Valore dei dati

Cos'è il valore dei dati?

I datisono la moneta della trasformazione digitale e, sbloccando il loro valore, consenti alla tua azienda di sfruttarne la potenza dall’edge al cloud. Il valore dei dati si riferisce ai benefici e ai vantaggi che le organizzazioni possono trarre dai propri asset di dati, come innovazioni, servizi, misure di sicurezza, processi decisionali più efficienti, migliori customer experience, maggiore efficienza operativa e nuovi flussi di entrate.

Nell’economia digitale di oggi, i dati sono un asset fondamentale per le organizzazioni e, negli ultimi anni, il loro valore è cresciuto notevolmente. L'enorme quantità di dati generati e la crescente disponibilità di tecnologie per archiviarli, elaborarli e analizzarli hanno consentito alle organizzazioni di acquisire nuove informazioni e prendere decisioni data-driven.  In HPE, la modernizzazione dei dati si ottiene attraverso l'uso di moderne soluzioni di analisi e gestione dei dati, come lo storage dati basato su cloud, l'intelligenza artificiale e il machine learning. Modernizzando le prassi di gestione dei dati, le organizzazioni possono migliorare la loro capacità di archiviare, elaborare e analizzare i dati, arrivando a nuove informazioni.

Perché i dati sono così preziosi?

Esistono vari motivi per cui i dati sono così importanti per le aziende. In primo luogo, i dati sono una risorsa importante perché possono essere utilizzati per promuovere l'innovazione. Le organizzazioni possono scoprire nuovi approcci ai problemi e promuovere l'innovazione nei loro campi utilizzando dati e tecnologie all'avanguardia come l'intelligenza artificiale e il machine learning.

Secondariamente, i dati possono consentire alle organizzazioni di migliorare le customer experience e consolidare la fidelizzazione dei clienti. Sfruttando i dati dei clienti, le organizzazioni possono personalizzare le offerte e le interazioni con i clienti, rendendoli più soddisfatti e fidelizzandoli più facilmente. 

Inoltre, i dati possono essere utilizzati per capire in modo più approfondito il comportamento dei clienti, oltre alla possibilità di identificare nuove opportunità di crescita ed entrate.

Inoltre, i dati possono generare nuovi flussi di entrate. Ad esempio, le organizzazioni possono sfruttare i propri asset di dati per sviluppare nuovi prodotti e servizi e identificare nuove opportunità di business. I dati possono anche essere utilizzati per creare nuovi modelli di monetizzazione, come la vendita di informazioni data-driven a soggetti esterni.

Inoltre, i dati sono preziosi in quanto consentono alle aziende di adottare le giuste misure di sicurezza aiutandole a identificare e a prevenire le minacce alla sicurezza. I dati possono essere utilizzati per realizzare modelli predittivi in grado di rilevare potenziali incidenti di sicurezza prima che si verifichino, identificando modelli di comportamento che indicano una violazione della sicurezza. Raccogliendo e analizzando i dati da varie fonti, le organizzazioni possono identificare potenziali minacce alla sicurezza e reagire in tempo reale.

Infine, i dati forniscono alle organizzazioni informazioni preziose che possono contribuire a migliorare i processi decisionali. Le organizzazioni possono ottenere informazioni dettagliate su operazioni, clienti e mercati per prendere decisioni data-driven in grado di migliorare l'efficienza e l'efficacia complessive.

In conclusione, il valore dei dati continuerà sicuramente a crescere in futuro man mano che le organizzazioni investiranno in tecnologie e soluzioni che le aiutino a gestire, analizzare e ricavare valore dai propri asset di dati.

Come si misura il valore dei dati?

