I requisiti di una infrastruttura per una data-driven company

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I requisiti di una infrastruttura per una data-driven company

Techedge | Apr 08, 2019

Le opportunità che derivano dalla Big Data Analytics stanno rivoluzionando le dinamiche di impresa sotto il profilo organizzativo, operativo e relazionale. Tuttavia, per cogliere appieno i vantaggi della Digital Transformation e della proliferazione di informazioni, le aziende devono cambiare l’assetto dei processi e l’approccio al business, diventando data-driven company.

I requisiti di una infrastruttura per una data-driven company

Cos'è l'azienda data-driven   

Cosa significa? In sostanza si tratta di organizzazioni che basano i propri processi decisionali sull’analisi dei Big Data, ottenendo evidenze nascoste per avvalorare ipotesi e intuizioni. Il vantaggio principale è la capacità di elaborare strategie consapevoli e basate sui dati, con la possibilità di formulare previsioni attendibili e guadagnare velocità di time-to-market.

In un contesto data-driven tutti i workflow devono essere orientati alla data monetization, ovvero all’estrazione di valore dalle informazioni, per cui occorre predisporre l’azienda sotto il profilo culturale (poiché si impone un nuovo modus operandi), dei processi (che devono mettere il dato al centro e includere sistemi per la raccolta e l’analisi delle informazioni) e delle competenze (con l’inserimento di figure tecniche specializzate e dei data scientist incaricati di scovare gli insights).

L'infrastruttura a prova di Big Data

La tecnologia diventa il substrato e il collante dell’intero sistema, sia in ottica software (con l’introduzione di soluzioni per la gestione e l’analisi dei dati) sia sotto il profilo hardware (le infrastrutture devono essere sufficientemente potenti per garantire le funzionalità di analisi e governance delle informazioni).

La gestione dei Big Data presuppone un dispiegamento di risorse IT importante, che deve garantire alte performance e soprattutto scalabilità. L’obiettivo è assicurare la disponibilità delle informazioni sempre e ovunque, all’utente corretto. Le infrastrutture a supporto devono quindi presentare una serie di requisiti, ovvero:

  • un’adeguata capacità di storage per l’archiviazione e la protezione dei dati;
  • una rete veloce e affidabile per la trasmissione (near) real-time delle informazioni dalle fonti ai sistemi di elaborazione centrali agli utenti;
  • la potenza di calcolo per processare enormi volumi di dati alla velocità richiesta dal business.

L'infrastruttura a prova di Big Data

Storage e Sicurezza

Gestire grandi moli di informazioni significa innanzitutto disporre di memorie sufficientemente capaci e veloci: le moderne tecnologie allo stato solido offrono una valida alternativa ai dischi tradizionali per supportare le applicazioni Big Data, ma hanno ancora prezzi elevati. Per bilanciare costi e performance, bisognerebbe classificare i workload in critici, da destinare agli array Flash, e non critici, da gestire con tecnologie più economiche come i dischi magnetici.

Fondamentale è implementare una corretta strategia per la sicurezza e il backup dei dati, soprattutto se si gestiscono le informazioni sensibili dei clienti, nonché utilizzare soluzioni che razionalizzino il data management, come i software di deduplica che permettono di risparmiare spazio su disco, tagliando i costi.

Rete veloce e affidabile

Come già anticipato, l’obiettivo del data management è una distribuzione intelligente delle informazioni, innanzitutto dal punto di origine verso i sistemi di raccolta e analisi, e da questi ultimi verso le applicazioni e gli utenti che ne fanno richiesta, secondo criteri di sicurezza e tempestività.

Il network quindi deve essere sufficientemente potente e robusto per garantire la disponibilità dei dati sempre, ovunque e in mobilità, da e verso qualsiasi dispositivo, dai server remoti agli oggetti intelligenti dell’Internet Of Things fino agli smartphone e ai tablet dei dipendenti aziendali.

Server ad elevate performance

Infine, le risorse di calcolo devono garantire un’adeguata potenza computazionale per fare girare le più complesse tecnologie di analisi e intelligenza artificiale, processando enormi set di dati e restituendo gli insights utili al decision making, nei tempi e nei modi che il business moderno richiede.

La sfida è riuscire a gestire moli di informazioni eterogenee, soggette a picchi e in continua crescita (Idc ha stimato che entro il 2025 nel mondo saranno in circolazione 163 zettabyte di dati), ma soprattutto supportare algoritmi e modelli analitici sempre più sofisticati, con una velocità di elaborazione vicina al real-time.

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Il supporto del cloud computing

Alla luce dello scenario descritto, è evidente che le moderne applicazioni di Big Data management e analytics richiedono alle infrastrutture aziendali performance e agilità senza precedenti, per garantire sempre il dimensionamento ottimale delle risorse riuscendo comunque a fare quadrare i conti.

Il cloud computing, grazie ai paradigmi as-a-service e pay-as-you-go, si presenta oggi come una via tecnologica obbligata per qualsiasi azienda che intenda abbracciare i benefici della digital transformation, grazie a un’infrastruttura solida e flessibile, in grado di supportare le più sofisticate applicazioni Big Data.

Tutte le risorse necessarie ai processi di gestione e analisi dei dati possono essere richiamate rapidamente grazie a un modello di distribuzione dinamico e flessibile, in grado di gestire carichi di lavoro straordinari e improvvisi, garantendo trasparenza dei costi e livelli di servizio predefiniti.

Insomma, l’approccio IaaS (Infrastructure-as-a-Service) si rivela una soluzione preziosa per l’ammodernamento delle architetture esistenti in ottica data-driven company, sia che si opti per una migrazione tout-court dei sistemi sia che si propenda per un’alternativa ibrida, connettendo tecnologie in-house e sulla nuvola.


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