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L’appuntamento con la Data Virtualization è ora: ecco perchè è meglio arrivare puntuali.

icosulting-doctor-data-rev-2-002-4Mix di dati vecchi e nuovi in formati strutturati, semi strutturati o non strutturati che vengono generati, integrati  come flussi continui, e a volte in tempo reale, da app, web, macchine, social media e IoT: nell’era in cui viviamo i dati sono ovunque e sono tanti, per questo le organizzazioni non possono più permettersi di archiviarne infinite copie e riproduzioni.

Lo scenario in cui ci muoviamo è descritto da Forbes come un panorama di dati complesso e in continua evoluzione che ha creato un dilemma Business vs IT in cui i bisogni aziendali chiamano a gran voce visualizzazioni aziendali unificate da tutte le fonti, riduzione del time-to-market e la possibilità di avere accesso alle informazioni in tempo reale.
L’IT, per contro, nel tentativo di fornire le informazioni giuste all’utente giusto nel momento giusto, fa continuamente i conti con una crescita esponenziale del volume e della diversità dei dati, una latenza dei dati intrinseca e alti costi operativi… superando tecnicamente i problemi creati dai silos di dati nati negli anni da progetti verticali e specialistici.

Ma cosa significa realmente virtualizzazione dei dati? E perché dovrebbe interessarci?
Per scoprirlo, mi sono messo sulle tracce di uno dei temi più caldi del momento per chi si occupa di dati. Ecco cosa ho scoperto!

Una soluzione all’eterno dilemma Business-IT

Come uscire quindi da questo dilemma? Le piattaforme di virtualizzazione dei dati aziendali offrono una soluzione, diventando fondamentali per la moderna strategia dei dati aziendali. Come? Consentendo un accesso più rapido ai dati connessi e supportando funzionalità di accesso ai dati self-service e agili, permettendo di identificare fenomeni e trend che risultano invisibili ad una prima analisi dei dati.

Secondo i risultati di un sondaggio del 2017 di The Forrester Wave ™: Enterprise Data Virtualization, Q4 2017, il 56% dei tech decision maker intervistati utilizza la virtualizzazione dei dati (rispetto al 45% dell’anno precedente), e il 21% sta aggiornando o espandendo le proprie implementazioni così come un altro 20% ha intenzione di implementare la Data Virtualization entro il prossimo anno.

Gartner afferma in modo convinto che entro il 2020 oltre un terzo (35%) delle imprese avrà implementato una qualche forma di virtualizzazione dei dati come opzione di produzione efficiente e conveniente per l’integrazione dei dati. Inoltre, nel suo “Market Guide for Data Virtualization, Gartner riporta:

Essendo una parte sempre più importante di una strategia completa di integrazione dei dati, la virtualizzazione dei dati sta suscitando un rinnovato interesse poiché le organizzazioni riconoscono il suo potenziale per una crescente gamma di casi d’uso. Esistono diversi modi in cui la tecnologia di virtualizzazione dei dati può aggiungere valore come perno per l’integrazione dati e le capacità di condivisione di soluzioni informative. La maggior parte di queste opportunità comporta l’estensione dell’integrazione di diverse strutture di dati fisiche e l’adozione di una visione dei dati come servizi per il consumo dell’informazione da parte delle applicazioni e da parte del business. Queste tecnologie consentono infatti di promuovere l’utilizzo utile delle risorse dati a prescindere da dove e come queste siano implementate.

Partiamo dall’inizio: cos’è la Data Virtualization?

La virtualizzazione dei dati è una tecnologia per il data processing, ma mentre la maggior parte delle soluzioni di integrazione dei dati trasferisce una copia dei dati da fonti disparate a una fonte nuova e consolidata, la virtualizzazione dei dati offre un approccio completamente diverso.
Invece di spostare i dati, la virtualizzazione dei dati fornisce una “vista” dei dati integrati, lasciando i dati di origine esattamente dove si trovano. E così, le aziende non devono pagare i costi di spostamento e allocazione dei dati, continuando a beneficiare di tutti i vantaggi della loro apparente integrazione.

Sostanzialmente, si tratta di un livello semantico posto architetturalmente sopra le diverse fonti, che funge da unico livello di accesso ai dati arricchito da una serie di importanti “optional” tra cui la definizione di un data catalog, la centralizzazione della gestione della sicurezza, privacy e l’applicazione protocolli di governance che possono essere gestiti tra le diverse fonti da un singolo punto di controllo.
Sebbene quindi la bontà del motore di query sia un elemento fondamentale nel valutare la tecnologia di virtualizzazione, la Data Virtualization è molto di più di un federatore di dati e può essere usato in modo versatile per indirizzare diversi casi d’uso e risolvere dilemmi architetturali e di gestione dell’informazione nei vasti e complessi sistemi odierni.

Fianco a fianco con il DWH, è l’alleato agile per decisioni migliori

La virtualizzazione dei dati è un elemento complementare ai tradizionali metodi di Data Warehousing che fa da cardine per il disegno di una transizione verso una architettura moderna reingegnerizzando in modalità agile le sole aree a maggiore priorità, riducendo e ottimizzando i costi di investimento  e consentendo di creare una vista unica completamente integrata di tutti i dati, e dunque un modo molto più agile di accedere ai dati e utilizzarli.

Data Discovery: sfida accettata!

Per introdurre una self service data discovery organica, gli strumenti di Data Virtualization sono probabilmente il migliore amico che si possa avere al proprio fianco, perché consentono la creazione di spazi di lavoro virtuali eterogenei e orientati al business senza perdere il controllo di come le informazioni vengano condivise e usate, agevolando tuttavia la diffusione consapevole.

Gli strumenti di Data Virtualization offrono infatti un catalogo ricercabile e sfogliabile di tutti i set di dati disponibili, un catalogo che include metadati estesi su ciascun data set, come tag, descrizioni di colonne e informazioni sull’utilizzo.

Un must per i professionisti dei dati

Esistono diversi casi d’uso in cui la virtualizzazione diventa un elemento utile: l’analisi real-time, il governo e la collaborazione dei Data Science lab, la definizione di Open Hub, l’accesso facilitato a dati semi strutturati (Data Lake e Cluster Hadoop).
In conclusione, da un lato la virtualizzazione dei dati “abilita” quella libertà agoniata dagli utenti aziendali, rendendoli molto più autosufficienti, dall’altro consente ai reparti IT di gestire questa libertà senza perdere il controllo favorendo l’ammodernamento e abilitando l’innovazione delle architetture Enterprise in modo strutturato.
Gli strumenti di Data Virtualization possono essere una risposta al dato di fatto che, mai come oggi, manager e imprenditori devono gestire un cambiamento costante e continuo.

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