Mentre si affidano ad applicazioni in esecuzione nel cloud, nei data center e sui dispositivi edge per fornire i loro servizi digitali, le aziende producono più dati che mai, da fonti sempre diverse e più numerose. Tuttavia, proprio in virtù di queste caratteristiche e di un volume di dati in costante aumento, raccogliere insight pratici e utilizzabili per risolvere complesse problematiche operative e migliorare l’efficienza può essere difficile.
Navigare attraverso fasci di dati
Il problema deriva dalla pratica di distribuire i dati su più sistemi scollegati, approccio fin troppo frequente nelle pratiche di analisi tradizionali che ne complica la valutazione da parte degli utenti finali poiché ogni sistema consiste di strutture variegate con proprietà transazionali differenti. Gli sviluppatori cercano di superare questo problema realizzando architetture non standard per l’analisi, che, proprio a causa della mancanza di una struttura omogenea, hanno un effetto a catena sulle applicazioni transazionali.
Nel frattempo, le organizzazioni si ritrovano a dover gestire una varietà di sistemi non condivisi tra team e spazi di lavoro e questo non solo aggrava il problema, ma causa aumento dei costi, perdite di dati e difficoltà di governance.
Per affrontare queste criticità, c’è un urgente bisogno di combinare workload operativi e analitici mentre si elaborano i dati in tempo reale: questo darebbe alle imprese una migliore comprensione del comportamento degli utenti, mentre gli sviluppatori potrebbero esaminare quei dati con facilità ed efficienza, mantenendo i costi e il tempo al minimo.
Navigare tra le sfide del passato
I sistemi e gli strumenti di dati tradizionali creano in particolare una sfida: separano le transazioni dall’analisi, generando un ritardo dato che gli strumenti di analisi devono aspettare che le pipeline di dati cambino quando la struttura sottostante di un database cambia.
Non solo questi processi comportano costi elevati, ma un approccio a più fasi rende difficile la gestione dei dati, riducendo l’agilità e rallentando il processo decisionale.
Eppure, i dati in tempo reale stanno rapidamente diventando essenziali per molte aziende in tutti i settori, i quali devono essere in grado di offrire servizi migliori. Per farlo devono però applicare tendenze quali il machine learning o altre analisi in modo tempestivo, operazione quasi impossibile se non si dispone dei giusti processi.
L’era delle hybrid analytics
È a questo punto che entrano in scena le hybrid analytics: il data management reimmaginato, dove le analytics vanno alla stessa velocità delle transazioni, attraverso processi più semplici, e un unico sistema ibrido che abbatte i muri tra transazioni e capacità di analisi.
Attraverso le hybrid analytics è possibile evitare il trasferimento di informazioni (ETL) dai database ai data warehouse e consentirne una semplice elaborazione in tempo reale. Al tempo stesso, grazie agli insight aziendali più approfonditi che ne derivano, è possibile migliorare l’esperienza dei clienti e concretizzare un approccio più orientato ai dati nel processo decisionale.
Puntare al top
Grazie alle hybrid analytics, le analisi in tempo reale riducono i tempi di identificazione degli insight e consentono alle aziende di meglio comprendere i propri clienti e di trarre vantaggio da riscontri in tempi brevi.
È questo approccio che fornisce un vantaggio competitivo data-driven per le imprese. Sia gli sviluppatori che i database administrator possono accedere e gestire i dati in modo più semplice, avendo a che fare con un unico sistema connesso ed evitando il proliferare incontrollato di database.
Inoltre, un singolo sistema ibrido è molto più conveniente perché richiede meno infrastrutture e copie di dati. Meglio ancora, la separazione tra workload operativi e analitici significa che le risorse vengono utilizzate in modo più efficiente senza il rischio di impattare i sistemi transazionali all’interno del business.
Raggiungere nuove vette
È chiaro: le aziende che utilizzano la potenza delle hybrid analytics hanno un enorme vantaggio. Che si tratti di società fintech e assicurative che le utilizzano per rilevare frodi e rischi in tempo reale nelle polizze e nei reclami o di piattaforme IoT che allo stesso modo identificano all’istante i problemi dei dispositivi, le hybrid analytics permettono alle organizzazioni di essere molto più agili e data-driven. Fornendo preziose informazioni di business, le hybrid analytics permettono di sfruttare l’analisi in tempo reale attraverso i dati operativi, in modo che le applicazioni e i servizi possano essere rapidamente migliorati ottimizzando l’esperienza di clienti e dipendenti. Questo livello di agilità non può che essere positivo, offrendo maggiore efficienza, flessibilità e semplicità nella gestione dei dati.
Di Fabio Gerosa, Sales Director Italy di Couchbase
