DataOps per le analytics

Il potenziale trasformativo dell'accelerazione delle intuizioni e dei dati pronti per le analytics

Trasformazione basata sulle analytics - Eliminazione degli ostacoli operativi con DataOps

La trasformazione data-driven è essenziale per i CIO e i CDO di oggi, e probabilmente rimarrà tale per molto tempo. Le moderne architetture di dati, insieme a nuovi servizi basati sull'AI e a tecniche di data science avanzate, stanno rendendo possibile l'uso completo delle analytics in tutta l'organizzazione e l'aumento dell'alfabetizzazione dei dati.

Anche se le nuove infrastrutture, come data warehouses e data lake, e le nuove tecnologie come lo streaming dei dati consentono alle aziende di aumentare significativamente la disponibilità dei dati, questi fattori non sono gli unici tasselli del puzzle. Bisogna ancora affrontare la componente persone e i processi per rendere i dati sempre disponibili e pronti per le analytics. Although new infrastructure – such as cloud data warehouses and lakes – and new technologies such as data streaming enable businesses to significantly increase data availability, that’s not the only piece of the puzzle. You still have to address the people component - and the processes to make data always available and analytics-ready.

I tuoi processi devono cambiare, per fornire maggiore agilità, accelerare il time-to-value e rendere disponibili dati in tempo reale agli utenti in ogni area della tua organizzazione. Fortunatamente, DataOps può aiutarti.

“Il vero obiettivo e beneficio di DataOps è come una leva per il cambiamento aziendale, per guidare il comportamento e consentire l'agilità.”

“Innovation Insight for DataOps”, Gartner¹

Cosa è DataOps per le analytics

Gartner definisce DataOps “una pratica di gestione dei dati collaborativa incentrata sul miglioramento della comunicazione, dell'integrazione e dell'automazione dei flussi di dati tra la gestione dei dati e chi li utilizza.” 1

È una metodologia che comprende l'adozione delle moderne tecnologie di integrazione, i processi che trasformano i dati da grezzi a pronti per l'uso e i team che lavorano con i dati. L'obiettivo è quello di allineare entrambi i lati dell'equazione di trasmissione dei dati. I requisiti del data manager per il controllo, la trasparenza e la verificabilità. E la necessità dell'utente aziendale di disporre di dati in tempo reale, pronti per le analytics, per estrarre il massimo valore per l'azienda.

In che modo DataOps può avere un impatto sulla tua organizzazione?

La trasformazione data-driven richiede un approccio agile lungo l'intera supply chain dei dati, dall'infrastruttura ai processi e alle persone. DataOps ti aiuta a riunire tutti questi elementi, accelerando i tempi di ciclo e migliorando le prestazioni con il potenziale di trasformare la tua organizzazione in diversi modi:

1. Miglioramento dell'alfabetizzazione dei dati

L'alfabetizzazione dei dati sta rapidamente diventando un'iniziativa strategica per CIO, CDO e altri dirigenti di alto livello. Metà della battaglia consiste nel colmare le lacune nelle competenze. L'altra metà consiste nel facilitare il più possibile l'accesso e l'utilizzo dei dati affidabili e nel rendere le intuizioni più facili da scoprire per l'intero spettro di utenti. La moderna integrazione e gestione dei dati può accelerare rapidamente questo processo, centralizzando il controllo e democratizzando l'accesso.

2. Processi analitici più veloci e agili

Per diventare veramente data-driven, l'agilità e le intuizioni in tempo reale sono fondamentali. DataOps consente di spostare i dati man mano che vengono modificati, in tempo reale. L'automazione delle attività manuali riduce il tempo di ciclo delle analytics, liberando risorse che possono concentrarsi su questioni più importanti. Inoltre, le soluzioni di integrazione flessibili consentono all'IT di modificare una sorgente o un obiettivo senza interrompere l'infrastruttura, in modo da poter rimanere agili man mano che la tecnologia si evolve.

3. Democratizzazione dei dati

DataOps consente di rendere i dati verificati e gestiti universalmente accessibili. Anziché limitare le intuizioni analitiche ai data scientist, è possibile estenderle a una vasta gamma di utenti delle divisioni aziendali con competenze specifiche. Ciò include gli utenti in prima linea e ai margini dell'azienda, tramite dispositivi mobili, IoT e in qualsiasi punto di interazione con i clienti, aiutandoli a ottimizzare le operazioni e le esperienze dei clienti.

4. Governance continua per tutto il ciclo di trasmissione dei dati

Cataloghi di dati intelligenti, indici di dati e altri strumenti consentono all'IT di progettare un moderno processo di governance con i controlli di accesso necessari per evitare la variabilità e il caos generati dalle decisioni sui dati. Inoltre, l'IT può raggiungere scalabilità e agilità lasciando i dati in data lake, data warehouse e altri repository on-premise e nel cloud. In questo modo, gli utenti hanno la possibilità di accedere tempestivamente ai dati pronti per l'azienda e, al tempo stesso, di stratificare la certificazione della qualità, con designazioni dei ruoli e delle responsabilità, in modo da fornire più dati alle persone giuste al momento opportuno.

5. Collaborazione più completa

DataOps rende più facile e veloce l'unione delle forze tra data scientist e analisti aziendali, e la collaborazione tra unità aziendali discrete per l'analisi dei dati e la condivisione dei risultati. In effetti, DataOps è un ottimo veicolo per creare il tanto ricercato allineamento tra business e IT che tende ad essere difficile da mantenere man mano che le aziende crescono. A differenza delle tradizionali task force che si occupano di questioni di nicchia, DataOps influisce sull'intera organizzazione, fornendo dati preziosi a ogni utente aziendale quando ne ha bisogno, in modo fruibile e gestito.

Attivazione di DataOps per i dati pronti per le analytics con Qlik

La piattaforma di integrazione dati di Qlik (in precedenza Attunity) automatizza lo streaming, la catalogazione e la pubblicazione dei dati in tempo reale, in modo da poter trovare rapidamente i dati pronti per le analytics, e usarli.

  • Streaming dei dati in tempo reale (CDC)

    Estendi i dati aziendali in flussi in tempo reale per consentire analytics e microservizi moderni con una soluzione semplice, in tempo reale e universale.
  • Automatizzazione del data warehouse agile

    Progetta, crea, distribuisci e gestisci rapidamente data warehouse ideati appositamente senza codifica manuale.
  • Creazione di data lake gestiti

    Automatizza complessi processi di ingestione e trasformazione per fornire data lake aggiornati continuamente e pronti per le analytics.

1. Gartner, Innovation Insight for DataOps, Nick Heudecker, Ted Friedman, Alan Dayley, 27 dicembre 2018

GARTNER è un marchio registrato e un marchio di servizio di Gartner, Inc. e/o delle sue affiliate negli Stati Uniti e all'estero e l'uso in questo documento è stato autorizzato. Tutti i diritti riservati.

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