Collegare i dati al loro contributo e alla loro importanza è il metodo più semplice per valutarne il valore. La raccolta dati, l'analisi e lo storage comportano costi, ma presentano anche vantaggi quando si tratta di monetizzarli o utilizzarli per migliorare i processi decisionali. Com'è noto, i dati si deprezzano perché perdono valore nel tempo. Il livello di rischio intrinseco nei dati può essere spesso utilizzato per determinarne il valore: maggiore è il rischio, maggiore sarà il valore. Questo enorme pericolo, tuttavia, suggerisce anche che i dati sono preziosi in proporzione. Per quanto riguarda le problematiche delle operazioni a uso intensivo di dati che non sono ancora emerse, le aziende intelligenti devono investire ora in tool e strategie. Esistono varie tecniche per misurare il valore dei dati, tra cui:

  • Il modo in cui i dati vengono utilizzati per supportare le operazioni e le decisioni aziendali, incrementare le vendite e migliorare la produttività, aumentando quindi il valore aziendale.
  • La spesa per ottenere dati comparabili da fonti esterne.
  • Il contributo dei dati a un processo decisionale.
  • Il valore intrinseco dei dati si basa su fattori quali accuratezza, completezza e pertinenza.
  • Proteggere la privacy delle persone i cui dati vengono raccolti e utilizzati.

Alla fine, il valore dei dati è arbitrario e basato su casi d'uso e circostanze specifici. HPE offre inoltre una gamma di soluzioni di analisi e gestione dei dati che possono aiutare le organizzazioni a comprendere e ottimizzare il valore dei propri dati. Queste soluzioni possono supportare la misurazione del valore dei dati in diversi modi, tra cui:

  • Valutazioni della qualità dei dati: valutazione della precisione, della completezza e della pertinenza dei dati per determinarne il valore informativo.
  • Monetizzazione dei dati: valutazione delle entrate potenziali che possono essere generate dai dati, anche attraverso la vendita di dati o la creazione di nuovi prodotti e servizi basati sulle informazioni dai dati.
  • Governance dei dati: garantire la corretta gestione e protezione dei dati per mantenerne il valore della privacy.
  • Analisi dati: utilizzo dei dati per supportare i processi decisionali, migliorare l'efficienza e aumentare le entrate, incrementando così il valore aziendale.

Concentrandosi su queste aree chiave, HPE può aiutare le organizzazioni a modernizzare la gestione dei dati e a sfruttare appieno il valore dei propri dati in un mondo data-first.

Come scoprire il valore dei dati?

L'infrastruttura tradizionale riesce a malapena a supportare la maggior parte dei database ad alte prestazioni con i requisiti odierni. Questo indica inoltre che le operazioni dei database vengono eseguite da risorse di elaborazione, storage e rete separate all'interno del data center. Questo comporta inoltre la necessità di monitorare manualmente le operazioni dei database, destreggiarsi tra aggiornamenti e patch dei database, soddisfare le richieste di database aggiuntivi da parte degli sviluppatori e altre attività amministrative. Le attività isolate sull'infrastruttura tradizionale comportano costi di manutenzione elevati, maggiori rischi per la sicurezza, team IT e DBA oberati di lavoro, provisioning stagnante, informazioni di scarsa qualità e soluzioni costose per il disaster recovery. Ancora peggio, le organizzazioni in espansione richiedono maggiori prestazioni, maggiore agilità e costi inferiori. L'amministrazione e l'infrastruttura tradizionali dei database semplicemente non bastano per gestire tutto questo.

Le organizzazioni possono modernizzare le operazioni dei database, consolidarli, offrire DBaaS basato su cloud privato, accelerare i cicli di sviluppo interno o migliorare le prestazioni delle applicazioni critiche con la tecnologia di riferimento HPE. HPE offre un'unica piattaforma di gestione semplificata che consente alle aziende di eseguire il provisioning, la clonazione, l'applicazione di patch, l'aggiornamento e il backup dei database in pochi minuti.

Le organizzazioni si impegnano ad accelerare la trasformazione con soluzioni come HPE storage as-a-service (STaaS) per sfruttare al massimo i vantaggi dei dati. Un approccio STaaS efficiente trasforma completamente la gestione dello storage introducendo l'agilità e la semplicità operativa del cloud nell'infrastruttura dati dall'edge al cloud. Fornendo un modello di consumo flessibile e as-a-service, le aziende possono evitare problemi di overprovisioning e underprovisioning, nonché lunghi processi di procurement. Le aziende saranno in grado di crescere on demand con capacità di buffer per far fronte a esigenze di utilizzo o carichi di lavoro imprevisti. La maggior parte delle opzioni STaaS on-premise e nel cloud pubblico non è sufficiente per i carichi di lavoro mission-critical. HPE fornisce soluzioni STaaS esclusive che garantiscono la totale disponibilità dei dati per le applicazioni mission-critical e uptime del 99,99% per tutti gli altri carichi di lavoro.

