Modernizzazione dei dati
Cos’è la modernizzazione dei dati?
La modernizzazione dei dati è un processo in più fasi finalizzato a trasformare l'accesso ai dati per migliorare radicalmente la business intelligence e il processo decisionale. Le organizzazioni realizzano la modernizzazione eliminando i silo di dati e la complessità dei sistemi legacy a favore di un modello operativo cloud esteso dall'edge al cloud.
Cos’è la data-first modernization?
La data-first modernization è un approccio che promuove i dati a principio organizzativo principale dell’azienda: l’intera organizzazione, e non solo l’IT, si impegna ad applicare le risorse giuste per generare, connettere, gestire, analizzare e sfruttare i dati ovunque si trovino. Con la data-first modernization, il punto focale della trasformazione digitale passa dall’infrastruttura alla creazione di valore basato sui dati.
Perché la modernizzazione dei dati è importante?
Nell'economia odierna, i dati sono alla base del vantaggio competitivo. In un ambiente in rapida evoluzione, le aziende devono muoversi in modo rapido e agile per sviluppare nuove competenze e immettere più rapidamente sul mercato prodotti e servizi nuovi, sfruttando l’analisi dati per ottenere le informazioni che supportano l'innovazione e la crescita dei profitti. In effetti, la ricerca dimostra che i leader data-first superano i concorrenti con ampio margine, proponendo nuovi prodotti e servizi più velocemente e raggiungendo gli obiettivi di fatturato in modo più omogeneo rispetto alle organizzazioni che procedono più lentamente nella trasformazione.
Cos’è un approccio di data-first modernization?
L’approccio di data-first modernization prevede che la strategia aziendale sia incentrata sui dati, determinando quali siano business-critical, dove vengano utilizzati e come sia possibile sfruttarli al meglio per ottenere un vantaggio competitivo.
Poiché i dati rappresentano l’asset più prezioso di un'organizzazione, è essenziale che costituiscano il fulcro della strategia: senza un adeguato piano di modernizzazione, rimarranno disseminati in silo e sistemi legacy, dove non sarà possibile né sfruttarli al massimo, né incrementare la redditività.
Con l’approccio di data-first modernization, i dati vengono lasciati dove risiedono e l'infrastruttura viene ripensata in modo che l'elaborazione e lo storage avvengano più vicino all’analisi e al processo decisionale: in questo modo l'organizzazione acquisisce l'efficienza e le informazioni necessarie per massimizzare la produttività e favorire la crescita dei ricavi. L'esperienza operativa del cloud così sviluppata consentirà di semplificare la gestione dei dati con l'accesso on demand, la protezione automatizzata e il posizionamento dei carichi di lavoro.
Quando i dati sono accessibili ovunque dall'edge al cloud, diventa possibile centralizzare le operazioni e rinnovare i servizi IT, offrendo soluzioni as-a-service che riducono i costi e aumentano l'efficienza. Inoltre, l’accesso ai dati semplificato consente di automatizzare i flussi di lavoro di analisi, integrare l'AI e scalare in modo rapido e intelligente, riducendo i costi di gestione e ottimizzando le prestazioni e l'agilità.
Come si sviluppa una strategia data-first?
Per definire una strategia data-first è necessario ripensare l'infrastruttura IT e i servizi che offrono la flessibilità e l'agilità del cloud. Ecco le principali fasi del percorso.
- Definizione degli obiettivi aziendali: al fine di modernizzare e sfruttare al meglio i dati, è necessario partire dagli obiettivi aziendali, preventivamente concordati da tutti gli stakeholder, e adeguare di conseguenza ogni aspetto della gestione.
- Coordinamento dei dati: un ambiente intelligente e privo di resistenze inizia con l'individuazione del luogo in cui si trovano i dati (data center, edge o cloud) e il coordinamento di tutte le attività di gestione (storage, governance e sicurezza), con una visione unificata dall'edge al cloud.
- Mappatura dei servizi: per individuare la giusta strategia di modernizzazione è necessario mappare le applicazioni in base ai servizi aziendali, tenendo conto dei requisiti di compliance, carichi di lavoro e latenza.
