L’integrazione dei dati è più di una complessa sintesi matematica, ma un vero processo di crescita che può, anzi deve, condurre l’azienda al di fuori della propria comfort zone. I dati sono infatti conoscenza sia dei propri limiti, sia delle proprie possibilità di crescita. L’integrazione è quindi un’opportunità per aumentare i bacini di utenza, affrontare nuovi mercati, reagendo ai repentini cambiamenti di scenario.
Ma tutto questo può avvenire solo se il profondo cambiamento, perché di questo si tratta, è supportato e sponsorizzato dalla parte direttiva del management, trasformando dapprima i dati in informazioni utili per arricchire la fase decisionale e, successivamente, in un asset aziendale da costruire e difendere nel tempo come valore economico e strategico.
Integrazione dei dati: ostacoli e soluzioni
Arrivando a sintetizzare potremmo definire questo processo secondo un facile schema.
- Obiettivo: la creazione di una piattaforma di big data più ampia possibile al fine di permettere a tutti gli utenti aziendali, sia a quelli business sia a quelli che utilizzano singole applicazioni, di poter utilizzare i dati con qualsiasi strumento a disposizione.
- Problema: come rendere subito disponibili grandi volumi di dati provenienti da fonti eterogenee, possibilmente in real time, per analisi che favoriscano il lavoro decisionale dei responsabili business e dei data scientist?
- Soluzione: occorre modernizzare e automatizzare la data integration.
Il primo ostacolo da superare è sicuramente quello dell’eterogeneità della fonte dati: data warehouse, RDBMS (Relational Database Management System), silos, SAAS, mainframe, APPS, SAP, solo per citarne alcune, mettono a dura prova i responsabili dei processi di integrazione. A questi aggiungiamo l’elevata probabilità di essere in presenza di sistemi ibridi, dove i dati siano disponibili sia su piattaforme on-premise, sia su quelle on-cloud, e queste ultime magari erogate da provider diversi.
Non certo ultima è la questione della presenza di applicazioni legacy, spesso non troppo aggiornate e molto diffuse in tutti quei contesti industriali in cui gli operatori attingono direttamente tramite un’applicazione core ai dati necessari per la produzione. Poter integrare queste informazioni e renderle fruibili al più ampio ventaglio di decisori aziendali consente di automatizzare la creazione di insight e accelerare il time-to-value.
Per quantificare e qualificare il dato occorre per prima cosa procedere con un’attenta mappatura delle fonti e con la catalogazione dei data asset, collegando in modo trasparente le piattaforme disponibili già in essere. Determinare il perimetro dei dati è un’operazione di estrema importanza. La creazione di data warehouse, data lake e data mart darà successivamente la possibilità di implementare l’automazione desiderata mettendo a disposizione delle piattaforme di business intelligence e tool di data science le basi per la creazione dei modelli di analytics. La scalabilità di tutto il sistema sarà l’obiettivo da raggiungere per offrire la massima flessibilità e adattabilità ai diversi scenari produttivi e di sviluppo dell’azienda.
Integrazione dei dati: 3 vantaggi da considerare
Ma perché un’azienda dovrebbe affrontare un percorso così complesso e non privo di ostacoli? Semplice, perché oltre alle analisi con Excel c’è molto di più! L’integrazione dei dati permette di affrontare in modo consapevole, grazie al maggior numero di informazioni, le eventuali ma ormai sempre più probabili, crisi economiche e degli approvvigionamenti dovute ai repentini cambiamenti dei mercati. La reattività è, infatti, condizione necessaria per continuare a rendere profittevole l’azienda nel breve come nel lungo periodo.
Ma ecco in sintesi tre motivi che spiegano perché convenga attivare un processo di integrazione dei dati all’interno della propria realtà aziendale.
- Lo spostamento delle applicazioni legacy su piattaforme cloud ne permette l’integrazione con gli altri dati e li mette a disposizione di tutti e, soprattutto in real-time, senza quindi più ritardi dovuti a successive elaborazioni. Il continuo aggiornamento delle soluzioni cloud consente di incrementare la qualità del dato e di elevarne la sicurezza. Si ottiene al contempo una riduzione dei costi delle infrastrutture necessarie alla sua produzione e un miglioramento delle fasi di manutenzione per il suo rilevamento (vedi ecosistemi IoT).
- La modernizzazione della data warehouse consente di spostare velocemente i dati dove “funzionano” meglio, adattandosi velocemente ai cambiamenti richiesti. L’integrazione ne va a garantire anche la conformità e il rispetto della Governance aziendale su tutta la filiera di produzione del dato, anche quando gli utenti accedono ad essi in modalità self-service.
- L’integrazione dei dati favorisce analytics di nuova generazione, sfruttando tutta la versatilità e potenza delle nuove funzioni di catalogazione, inventory, search e retrieve per big data. L’integrazione deve essere vista come un facilitatore del business per arrivare a raggiungere l’obiettivo primario, la valorizzazione del dato come asset aziendale.
In un contesto che vede i team IT chiamati a rispondere in maniera sempre più veloce alle crescenti domande dei team business, l’integrazione dei dati è quindi l’unico vero strumento per supportare i decision maker con insight e analytics sempre più aderenti alla realtà aziendale.
