Informazioni sui cookie del presente sito Per il corretto funzionamento, i nostri siti Web richiedono alcuni cookie (richiesto). Inoltre, con il suo consenso, potrebbero essere utilizzati altri cookie per l'analisi dell'utilizzo del sito, per migliorare l'esperienza utente e per scopi pubblicitari. Per ulteriori informazioni, consultare le. Visitando il nostro sito web, accettate il trattamento delle informazioni da parte nostra come descritto nelladichiarazione sulla privacy di IBM. Per consentire una corretta navigazione, le preferenze per i cookie dell'utente verranno condivise sui domini Web IBM qui elencati.
Che cos'è la modernizzazione dei dati?
Data di pubblicazione: 22 agosto 2024
Autori: Matthew Finio, Amanda Downie
La modernizzazione dei dati è il processo di aggiornamento e trasformazione dei sistemi, dell'infrastruttura e delle pratiche di dati in formati moderni basati su cloud allo scopo di migliorare accessibilità, sicurezza e business intelligence.
La modernizzazione dei dati è il processo di aggiornamento e ottimizzazione dei dati raccolti da un'organizzazione per migliorarne l'accessibilità, l'usabilità e il valore. La modernizzazione comporta la migrazione dei dati dai sistemi legacy alle piattaforme moderne, l'integrazione di nuove tecnologie e l'implementazione di strategie per migliorare il processo decisionale e i risultati aziendali basati sui dati.
Un aspetto critico della modernizzazione dei dati è il loro spostamento da database obsoleti in silo a moderne piattaforme basate su cloud. Questa transizione include dati strutturati e non, ed è sinonimo di migrazione al cloud. Le moderne architetture dei dati, come data center, data warehouse cloud e data lake cloud, consentono analisi più efficienti e informazioni fruibili. Integrando, pulendo, consolidando, trasformando e migrando i dati, le organizzazioni possono superare i silo che isolano i dati all'interno di reparti o sistemi specifici.
Il processo di modernizzazione dei dati implica anche il miglioramento della governance e della sicurezza dei dati. Le piattaforme moderne offrono solide funzioni di sicurezza, tra cui crittografia, controllo degli accessi e gestione della conformità, che offrono protezione dei dati per mettere al sicuro le informazioni sensibili. I framework di governance migliorati aiutano a gestire la qualità, il lineage e la conformità dei dati, fondamentali per mantenere la fiducia e soddisfare gli standard normativi.
Una strategia di modernizzazione dei dati di successo include la democratizzazione dei dati. Questo processo consente di applicare il processo decisionale guidato dai dati nell'intera l'organizzazione, consentendo a un maggior numero di membri di utilizzare autonomamente dati curati e affidabili.
Molte organizzazioni stanno adottando un approccio "data first", dando priorità ai dati come elemento centrale della loro strategia aziendale. L'approccio prevede l'identificazione dei dati critici, la comprensione di come vengono utilizzati i dati e l'ottimizzazione della loro gestione e utilizzo per ottenere un vantaggio competitivo. Concentrandosi sui dati, le organizzazioni possono semplificare la propria infrastruttura per elaborare e analizzare le informazioni in modo più efficiente. Questo focus aiuta a garantire l'accesso a insight dettagliati dove e quando necessario.
La modernizzazione dei dati è un approccio multiforme che coinvolge aggiornamenti tecnologici, migrazione al cloud, governance avanzata e una cultura basata sui dati. Questa trasformazione aiuta a garantire la coerenza dei dati, ne migliora la gestione e consente alle organizzazioni di sfruttarli appieno. Di conseguenza, le aziende possono migliorare l'efficienza operativa, prendere decisioni aziendali più informate e ottenere risultati migliori.
L'intelligenza artificiale (AI) e il cloud computing svolgono un ruolo fondamentale nella modernizzazione dei dati trasformando il modo in cui le organizzazioni gestiscono, analizzano e utilizzano i propri dati.
Intelligenza artificiale
L'AI migliora la modernizzazione dei dati attraverso funzionalità avanzate di analytics e automazione. Gli algoritmi AI consentono alle organizzazioni di sfruttare appieno le proprie risorse di dati. Questi algoritmi sono in grado di elaborare rapidamente grandi quantità di dati, scoprire modelli e generare insight predittivi che guidano il processo decisionale strategico.
I modelli di machine learning automatizzano l'analisi dei dati, consentendo alle organizzazioni di identificare tendenze e anomalie che sarebbero difficili o impossibili da rilevare manualmente. Questa capacità non solo migliora l'accuratezza delle informazioni, ma accelera anche la velocità con cui le aziende possono rispondere ai cambiamenti del mercato e alle opportunità emergenti.
Cloud computing
Il cloud computing integra l'AI nella modernizzazione dei dati, fornendo un'infrastruttura scalabile, flessibile ed economica per la gestione dei dati. Questa infrastruttura consente di creare un ecosistema senza soluzione di continuità per l'integrazione di diverse fonti di dati e applicazioni.