- Supporto dei talenti IT: l'adozione di tecnologie più efficienti può richiedere l'aggiornamento e la riqualificazione dei team interni, nonché l'assunzione mirata e la collaborazione con consulenti in grado di offrire le competenze necessarie.
- Automazione: per semplificare e scalare i flussi di lavoro è necessario adottare un processo AIOps, che accelererà la distribuzione intelligente delle applicazioni negli ambienti ibridi.
- Approvazione: la vera trasformazione richiede il consenso di tutti i livelli dell'azienda, coinvolgendo i principali stakeholder nel cambiamento organizzativo.
- Flessibilità: è necessario disporre di un margine sufficiente per migliorare e crescere continuamente, adattandosi alle mutevoli esigenze aziendali.
La convergenza tra AI e modernizzazione dei dati
Una rivoluzione data-driven è supportata dall’AI e dalla modernizzazione dei dati, che diventano un fattore di sviluppo nel settore e motore strategico di trasformazione per l’innovazione e l’efficienza.
- Informazioni accelerate: l’AI e la modernizzazione dei dati operano in sinergia per accelerare il processo decisionale, tramite algoritmi avanzati che effettuano una valutazione in tempo reale dei set di dati e forniscono informazioni accurate e tempestive alle aziende.
- Adattabilità dinamica: all’interno delle infrastrutture dati aggiornate, il machine learning consente agli algoritmi di intelligenza artificiale di cambiare costantemente, diventando più sensibili e capaci di adattarsi alle mutevoli condizioni.
- Informazioni automatizzate: la convergenza determina un’automazione intelligente, che semplifica le operazioni ripetitive e consente alle risorse umane di dedicarsi ad attività più strategiche. Questo risulta particolarmente vantaggioso in settori come quello manifatturiero, sanitario e finanziario.
- Rivoluzione industriale: la combinazione dell’intelligenza artificiale con sistemi di dati aggiornati sta trasformando vari settori, tra cui quello manifatturiero, sanitario e finanziario. Ne deriva una serie di nuovi sviluppi nella gestione dei rischi, nella produzione intelligente e nel trattamento personalizzato.
- I dati come catalizzatore: questa integrazione utilizza l’intelligenza artificiale per informazioni fruibili e innovazione, sfruttando i dati come acceleratore strategico in grado di trasformare i settori e un elemento importante in termini di efficienza operativa e processi decisionali.
HPE e la modernizzazione dei dati
HPE vanta decenni di esperienza nella collaborazione con organizzazioni globali per creare strategie e soluzioni di gestione dei dati moderne. Il portafoglio di HPE prevede soluzioni per edge, core e cloud, con servizi dati cloud e soluzioni ottimizzate per i carichi di lavoro che offrono un’esperienza cloud intuitiva per ogni carico di lavoro, dall’edge al cloud.
In qualità di primo fornitore per SAP Hana® e Microsoft SQL Server, HPE dispone di oltre 15.000 esperti di gestione e analisi dati che ti aiuteranno a conseguire la flessibilità e l'agilità necessarie per conseguire il successo aziendale basato sui dati. Possiamo aiutarti a semplificare la gestione dei dati e a realizzare una transizione verso un'esperienza cloud pratica ovunque, in modo da gestire i dati e le applicazioni in tutto il tuo ambiente e in totale trasparenza. Con la giusta piattaforma e la giusta esperienza, puoi trasformare la modalità di gestione dei dati.
La piattaforma edge-to-cloud HPE GreenLake fornisce una base unificata che consente di accelerare la data-first modernization, con un accesso continuo ai tuoi dati indipendentemente da dove risiedono e l’automazione dei controlli di livello enterprise per consolidare le policy di sicurezza nell'intero panorama ibrido/multi-cloud. Attraverso un'architettura cloud-native unica nel suo genere, la piattaforma consente di accelerare il time to insight modernizzando i carichi di lavoro, associando dati e servizi cloud con informazioni basate sull'AI e fornendo everything-as-a-service per l'intero parco IT, in modo da scalare rapidamente in risposta alle mutevoli esigenze aziendali.