organizzazione. Questo flusso richiede strumenti di data engineering per acquisire dati grezzi, ingerirli e trasformarli, archiviarli in una posizione centralizzata e produrre insight sotto forma di dashboard e report, output di machine learning e altro ancora.
Scalare l’accesso ai dati all’interno dell’organizzazione dipende fortemente dalla presenza di un’architettura di infrastruttura dati solida e dall’uso degli strumenti più recenti, che consentono di trasformare i dati grezzi in insight accessibili e di valore.
Lo stato degli strumenti per l’infrastruttura dati
L’importanza dell’infrastruttura dati e degli strumenti è dimostrata dalla rapida crescita ed evoluzione del relativo mercato. Molte soluzioni mirano a semplificare il lavoro su un elemento specifico dell’infrastruttura dati di un’organizzazione, con il risultato di un panorama di strumenti sempre più frammentato e difficile da navigare.
La seguente visualizzazione creata da Dataiku illustra chiaramente come il mercato dell’infrastruttura dati sia stato segmentato in numerose categorie granulari, con un elenco in espansione di soluzioni concorrenti in ciascun segmento.
Fonte: Dataiku
Il futuro degli strumenti per l’infrastruttura dati
Alla fine dello scorso anno, Andreessen Horowitz ha cercato di fare chiarezza in questo complesso panorama sviluppando un framework di architettura unificato. Con l’esigenza crescente di lavorare con grandi volumi di dati e la moltitudine di soluzioni disponibili, questo framework offre un riferimento pratico per modernizzare, mappare e costruire la data stack di un’organizzazione.
Fonte: Andreessen Horowitz
Con l’evoluzione di questo ambito e di questa tendenza, assisteremo alla consolidazione e standardizzazione dei vari strumenti nello stack di infrastruttura dati. Insieme all’adozione del cloud, agli strumenti di data discovery e alle piattaforme centralizzate di data governance, ciò permetterà alle organizzazioni di fornire accesso scalabile ai dati tra team e funzioni.
Quindi, cosa dovrebbe offrire un’infrastruttura dati ideale del futuro? Secondo Maksim Pecherskiy, Data Engineer presso la Banca Mondiale ed ex CDO della città di San Diego, i dati devono essere raccolti, individuabili, affidabili, compresi, conformi e azionabili. In definitiva, l’obiettivo è rendere i dati utilizzabili e affidabili, favorendo così un’alfabetizzazione ai dati diffusa in tutta l’organizzazione.
Un’infrastruttura dati matura include adozione del cloud, strumenti di data discovery e piattaforme centralizzate di data governance
Con la maturazione degli strumenti di infrastruttura dati incentrati sulla democratizzazione dei dati nel 2021 e oltre, crescerà anche l’adozione delle seguenti tecnologie:
1. Adozione del cloud
L’uso delle tecnologie cloud sta diventando la norma, soprattutto sulla scia della trasformazione digitale data-driven accelerata che abbiamo visto nel 2020.
Oltre a migliorare l’archiviazione e l’accesso ai dati, le soluzioni cloud offrono anche numerosi prodotti intuitivi per raccogliere, ingerire, trasformare, archiviare e ricavare insight dai dati.
Ci sono numerosi provider nel settore delle piattaforme cloud, e uno degli attori chiave è Amazon Web Services (AWS), che offre più di 100 prodotti per consentire alle aziende di ottenere il massimo dai propri dati ad alta velocità, su larga scala e a basso costo.
2. Strumenti di data discovery
Scalare l’infrastruttura dati sarà cruciale man mano che tabelle, report e modelli si aggiungono ai paesaggi informativi delle organizzazioni. Gli stakeholder devono poter individuare rapidamente dati e insight affidabili, compresi, conformi e azionabili per svolgere al meglio il proprio lavoro.
Per affrontare questa sfida, gli strumenti di data discovery (noti anche come strumenti di gestione dei metadati o data catalog) possono fungere da motori di ricerca versatili per questi patrimoni di dati all’interno dell’organizzazione. I metadati indicano essenzialmente un insieme di dati che descrivono i dati stessi e sono utili per indicizzare l’ampia varietà di informazioni disponibili.
Lyft ha reso open source il proprio strumento di data discovery, Amundsen, per offrire soluzioni di motore di metadati che aiutino le organizzazioni a scoprire, comprendere, condividere e fidarsi dei dati usati nelle analisi. Questa capacità è fondamentale per qualsiasi organizzazione che voglia scalare le proprie competenze sui dati.
3. Piattaforme centralizzate di data governance
Come accennato, creare fiducia nei dati è essenziale per promuovere la democratizzazione dei dati. Qui la data governance gioca un ruolo determinante. Con il volume e la varietà dei dati in costante crescita, un controllo centralizzato su qualità, coerenza e pertinenza dei dati è cruciale.
I servizi di piattaforme centralizzate di data governance offerti da aziende come Collibra e Alation aiutano le organizzazioni a gestire in modo efficace disponibilità, coerenza e integrità dei dati. Ciò consente poi a tutti gli stakeholder di lavorare su un’unica fonte di verità affidabile.
Un’infrastruttura dati in via di maturazione è solo uno dei trend sui dati che prevediamo per il 2021 e oltre. Per saperne di più, scarica il nostro white paper Data Trends and Predictions 2021: The Year of Data Fluency o guarda il nostro webinar.