HPE e il valore dei dati

HPE offre un'ampia gamma di soluzioni per aiutare le organizzazioni a scoprire il valore dei propri dati, tra cui:

HPE GreenLake per i dati: un servizio con pagamento in base all'uso completamente gestito che fornisce una piattaforma completa di gestione dei dati, inclusi backup, ripristino e archiviazione, con opzioni di distribuzione flessibili on-premise e basate su cloud. HPE GreenLake per i dati prevede diverse soluzioni, tra cui:

  • Backup HPE GreenLake: una soluzione di protezione dei dati basata su cloud che fornisce backup e ripristino a livello aziendale per carichi di lavoro on-premise e basati su cloud.
  • HPE GreenLake per la Data Protection: un servizio con pagamento in base all'uso completamente gestito che offre funzionalità complete di backup e ripristino dei dati per carichi di lavoro on-premise e basati su cloud.
  • HPE Zerto: una soluzione di disaster recovery e protezione dei dati che fornisce tempi di ripristino quasi istantanei per applicazioni e dati critici in ambienti on-premise, cloud e ibridi.
  • HPE Ezmeral Data Fabric: una piattaforma di gestione dei dati che fornisce una soluzione centralizzata, sicura e scalabile per la gestione dei carichi di lavoro di Big Data e AI.

HPE GreenLake per l'elaborazione: un servizio con pagamento in base all'uso completamente gestito che fornisce un'infrastruttura flessibile e scalabile per l'esecuzione di vari tipi di carichi di lavoro, tra cui macchine virtuali, container e istanze bare metal, in data center on-premise o in colocation. HPE GreenLake per l'elaborazione prevede diverse soluzioni, tra cui:

  • Server HPE ProLiant: ampio portafoglio server per clienti di ogni dimensione progettato per una vasta gamma di carichi di lavoro in ambienti edge, data center e cloud computing.
  • HPE SimpliVity: una soluzione di infrastruttura iperconvergente (HCI) che abbina elaborazione, storage e rete in un'unica appliance.
  • HPE Synergy: una piattaforma di infrastruttura componibile che consente alle organizzazioni di comporre e ricomporre dinamicamente le proprie risorse infrastrutturali per soddisfare le mutevoli esigenze aziendali.
  • HPE OneView: una piattaforma di gestione che offre una visione unificata dell'intera infrastruttura IT, inclusi server, storage e rete.

HPE Services per i dati: una gamma di servizi professionali che aiutano le organizzazioni a valutare e modernizzare i processi e la tecnologia di gestione dei dati.

Storage a blocchi HPE GreenLake: una soluzione di storage con pagamento in base all'uso completamente gestita che consente alle organizzazioni di scalare la propria infrastruttura di storage senza incorrere in costi iniziali o sottoscrivere contratti a lungo termine.

HPE Alletra: una famiglia di array di storage all-flash e ibridi progettati per fornire prestazioni elevate e bassa latenza per carichi di lavoro a uso intensivo di dati in ambienti enterprise.

HPE GreenLake Management Services: una serie di operazioni IT e servizi di gestione che aiutano le organizzazioni a progettare, distribuire e gestire la propria infrastruttura IT in ambienti on-premise, ibridi e multi-cloud. I servizi sono progettati per fornire la gestione end-to-end dell'infrastruttura IT, dal provisioning e manutenzione alla pianificazione e ottimizzazione della capacità, con particolare attenzione all'ottimizzazione dei costi e all'agilità del business.

Queste e altre tecnologie, che offrono funzionalità avanzate di analisi dati, machine learning e gestione dei dati, possono aiutare le aziende a riconoscere il valore dei propri dati.