Per rimanere competitive nell'odierna economia digitale, le aziende devono superare le sfide derivanti da un volume e una varietà di dati in costante aumento. Le decisioni di business strategiche vengono prese sulla base di un rapido consumo ed analisi di dati interni, esterni ed eterogenei dal punto di vista strutturale, che insieme offrono molteplici prospettive sulle sfide aziendali.

I dati interni sconnessi e relegati in silos informativi devono essere unificati ed erogati con tempismo per contribuire in modo significativo al processo decisionale. Le aziende, per far fronte a questa necessità, devono esporre set di dati e analytics costruiti ad hoc per agevolare un rapido processo decisionale aziendale. Di conseguenza, le organizzazioni trarrebbero vantaggio dall'adozione di un approccio innovativo, noto come Data as a Service, per superare queste e altre sfide di business. Cominciamo dalle nozioni di base.

CHE COS'È IL DATA AS A SERVICE?

Il Data as a Service (DaaS) è un servizio incentrato sul business che trasforma i raw data in asset di dati significativi e riutilizzabili e che eroga questi ultimi on-demand tramite un protocollo di connettività standard in un formato e con una frequenza predeterminati e configurabili per il consumo sia interno che esterno.

Il DaaS comporta una o più funzioni in qualsiasi combinazione, quali raccolta, integrazione, arricchimento, cura, contestualizzazione, aggregazione o analisi di dati interni ed esterni multi-strutturati. Inoltre, il DaaS rende trasparente all'utente finale l'intero processo di trasformazione dei dati in raw in dati utilizzabili (inclusi KPI e metriche preconfigurate).

IN PAROLE POVERE, IL DAAS PUÒ ESSERE DESCRITTO COME SEGUE:

• Incentrato sul business e personalizzato per soddisfare le esigenze delle aziende in materia di asset di dati.
• Non si tratta di una tecnologia orientata ai servizi, sebbene tale tecnologia possa essere sfruttata nell'implementazione tecnica impiegata per l'abilitazione del DaaS.
• Non è adatto all'uso una tantum, bensì è destinato piuttosto a un ampio consumo di asset di dati riutilizzabili.
• Incorpora una governance integrata.

ABILITATORE DI DAAS, CONSUMATORE DI DAAS O ENTRAMBI?

Tecnicamente, un'azienda può essere sia un abilitatore che un consumatore di DaaS. I data broker esterni (abilitatori) si occupano di rendere disponibili alle aziende (consumatori) dati curati. Dati di marketing, meteorologici o di ricerca sono alcuni esempi di dati resi disponibili attraverso il DaaS.

Le aziende possono avvalersi del DaaS per rendere disponibili i propri asset di dati a supporto di iniziative aziendali per il consumo da parte delle proprie business unit interne o dei propri clienti finali B2B e/o B2C, il che le rende abilitatori di DaaS.

LE SFIDE CHE SI TROVANO AD AFFRONTARE OGGIGIORNO LE AZIENDE

L'attuale panorama dei dati in continua evoluzione ha creato nuove sfide di business che richiedono soluzioni innovative, come ad esempio:

• Processo decisionale strategico basato su molteplici prospettive, quali fattori sociali ed economici, che richiedono la combinazione di dati interni ed esterni.

• Necessità di concentrarsi sui risultati di business piuttosto che sullo sviluppo e la gestione di un'intricata rete di dati.
• Necessità di tenere conto dell'aumento del volume e della complessità strutturale dei dati odierni, così come dell'aumento della frequenza richiesta per la delivery degli asset di dati.
• Gestione dei silos informativi in cui risiedono dati che devono essere unificati ed erogati per sostenere il processo decisionale.
• Esposizione per il consumo di analytics ad hoc, come la supply chain, al fine di accelerare il processo decisionale.

Il DaaS può rappresentare in questi casi una soluzione in tre diverse dimensioni: asset di dati esterni ricchi di informazioni, connessione di silos di dati e abilitazione di pacchetti di analytics preconfigurati. Esaminando ogni elemento in modo più dettagliato, il DaaS aiuta le organizzazioni a gestire quanto segue:

1. ASSET DI DATI ESTERNI

Gli asset di dati esterni offrono all'azienda ulteriori prospettive nell'ambito del processo decisionale. Combinandoli con i dati interni infatti l'azienda dispone di una visione più ampia e di informazioni più complete riguardo al contesto d’analisi, e quindi di un processo decisionale più informato ed esatto.

Gli asset di dati esterni sono a messi a disposizione delle aziende tramite abbonamenti con abilitatori di DaaS, quali Data Collectors e aggregatori di dati che si occupano di integrare, pulire, arricchire ed aggregare dati esterni provenienti da fonti dati web, mobile e open data o da provider di dati, creando asset di dati disponibili per il consumo da parte delle aziende anche on-demand.

2. GESTIONE DEI SILOS DI DATI

Le aziende hanno bisogno di soluzioni per la gestione dei silos di dati che potrebbero ostacolare o rallentare il processo decisionale. I dati relegati in silos devono essere unificati e poi messi a disposizione degli stakeholder aziendali, sia interni che esterni, per essere utilizzati a sostegno dell'analisi e del processo decisionale.

Grazie al DaaS, le aziende rendono i dati prontamente disponibili sia agli utenti interni sia ai clienti e ai consumers dei dati, il tutto occultando agli utenti la complessità associata alla connessione ai vari silos informativi.

3. PACCHETTI DI ANALYTICS PRECONFIGURATI

Sono necessarie soluzioni di analytics preconfigurate e in pacchetti, come KPI e metriche, per accelerare la delivery di analytics domain-oriented e di prodotti di dati che costituiscono il prodotto finale delle analisi.

Le aziende eseguono il provisioning di pacchetti di analytics mediante l'approccio DaaS in modo da poter configurare autonomamente l'analytics per il consumo da parte degli utenti interni o dei clienti esterni, oppure si avvalgono delle offerte di analytics preconfigurate di fornitori che abilitano il DaaS.

Le aziende eseguono il provisioning di pacchetti di analytics mediante l'approccio DaaS in modo che gli stessi utenti business interni o clienti esterni possano configurare autonomamente i set di dati necessari per le proprie analisi, oppure si avvalgono di analytics preconfigurate rese disponibili dai fornitori che abilitano il DaaS.

LA VIRTUALIZZAZIONE DEI DATI ABILITA IL Data a as a service

La virtualizzazione dei dati può essere utilizzata per abilitare il DaaS nelle tre dimensioni appena citate, semplificando la delivery dei dati agli utenti aziendali, combinando dati interni ed esterni e permettendo il loro consumo attraverso le API. Grazie al layer di virtualizzazione è possibile infatti, integrare in maniera agile e veloce le diverse sorgenti dati ed accedere in modo unificato ai silos informativi attraverso l’utilizzo di modelli di dati logici.

Con l’implementazione di un data layer virtuale logico e unificato, è possibile combinare molteplici sorgenti dati senza necessità di replicarle, e fornire servizi di integrazione e delivery dei dati in “right-time”, in modo semplice, agile, performante, governato agli utenti aziendali attraverso le applicazioni, servizi o altri i tool di reporting,

Per questo motivo la data virtualization si sta diffondendo sempre più rapidamente all’interno delle aziende e si è instaurata come una componente critica delle moderne architetture di dati e come una delle tecnologie fondamentali per abilitare il Data-as-a-Service.