Gestione dei dati nel 2023: i 5 Trend di Data Management e Data Analytics secondo Denodo

Spinte dalla pandemia da COVID-19, molte aziende abituate a operare principalmente in modalità fisica hanno abbracciato il digitale. Inoltre, anche quelle realtà che rimangono ancorate ai metodi tradizionali dovrann imparare a gestire gran parte delle proprie attività in modo digitale. In uno scenario in cui i dati sono protagonisti delle nuove strategie aziendali, Denodo, leader nella gestione dei dati, ha quindi identificato i 5 principali trend che guideranno le strategie di data management e data e analytics nel 2023.

Verso l’ottimizzazione dei costi infrastrutturali

Le aziende stanno adottando policy di riduzione dei costi e delle infrastrutture IT. Il cloud contribuisce a ridurre i costi di archiviazione ed elaborazione dei dati, ma queste tecnologie possono comunque portare spese importanti legate agli investimenti in infrastrutture dedicate a data analytics e management. Spesso le aziende a scelgono una strategia che sostituisca in toto i sistemi precedenti, per modernizzare digital. Questo approccio, tuttavia, si rivela oneroso e può persino causare interruzioni e disagi nelle operation.

Nel 2023 un numero maggiore di aziende cercherà metodi moderni per aggiornare le proprie infrastrutture IT.

Il multicloud si diffonde e il FinOps diventa necessario

Per molte aziende, spesso dati e asset strategici sono dislocati su cloud multipli e in aree geografiche diverse. Questo porta le multinazionali ad adottare sempre più di frequente architetture multicloud. Attualmente, non esiste un sistema semplice per gestire e integrare dati e servizi tra questi diversi provider di servizi cloud. Il problema comporta la continua creazione di silos di dati e un approccio frammentato al data management che determina complicazioni in termini di governance e accesso ai dati.

Inoltre, contrariamente a quanto si pensa, i costi del cloud stanno diventando sempre più alti a causa dei volumi significativi di dati e delle relative spese di gestione. Per molte aziende, gli investimenti dedicati al cloud non portano il rendimento economico e i benefici attesi. Per questo, decidono di avvalersi del FinOps per avere un quadro di controllo dei costi e dell’utilizzo del cloud chiaro. Così è possibile identificare il rapporto tra costo e valore e capire in che modo gestirlo al meglio. Il prossimo anno vedrà il FinOps diffondersi radicalmente, per aiutare le aziende a gestire al meglio i propri investimenti cloud.

Un’accelerazione nell’adozione di Data Fabric e Data Mesh

Il data management ha vissuto ciclicamente trend di centralizzazione vs decentralizzazione, che hanno coinvolto tra gli altri database, data warehouse, datastore cloud e data lake. Le soluzioni di architetture di dati aziendali sono numerose, tuttavia nell’ultimo anno due approcci hanno visto una crescita rilevante: Data Fabric e Data Mesh, che consentono di avere accesso e gestire al meglio i dati distribuiti. Il Data Fabric è un insieme componibile di tecnologie di data management. Il data mesh è un’indicazione sul processo da seguire affinché gruppi distribuiti di operatori possano gestire i dati aziendali nel modo più opportuno. Entrambe le soluzioni sono essenziali al fine di gestire al meglio i dati.

Sia il Data Fabric che il data mesh possono avere un ruolo determinante nell’accesso, integrazione, gestione e delivery dei dati di un’azienda, ma solo se costruiti in maniera opportuna e con le giuste infrastrutture alla base. Per il 2023 ci si aspetta quindi un rapido incremento nell’adozione di entrambi all’interno di aziende medie e medio-grandi.

L’etica dell’Intelligenza Artificiale e il decision making basato sui dati

Le aziende di ogni settore stanno sfruttando sempre di più l’Intelligenza Artificiale nell’ambito dei processi di decision making basati sui dati. Che si tratti di piattaforme di social media che eliminano i post, di mettere in contatto gli operatori sanitari con i pazienti o di grandi banche che concedono crediti ai consumatori. Tuttavia, non esiste ancora un modo di sopprimere i bias generatisi durante l’addestramento degli algoritmi dell’IA. È per questo che le normative emergenti stanno iniziando a definire un quadro regolamentare sull’uso dell’intelligenza artificiale nelle aziende. Queste nuove normative classificano il rischio delle applicazioni di IA come “inaccettabile, alto, medio o basso” e ne vietano o gestiscono l’utilizzo di conseguenza.

A partire dal 2023, l’intelligenza artificiale è destinata a diventare sempre più centrale. Sarà necessario che le aziende aderiscano alle regolamentazioni, assicurando privacy, data governance, trasparenza degli algoritmi, equità, non discriminazione, affidabilità e misurabilità. In quest’ottica, le organizzazioni devono implementare strutture per supportare l’IA etica.

Aumento di qualitàgestione dei metadati e della data analytics

I dati vengono spesso definiti il nuovo petrolio perché, insieme agli insight basati su data analytics, non fanno altro che premere l’acceleratore sull’innovazione aziendale. Visto che le organizzazioni fanno un utilizzo sempre maggiore dei dati, è fondamentale curarne la governance, la qualità e la gestione dei metadati. Tuttavia, con l’aumento del volume, della varietà e della velocità dei dati, questi aspetti sono diventati troppo complessi da gestire su scala. Per questo motivo la gestione aumentata dei dati è stata recentemente abbracciata da diversi fornitori.

Secondo alcune delle principali società di analisi, ogni livello di Data Fabric, vale a dire l’integrazione, l’elaborazione, l’orchestrazione e la governance dei dati, insieme ad altre attività, dovrebbe essere dotato di AI/ML al fine di automatizzare ogni fase del processo di data management. Nel 2023, la gestione aumentata dei dati vedrà una forte diffusione sul mercato e aiuterà i professionisti a concentrarsi sulla delivery degli insight basati sui dati, anziché essere frenati da attività amministrative di routine.