Perché le aziende devono accelerare la modernizzazione delle soluzioni di data warehousing

Situazioni inaspettate come la pandemia COVID-19 e l'attuale atmosfera macroeconomica sono un campanello d'allarme per le aziende di tutto il mondo, che devono accelerare in modo esponenziale la trasformazione digitale. Durante la pandemia, quando il lockdown e il distanziamento sociale hanno trasformato le operazioni commerciali, è diventato subito evidente che l'innovazione digitale era vitale per la sopravvivenza di qualsiasi organizzazione.

La dipendenza dall'accesso remoto a internet per usi aziendali, personali ed educativi ha aumentato la domanda di dati e ha incrementato il consumo di dati. Inoltre, l'aumento delle transazioni online e del traffico web ha generato montagne di dati. Entra in gioco la modernizzazione delle soluzioni di data warehousing.

Le aziende si sono rese conto che le loro soluzioni di data warehousing legacy o aziendali non riuscivano a gestire il grande workload. Le organizzazioni più innovative hanno cercato soluzioni moderne per gestire maggiori capacità di dati e ottenere soluzioni di storage sicure, che le aiutassero a soddisfare le richieste dei consumatori. Uno di questi progressi includeva l'adozione accelerata di tecnologie modernizzate di data warehousing. Da questo dipendevano il successo aziendale e la capacità di rimanere competitivi.

Il data warehousing è lo storage elettronico sicuro delle informazioni da parte di un'azienda o organizzazione. Crea una raccolta di dati storici che possono essere recuperati, analizzati e segnalati per fornire insight o analisi predittive sulle prestazioni e le operazioni di un'organizzazione.

Le soluzioni di data warehousing favoriscono l'efficienza aziendale, costruiscono analisi e previsioni future, aumentano la produttività e migliorano il successo aziendale. Queste soluzioni categorizzano e convertono i dati in dashboard leggibili che chiunque in azienda può analizzare. I dati vengono riportati da un unico repository centrale, consentendo alla dirigenza di trarre insight aziendali più significativi e di prendere decisioni più rapide e migliori.

Eseguendo report sui dati storici, un data warehouse può chiarire quali sistemi e processi funzionano e quali metodi necessitano di miglioramenti. Il data warehouse è anche l'architettura di base per soluzioni di AI e machine learning (AI/ML).

I dati sono tutto, indipendentemente dal fatto che siano strutturati, semi-strutturati o non strutturati. La maggior parte del data warehousing enterprise o legacy supporterà solo dati strutturati tramite database relazionali di gestione database (RDBMS). Le aziende richiedono risorse e personale aggiuntivi per elaborare i dati aziendali. È quasi impossibile raggiungere efficienza e agilità aziendale con strumenti legacy che creano inefficienza e aumentano i costi.

La gestione, la memorizzazione e l'elaborazione dei dati è fondamentale per l'efficienza e il successo aziendale. La moderna di data warehousing tecnologia può gestire tutti i moduli dati. Sviluppi significativi nei big data, nel cloud computing e nell'analytics avanzata hanno creato la domanda per il data warehouse moderno.

I data warehouse di oggi sono diversi dai vecchi magazzini a singolo stack. Invece di concentrarsi principalmente sul trattamento dei dati, come facevano i data warehouse legacy o aziendali, la versione moderna è progettata per store enormi quantità di dati provenienti da più fonti in vari formati e produrre analisi per guidare decisioni aziendali.

Una soluzione superiore per le aziende è l'integrazione del data warehousing on-premise esistente con le soluzioni di data lakehouse, utilizzando la tecnologia di data fabric e data mesh. In questo modo si crea una soluzione moderna di data warehousing a lungo termine.