Le piattaforme cloud consentono alle organizzazioni di archiviare ed elaborare grandi volumi di dati senza i vincoli imposti dai tradizionali sistemi locali. Supportano vari tipi e fonti di dati, facilitando l'integrazione e l'accessibilità senza soluzione di continuità da qualsiasi luogo. Il cloud consente l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale, migliorando la collaborazione e accelerando i tempi di acquisizione delle informazioni.
I servizi cloud spesso includono funzioni integrate di sicurezza, conformità e aggiornamenti automatici. Queste funzioni riducono l'onere operativo per le organizzazioni, consentendo loro di concentrarsi sull'utilizzo dei dati per l'innovazione e la crescita.
Un'iniziativa di modernizzazione dei dati è fondamentale per le organizzazioni che mirano a rimanere competitive. I sistemi di dati tradizionali spesso faticano a gestire il volume, la varietà e la velocità dei dati moderni, con conseguenti inefficienze, scalabilità limitata e difficoltà nell'accesso e nell'analisi dei dati corretti.
La modernizzazione dei sistemi di dati consente alle organizzazioni di migliorare l'accessibilità, l'usabilità e la qualità dei dati. Questi miglioramenti permettono loro di ricavare insight più significativi e di prendere decisioni informate. La modernizzazione dei dati supporta l'adozione di analytics avanzata, intelligenza artificiale e machine learning, essenziali per acquisire un vantaggio competitivo e guidare l'innovazione.
Nell'economia attuale, le aziende devono muoversi con velocità e agilità per creare nuove capacità e immettere rapidamente sul mercato nuovi prodotti e servizi. L'analisi dei dati è fondamentale per ricavare gli insight che supportano l'innovazione e la crescita dei ricavi.
La modernizzazione dei dati migliora anche la governance e la sicurezza dei dati, affrontando le crescenti preoccupazioni relative alla privacy dei dati e alla conformità normativa. Le piattaforme moderne offrono solide funzionalità di sicurezza come la crittografia, il controllo degli accessi e la gestione della conformità, contribuendo a garantire la protezione dei dati. I framework di governance dei dati migliorati aiutano a mantenere la qualità e la coerenza dei dati, promuovendo la fiducia nelle decisioni basate sui dati.
Investendo nella modernizzazione dei dati, le organizzazioni possono ottimizzare le loro pratiche di gestione e creare un'infrastruttura più agile e resiliente in grado di supportare la crescita e l'adattabilità future.
La modernizzazione dei dati è emersa come un obiettivo significativo tra la fine degli anni 2000 e l'inizio degli anni 2010, guidata dalla rapida crescita dei dati e dalle limitazioni di sistemi legacy obsoleti e isolati. Quando le organizzazioni hanno iniziato a riconoscere il potenziale dell'analytics dei big data e del cloud computing, hanno cercato modi per migliorare l'accessibilità, l'usabilità e il valore dei dati.
L'avvento di tecnologie come l'AI e il machine learning ha ulteriormente sottolineato la necessità di migliorare le pratiche di gestione dei dati. I primi sforzi si sono concentrati sulla migrazione dei dati verso le moderne piattaforme basate sul cloud, sull'integrazione e la pulizia dei dati per garantirne la qualità e sulla creazione di framework completi di governance dei dati. Nel tempo, la modernizzazione dei dati è diventata parte di una roadmap strategica per le organizzazioni che mirano a rimanere competitive e utilizzare efficacemente i dati per migliorare i risultati aziendali.
La modernizzazione dei dati coinvolge diversi componenti e processi essenziali per trasformare e ottimizzare l'infrastruttura dei dati di un'organizzazione. I componenti principali includono:
Integrazione dei dati
I dati vengono uniti da diverse fonti, come sistemi CRM, sistemi ERP e API esterne, per creare una vista unificata. L'integrazione dei dati consente un'analisi e un reporting completi, che migliorano l'efficienza decisionale e operativa.
Bonifica e qualità dei dati
L'accuratezza dei dati è garantita dalla rimozione dei duplicati, dalla correzione degli errori e dalla standardizzazione dei formati. La qualità dei dati è fondamentale perché sono necessari dati di alta qualità per generare insight attendibili e preservare l'integrità dei dati.
Advanced analytics e business intelligence (BI) avanzati
Strumenti e tecniche come il data mining, l'analytics predittiva e l'apprendimento automatico vengono utilizzati per ricavare informazioni fruibili e supportare un processo decisionale informato.
Tecnologie del cloud computing e dei big data
Le soluzioni basate su cloud e le tecnologie dei big data vengono adottate per fornire scalabilità, flessibilità ed efficienza dei costi. Queste tecnologie gestiscono grandi volumi di dati diversi, compresi quelli non strutturati provenienti da fonti come social media e sensori.
I vantaggi significativi della modernizzazione dei dati possono aiutare le aziende a promuovere la crescita, migliorare l'efficienza e mantenere un forte vantaggio competitivo.
Migliori esperienze del cliente (CX)
I dati centralizzati sui clienti permettono di creare esperienze personalizzate e marketing mirato. La modernizzazione dei dati aiuta le organizzazioni a fornire offerte pertinenti e tempestive, migliorando la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti.
