L’evoluzione del Data Management e le best practice per una gestione dati ottimale

I dati rappresentano oggi uno degli asset più preziosi per qualsiasi business: le grandi organizzazioni così come le PMI devono individuare strumenti e strategie avanzate per gestire efficacemente una mole di informazioni sempre più vasta ed eterogenea, in modo da estrarne il massimo valore possibile e trasformarsi in data-driven company a prova di futuro.

La leva di questa evoluzione sta proprio nel data management, l’insieme di pratiche rivolte a sbloccare il pieno potenziale di ogni impresa attraverso una governance intelligente del capitale cognitivo aziendale. Andremmo ad esplorare questo scenario nell’articolo seguente chiedendoci quali sono i requisiti chiave e le best practice per un data management ottimale e come si sviluppano le soluzioni di data management realmente efficaci.

Ma prima di tutto definiamo cosa significa esattamente la gestione dei dati.

Cos’è il data management?

La gestione dei dati è la pratica che consente di raccogliere, conservare e utilizzare i dati in modo sicuro, efficiente ed economico. L’obiettivo del data management è quello di aiutare le persone, organizzazioni e oggetti connessi a ottimizzare l’uso dei dati nel rispetto di policy e regolamenti, consentendo di prendere decisioni e intraprendere azioni che massimizzino i vantaggi per l’organizzazione. Poiché le organizzazioni si affidano sempre più ad asset immateriali per creare valore, oggi adottare una solida strategia di gestione dei dati sta diventando più importante che mai.

La gestione dei dati digitali in un’organizzazione implica una vasta gamma di attività, procedure e pratiche che riguardano l’attività di utenti e amministratori, le funzionalità delle tecnologie di gestione dei dati, le disposizioni dei requisiti normativi e le esigenze dell’organizzazione al fine di ottenere valore dai dati.

Best Practice per un data management di successo

Per affrontare le sfide nella gestione dei dati è utile mettere in pratica un set completo di best practice, elaborate in modo adeguato e che variano in base al tipo di dati e al settore in questione. Le best practice elencate da Oracle Italia riguardano le principali sfide nella gestione dei dati che le organizzazioni si trovano ad affrontare attualmente e che noi condividiamo in toto:

Crea un livello di discovery per identificare i tuoi dati
Sviluppa un ambiente di data science per reimpiegare in modo efficiente i tuoi dati
Utilizza la tecnologia autonoma per mantenere i livelli di performance durante l’espansione del livello di dati
Usa la discovery per rimanere al passo con i requisiti di compliance
Assicurati di utilizzare un database converged
Assicurati che la tua piattaforma di database abbia le prestazioni, la scalabilità e la disponibilità per supportare il tuo business
Usa un livello di query comune per gestire forme numerose e variegate di storage dei dati

L’evoluzione del data management

Le aziende di oggi si trovano ad affrontare sfide di Data Management sempre più complesse: l’integrazione di ambienti ibridi e multi-cloud, l’esigenza di rendere disponibili informazioni corrette e affidabili per analytics di nuova generazione, la necessità di garantire la protezione dei dati nonché la compliance verso normative sempre più stringenti.
Solamente grazie a soluzioni innovative basate su Cloud e Intelligenza Artificiale è possibile comprendere, governare, integrare e gestire la qualità dei dati in azienda in maniera omnicomprensiva, rispondere a questi scenari e alle nuove esigenze del business. Anche le infrastrutture di gestione dei dati si sono dovute adeguare a queste nuove sfide, sia a livello di complessità dello storage, sia a livello di backup e sistemi di failover. Ma questo non è stato sufficiente: anche le tecniche di estrazione e modellazione hanno dovuto abbracciare le nuove logiche di business.

Innanzitutto, si è assistito a una graduale evoluzione dai sistemi incentrati su Access ed Excel all’implementazione di basi dati SQL, sia per motivi di aumento della complessità delle tabelle, sia per motivi di prestazioni causate dall’aumento di utenti con accesso simultaneo al database.

Il cloud, dall’altro canto, si è rivelato occasione di incontro con sistemi di gestione dati dalle caratteristiche disruptive rispetto ai DBMS on premise. L’esigenza di dover eseguire la manutenzione di API (Application Programming Interface) oltre che della base dati ha fatto nascere la ricerca di database in cloud che unificassero le due caratteristiche (dato salvato e interfaccia per accedervi) in soluzioni più smart e di facile gestione.

Per concludere, il diffondersi di sistemi di produzione basati su IOT (Internet Of Things) rappresenta una nuova sfida per il data management aziendale. L’ambito della produzione richiede continui flussi di dati da immagazzinare ed elaborare per estrarre costi e stati di produzione, ma tipicamente i device IOT hanno uno storage ridotto e non sono pensati per immagazzinare grosse quantità di dati. Si viene creare perciò uno scenario in cui device evoluti colloquiano con server Edge, che fanno da tramite tra il punto di generazione o raccolta dati e il software di BI responsabile della loro presentazione. Questo scenario porterà le attività di ETL e BI ad appoggiarsi sempre maggiormente a soluzioni di scripting o di salvataggio No SQL, in modo da poter ottimizzare prestazioni e resilienza dei dati della produzione industriale.

Fonti: Zero Uno Web, Oracle Italia, Big data 4 innovation