Un data lakehouse contiene i dati di un'organizzazione in una forma non strutturata, strutturata e semi-strutturata, che possono essere memorizzati indefinitamente per un uso immediato o futuro. Questi dati sono utilizzati da data scientist e data engineer che studiano i dati per ottenere insight aziendali. I costi di storage di un data lake o di un data lakehouse sono inferiori a quelli di un data warehouse aziendale. Inoltre, la gestione dei data lake e dei data lakehouse richiede meno tempo, il che riduce i costi operativi. IBM dispone di una soluzione data lakehouse di nuova generazione per raggiungere queste situazioni di business.

Data Fabric è la piattaforma di analytics dei dati di nuova generazione che risolve sfide avanzate di sicurezza dei dati attraverso la proprietà decentralizzata. Tipicamente, le organizzazioni dispongono di più fonti di dati provenienti da diverse linee di business che devono essere integrate per analytics. Un'architettura di data fabric unisce efficacemente fonti di dati eterogenee e le collega attraverso la condivisione dei dati gestita centralmente e linee guida di governance.

Molte aziende cercano soluzioni flessibili, ibride e multi-cloud basate sui provider di cloud. La soluzione data mesh spinge le query del linguaggio di query strutturato (SQL) verso il relativo RDBMS o data lakehouse gestendo il catalogo di dati, fornendo agli utenti tabelle e dati virtualizzati. Nei principi del data mesh, non memorizza mai i dati aziendali a livello locale, il che rappresenta un vantaggio per un'azienda. Una soluzione di data mesh di successo ridurrà le spese di capitale e operative di un'azienda.

IBM® Cloud Pak for Data è un eccellente esempio di data fabric e soluzione data mesh per l'analytics. La tecnologia cloud si è affermata come piattaforma preferita per le funzionalità di intelligenza artificiale (AI), servizi edge intelligenti e connettività wireless avanzata. Molte aziende utilizzeranno una strategia ibrida e multi-cloud per migliorare le prestazioni e il successo aziendale e prosperare nel mondo degli affari.

La modernizzazione dei data warehouse include l'estensione dell'infrastruttura senza compromettere la sicurezza. Ciò consente alle aziende di raccogliere i vantaggi delle nuove tecnologie, inducendo velocità e agilità nei processi dei dati, soddisfacendo i requisiti aziendali in evoluzione e rimanendo rilevanti nell'era dei big data. La crescente varietà e il volume dei dati attuali rendono essenziale per le aziende modernizzare i propri data warehouse per rimanere competitive nel mercato odierno. Le aziende hanno bisogno di insight e report preziosi in tempo reale e i data warehouse legacy non riescono a tenere il passo con le esigenze moderne di dati.

I data warehouse si trovano in una fase di evoluzione entusiasmante. Poiché si stima che la dimensione del mercato globale del data warehousing (link esterno a ibm.com) crescerà a un ritmo composto superiore al 250% nei prossimi 5 anni, le aziende si affideranno a nuove soluzioni e strumenti di data warehouse che le rendano più facili da usare che mai.

L'AI e altre tecnologie rivoluzionarie spingeranno le organizzazioni nel prossimo decennio. Il consumo di dati e il carico continueranno a crescere e a spingere le aziende a scoprire nuovi modi per implementare soluzioni di data warehousing all'avanguardia. La diffusione delle tecnologie digitali e dei dispositivi connessi aiuterà le organizzazioni a rimanere a galla, un'impresa inimmaginabile vent'anni fa.

Lezioni essenziali derivano dagli sforzi di un'organizzazione per ottimizzare la propria tecnologia enterprise o legacy data warehousing. Una lezione fondamentale è l'importanza di apportare cambiamenti specifici per modernizzare la tecnologia, i processi e le operazioni organizzative in modo che si evolvano. Poiché il ritmo del cambiamento non farà altro che aumentare, questa conoscenza (e la capacità di accelerare la modernizzazione) sarà critica in futuro.

Ovunque tu sia oggi nella modernizzazione dei data warehouse, gli esperti IBM sono qui per aiutarti a modernizzare l'approccio giusto che si adatti alle tue esigenze. È il momento di iniziare il tuo percorso di modernizzazione del data warehouse.