Entro il 2025, IDC prevede che il volume totale dei dati globali supererà i 180 zettabyte, con un tasso di crescita annuale composto del 61% dal 2018. Questa esplosione di dati offre un vantaggio competitivo significativo alle organizzazioni in grado di sfruttarli in modo intelligente.
Tuttavia, la combinazione tra crescita esponenziale del volume e un panorama normativo sempre più complesso rappresenta un ostacolo significativo alla gestione dei dati in modo agile ed efficiente, tanto da risultare in una vera e propria “tassa di integrazione dei dati” per le imprese che vogliono sfruttare i benefici derivanti dalla loro analisi.
Di conseguenza, è necessario adottare una strategia chiara e un’infrastruttura solida per gestire in modo efficace questa enorme mole di informazioni.
Gli ostacoli al valore dei dati: attenzione alle strategie cloud e analytics
Secondo una ricerca condotta da Cloudera nel 2023, più di due terzi (68%) delle organizzazioni globali attualmente archivia i dati sia in ambienti cloud on-premise/privati che in ambienti cloud pubblici. Questa percentuale sale ulteriormente per le aziende del settore energetico, dell’oil&gas e dei servizi pubblici (75%) e per i produttori di tecnologia e software (79%). In Italia, più di due terzi (67%) delle imprese archivia i propri dati in un ambiente ibrido, mentre quasi sette organizzazioni su dieci (68%) hanno adottato un modello multi-cloud. Questa tendenza riflette la crescente consapevolezza delle aziende riguardo ai vantaggi offerti dalla flessibilità del cloud computing, che consente loro di scalare le risorse in modo dinamico in base alle esigenze operative. Tuttavia, oltre tre quarti delle imprese italiane sostiene che la presenza di dati in diversi ambienti cloud e on-premise rende complesso estrarne valore, tanto che il 78% prevede di rimpatriare i dati nei prossimi tre anni, citando preoccupazioni relative alla conformità, al cloud lock-in e alle sfide di integrazione dell’IT come le principali ragioni.
Inoltre, la ricerca rivela che i silos di dati rappresentano una sfida per molte organizzazioni: quasi due terzi (58%) degli ITDM affermano che i dati isolati impediscono decisioni in tempo reale, mentre il 59% ritiene che la propria organizzazione abbia perso denaro a causa dei silos di dati.
Infine, più di due terzi (69%) delle organizzazioni si dichiarano preoccupate per la dispersione degli strumenti di data analytics, preoccupazione che sale al 77% nelle aziende di telecomunicazioni e al 76% nel settore pubblico e governativo.
L’utilizzo di soluzioni puntuali crea una “tassa di integrazione”
Per sbloccare appieno tutte le funzionalità dei dati, dall’elaborazione in tempo reale alla fusione con l’intelligenza artificiale e il machine learning, molte aziende si sono orientate verso offerte specifiche. Tuttavia, stanno ora scoprendo che, sebbene queste soluzioni possano essere utili per casi d’uso e processi di dati specifici, esse portano con sé costi nascosti aggiuntivi, soprattutto legati agli sforzi necessari per integrarle.
Quasi tutti i responsabili decisionali IT (99%) in Italia considerano l’integrazione di diverse soluzioni puntuali per la gestione del ciclo di vita dei dati come una sfida significativa, con oltre un terzo (28%) che la considera particolarmente problematica. Oltre al costo tecnico dell’integrazione, i CIO devono considerare anche la formazione specializzata necessaria per utilizzare ogni singola soluzione, ognuna richiedendo competenze specifiche.
Ciò può ridurre il ROI nel lungo termine, risultando – per le aziende – di fatto in una “tassa sull’integrazione dei dati”.
Infatti, più di due terzi degli ITDM ritengono che l’integrazione di queste soluzioni abbia aumentato i costi dei dati. Di conseguenza, le organizzazioni finiscono per destinare oltre un terzo (36%) del loro budget IT alla gestione del ciclo di vita dei dati.
Non solo il costo delle soluzioni specifiche preoccupa, ma quasi due ITDM su tre ritengono che l’integrazione di tali soluzioni renda più difficile garantire la conformità normativa. Pertanto, le aziende devono avere visibilità e controllo sull’intero ambiente dei dati aziendali, inclusi quelli nel cloud, per proteggerli da possibili violazioni e assicurare la conformità normativa.
La soluzione: adottare una strategia dati olistica
Per affrontare queste sfide, le aziende dovrebbero puntare a unificare i loro dati attraverso una piattaforma completa, consolidando le varie soluzioni con dati integrati provenienti da diverse fonti. Unificare i dati in questo modo consente di ridurre i costi, sia evidenti che nascosti, legati alla gestione di soluzioni specifiche.
Parallelamente al cambiamento tecnologico, è necessario un cambiamento culturale. Le aziende dovrebbero stabilire una strategia centralizzata per i dati che tenga conto delle esigenze di tutti i team aziendali, anziché permettere una gestione disomogenea. È inoltre consigliabile istituire una solida governance basata su standard condivisi relativi a formati e strutture, per ridurre i tempi e gli sforzi necessari per la mappatura e la trasformazione dei dati, migliorandone al contempo coerenza e qualità.
Questo approccio proattivo alla governance dei dati consente alle organizzazioni di conoscere e comprendere tutti i loro dati, rendendoli disponibili in modo sicuro e conforme alle necessità. Inoltre, aiuta a stabilire un perimetro di sicurezza e governance intrinseco alla gestione dei dati, riducendo al minimo i rischi di conformità e violazione e supportando un’architettura moderna che soddisfi le esigenze di tutti gli utenti aziendali.
Conclusioni
I dati sono al centro di ogni organizzazione moderna. Anche il successo di tecnologie innovative come l’intelligenza artificiale generativa dipende dalla qualità dei dati su cui vengono addestrate. Con un approccio basato su una piattaforma unificata, i responsabili dei dati possono ridurre il prezzo dell’integrazione, superare le complessità e i problemi di conformità, e liberare tempo e risorse per realizzare progetti basati sui dati in modo più efficiente, aprendo così le porte all’innovazione continua e a processi decisionali più orientati ai dati.
