La velocità del business è aumentata vertiginosamente negli ultimi anni. I clienti si aspettano una consegna il giorno successivo, o anche il giorno stesso, le supply chain sono sempre più in tempo reale. E i manager devono sapere adesso non solo cosa sta succedendo in questo momento, ma anche ciò che (molto probabilmente) succederà dopo.

Le esigenze del processo decisionale stanno diventando sempre più urgenti, richiedendo più flessibilità che a sua volta richiede dati più freschi di quelli che la maggior parte dei tradizionali sistemi di business intelligence (BI) è in grado di fornire. In effetti, il data warehousing ha da tempo riconosciuto un compromesso fondamentale tra tempestività e coerenza dei dati: ci vuole tempo per riconciliare le differenze nei dati provenienti da fonti diverse. Da considerare poi che per alcuni sistemi meno recenti, in particolare nel settore dei servizi finanziari, l'elaborazione della riconciliazione in batch a fine giornata delle transazioni del giorno è ancora molto comune.

Tuttavia, fonti di dati freschi stanno diventando sempre più ampiamente disponibili per molti decisori aziendali. Anche nelle aziende più tradizionali, l' IT si sta rendendo conto che deve fornire un accesso agile, sebbene vincolato da considerazioni di prestazioni e sicurezza, ai sistemi operativi per il supporto decisionale. Lo streaming di dati da flussi di click, social media e dispositivi Internet of Things (IoT) è cresciuto di molto dai primi anni del nuovo millennio e tali dati perdono rapidamente valore man mano che invecchiano. Le decisioni basate su di essi devono quindi essere prese con urgenza, o perderanno di efficacia. E gli uomini d'affari hanno bisogno di agilità per proporre nuove idee di business e verificarne rapidamente gli effetti.

La linea di fondo è che le decisioni flessibili richiedono dati più freschi e una consegna agile, ed in mancanza di risposte efficaci da parte dell'IT aziendale, quello che può succedere (e che spesso succede) è un "accapparramento" incontrollato di questi dati, a discapito della buona governance, e la proliferazione di silos di dati dipartimentali, con le immancabili incoerenze che ne conseguono.

Cosa deve fare un buon team IT?

In un'azienda digitale moderna, una responsabilità chiave dell'IT è quella di bilanciare la consegna agile di dati più freschi con la necessità di governare e gestire responsabilmente tutti i dati utilizzati dall'azienda. Ciò significa rendere disponibili in modo controllato dati provenienti da fonti tradizionali (EDW) e non tradizionali (Internet, per dirla in breve). Questo non vuol dire fornire dati non tradizionali all'azienda allo stesso modo dei dati tradizionali: è probabilmente impossibile fornire alcune nuove forme di dati attraverso la tradizionale architettura del data warehouse, perché ciò richiederebbe che tutto passasse attraverso il collo di bottiglia di un data warehouse aziendale (EDW), un'architettura che non è rinomata per l'agilità!

Al fine di offrire nuovi dati all'azienda nei volumi richiesti dalle parti interessate, l'approccio tradizionale di fare copie per scopi specifici semplicemente non può funzionare. Per tali dati, l'IT deve affrancarsi dal paradigma dell'estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) pensando a un modello di "accesso sul posto". Ciò implica immediatamente che esisteranno più archivi di dati disparati che gli utenti di business dovranno visitare per trovare i nuovi dati di cui hanno bisogno. Inoltre, altri dati continueranno ad essere accessibili nei data warehouse e nei mart esistenti. Non solo sarà necessario accedere ai dati in questi diversi ambienti, ma in alcuni casi sarà necessario unirli. Un bel problema!!!

La Virtualizzazione dei Dati può essere la soluzione

Moltissimi casi d'uso di successo dimostrano che la data virtualization può essere una valida risposta a queste necessità.

1. Innanzitutto, la sua premessa è l'esatto opposto di quello del data warehousing: la virtualizzazione dei dati fornisce accesso diretto a tutte le fonti di dati (originati esternamente, operativi, originati dal data warehouse e di altro tipo) per qualsiasi tipologia di utilizzatore e di applicazione, anziché richiedere il consolidamento anticipato in un singolo gestore di archiviazione. La realizzazione, poi, richiede poca progettazione e poco lavoro del reparto IT

2. In secondo luogo, offrendo tale accesso diretto e test di accettazione immediati del risultato, la virtualizzazione dei dati è intrinsecamente più agile degli approcci ETL / EDW che richiedono progetti più grandi e tempi assai più lunghi.

3. In terzo luogo, la virtualizzazione dei dati consente l'accesso immediato ai nuovi dati non appena arrivano in azienda, evitando i ritardi inerenti agli approcci tradizionali. Fermo restando che tali dati possono essere incompleti, incoerenti o che necessitano di pulizia, gli uomini di business possono utilizzarli per analisi e processi decisionali immediati.

4. In quarto luogo, offre la possibilità di join dei dati tra le diverse fonti con una fase iniziale di modellazione in cui l'IT può applicare i principi di governance e gestione dei dati. Dopodiché, gli utenti di business sono liberi ed indipendenti nel creare le proprie analisi o modificare quelle esistenti, accedendo e unendo i dati ogniqualvolta le esigenze aziendali lo richiedono.

Nel loro insieme, quindi, questi quattro vantaggi della virtualizzazione dei dati offrono supporto per un processo decisionale flessibile basato su dati sia freschi che pre-consolidati, forniti con agilità, il tutto con un'adeguata governance dei dati, ove appropriato.

Possiamo proprio dire: You can have it all