La modernizzazione dei dati può affrontare diverse sfide e sbloccare nuove opportunità in vari settori e funzioni. Ecco alcuni casi d'uso comuni:
Miglioramento dell'esperienza del cliente
- Marketing personalizzato: le aziende utilizzano sistemi di dati modernizzati per integrare e analizzare i dati dei clienti provenienti da più fonti, consentendo campagne di marketing mirate e consigli personalizzati.
- Servizio clienti: analytics e AI avanzati aiutano le aziende a prevedere le esigenze dei clienti e a ottimizzare le interazioni di supporto, migliorando il servizio clienti e la soddisfazione generale.
Servizi finanziari
- Rilevamento delle frodi: l'analytics basta sull'AI identifica modelli e anomalie insoliti nei dati delle transazioni, aiutando gli istituti finanziari a rilevare e prevenire le frodi in modo più efficace.
- Gestione del rischio: i moderni strumenti di dati forniscono insight in tempo reale sulle condizioni di mercato e sulle prestazioni finanziarie, favorendo valutazioni del rischio e processi decisionali più accurati.
Pubblica amministrazione
- Smart city: la modernizzazione dei dati supporta le iniziative per le smart city integrando dati provenienti da varie fonti per migliorare la pianificazione urbana, la gestione del traffico e la sicurezza pubblica.
- Monitoraggio della salute pubblica: l'analisi dei dati in tempo reale aiuta a tracciare e gestire i problemi di salute pubblica, compresi i focolai di malattie e la risposta alle emergenze.
Assistenza sanitaria
- Assistenza ai pazienti: l'integrazione delle cartelle cliniche elettroniche e di altre fonti di dati consente piani di trattamento personalizzati e migliori risultati per i pazienti.
- Analisi predittiva: i modelli di machine learning prevedono le tendenze dei pazienti e i potenziali problemi di salute, consentendo un'assistenza proattiva e la giusta allocazione delle risorse.
Produzione industriale
- Produzione intelligente: i sensori IoT e i moderni sistemi di dati consentono il monitoraggio e l'ottimizzazione in tempo reale dei processi di produzione, migliorando l'efficienza e riducendo i tempi di inattività.
- Manutenzione predittiva: l'analisi dei dati delle apparecchiature aiuta a prevedere i guasti e programmare la manutenzione prima che si verifichino problemi, riducendo interruzioni e costi di manutenzione imprevisti.
Efficienza operativa
- Ottimizzazione della supply chain: le moderne piattaforme di dati consolidano e analizzano i dati della supply chain per migliorare la gestione dell'inventario, ridurre i costi e migliorare l'efficienza logistica.
- Automazione dei processi: l'automazione delle attività e dei workflow ripetitivi tramite soluzioni di AI e cloud aumenta la produttività e riduce gli errori manuali.
Retail
- Gestione dell'inventario: la modernizzazione dei dati migliora il monitoraggio dell'inventario e la forecasting, riducendo i problemi di esaurimento ed eccesso di scorte.
- Analisi delle vendite: i rivenditori utilizzano informazioni basate sui dati per comprendere il comportamento dei clienti, ottimizzare le strategie di prezzo e migliorare l'offerta di prodotti.
Telecomunicazioni
- Ottimizzazione della rete: l'analisi dei dati sulle prestazioni della rete aiuta le società di telecomunicazioni a ottimizzare la copertura di rete, ridurre i tempi di inattività e migliorare la qualità del servizio.
- Previsione del tasso di abbandono: i modelli AI sono in grado di prevedere l'abbandono dei clienti, consentendo strategie proattive di retention e migliorando la fidelizzazione dei clienti.
Soluzioni correlate
Prevedi i risultati più velocemente su una piattaforma costruita con un'architettura Data Fabric.
Potenzia l'AI e l'analytics con tutti i tuoi dati, ovunque, utilizzando il nostro data lakehouse ibrido e aperto.
Modernizza la gestione del data center con allocazione intelligente delle risorse, pianificazione della capacità e garanzia automatizzata delle prestazioni.
Risorse
Scopri come accedere ai tuoi dati e ottimizzare i carichi di lavoro costosi con questa esperienza di prova di watsonx.data.
Scopri di più su questo data lakehouse aperto, ibrido e governato, ottimizzato per i workload di dati e AI, che ti aiuta a ottenere il massimo valore dal tuo ambiente di dati.
Scopri come la società di software ceca Cogniware ha collaborato con IBM per integrare la sua soluzione di analisi sicura dei dati Argos con IBM watsonx.data.
Esplora le caratteristiche e le funzionalità principali di Turbonomic e della sua interfaccia utente.
Scopri di più sul nuovo watsonx Code Assistant for Enterprise Java Applications di IBM, che sfrutta il potere della gen AI e dell’automazione per supportare il ciclo di vita end-to-end delle applicazioni.
Scopri la nuova versione della piattaforma cloud-native per gli insight, che integra gli strumenti necessari per raccogliere, organizzare e analizzare i dati all’interno di un’architettura data fabric.