Il cloud computing prometteva di semplificare enormemente
il modo in cui le organizzazioni gestivano e accedevano a applicazioni, dati e infrastrutture quando emersero per la prima volta due decenni fa. Cloud era il biglietto d’oro non solo per la semplicità, ma per ridurre i costi e aumentare l’agilità.
Infatti, secondo uno studio di KPMG, la motivazione numero uno nel 2017 per passare al cloud è stato l’aumento di agilità. L’ironia, tuttavia, è che nel percorso verso una maggiore agilità, siamo inciampati in un mondo ibrido composto da più soluzioni cloud e on-premise.
La promessa del cloud ha incontrato la realtà di una maggiore complessità. E la nuova realtà ha provocato un’enorme sfida nella gestione dei dati, con le informazioni che vivono su più cloud IaaS, PaaS e SaaS mentre le organizzazioni «scelgono il cloud giusto per il lavoro.» AWS può essere la scelta in un caso, Microsoft Azure in un altro, Google Cloud nel terzo e Salesforce nel quarto e così via, con i dati sparsi su tutti loro.
Uno degli obiettivi di una strategia multi-cloud è quello di consentire un approccio best-breed al cloud ed evitare il lock-in su un unico fornitore di cloud. Ma introduce anche la frammentazione dei dati e delle competenze, che a sua volta riduce l’agilità, rendendo difficile il raggiungimento delle trasformazioni digitali guidate dai dati che le aziende ricercano per guidare il loro vantaggio competitivo sul mercato.
Cloud pubblici e privati e cloud di analisi come Google BigQuery, Amazon Redshift e Snowflake Elastic Data Warehouse, aggiungono complessità e sfide alla gestione dei dati. E la complessità multi-cloud aumenterà mentre le organizzazioni continuano ad adottare rapidamente i servizi cloud.
Ad esempio, Gartner, Inc., prevede che i ricavi del servizio cloud pubblico in tutto il mondo raggiungeranno $ 302,5 miliardi entro il 2021, quasi raddoppiando rispetto al totale del 2017. Nel frattempo, nove delle 10 aziende avranno almeno alcune applicazioni o un’infrastruttura nel cloud entro il 2019, secondo il Global Cloud Computing Study 2018 IDG.
Tuttavia, i sistemi on-premises mission-critical rimarranno in essere per il prossimo futuro e dovranno interagire con quelli nel cloud per scambiare dati e supportare l›automazione dei processi. Le organizzazioni cloud-first possono avere la testa nel cloud, ma almeno uno dei loro piedi può rimanere piantato in un ambiente locale.
Gestione dei dati in ambienti ibridi multi-cloud
Con l’accumulo di dati su più cloud pubblici e privati, così come i sistemi interni, le organizzazioni stanno facendo domande difficili come:
- Come possiamo garantire l’interoperabilità tra diversi paesaggi IT?
- Come possiamo offrire una visione dei dati pulita, coerente, completa e affidabile in tutte le applicazioni?
- Come rileviamo e proteggiamo efficacemente le informazioni sensibili?
- Come possiamo rendere i dati unificati, accessibili e utilizzabili quando esistono in un ambiente ibrido multi-cloud?
I rischi per le aziende e l’IT aumentano quando i dati si moltiplicano in ambienti ibridi multi-cloud. Senza un approccio olistico e ben governato, le organizzazioni devono affrontare complicazioni in casi d’uso come l’analisi aziendale e la gestione dell’esperienza del cliente (CX).
Oggi, ogni organizzazione è alla ricerca di CX, in quanto può fornire risultati notevoli in termini di coinvolgimento, fatturato e fedeltà dei clienti. Tuttavia, le sole applicazioni CRM possono darti un falso senso di sicurezza, in quanto promettono di offrire un’ottima CX, ma spesso mancano di una visione pulita, coerente, completa e affidabile di un cliente, che è amplificata in un ambiente multi-cloud.
Per fare bene CX, è necessaria una perfetta interoperabilità, governance dei dati e scambio di dati, soprattutto se un’applicazione di marketing vive in un cloud e un sistema CRM in un altro; mentre uno strumento BI, il data warehouse e l’applicazione ERP rimangono locali.
Con questo grado di frammentazione, diventa più difficile raggiungere la visione a 360 gradi dei clienti che le vendite e il marketing devono comprendere i clienti, anticipare le loro esigenze e interagire con le interazioni pertinenti e tempestive sul canale giusto. Tecniche di integrazione tradizionali e limitate con API, codifica manuale e strumenti centrati sull’applicazione non sono adatte per risolvere i problemi di gestione dei dati in paesaggi ibridi multi-cloud.
“Dati puliti, affidabili e sicuri” al centro dei processi aziendali
Le organizzazioni leader in tutti i settori stanno adottando un approccio di prossima generazione. Un esempio è Genomic Health, un fornitore di test diagnostici basato sulla genomica basato sulla Silicon Valley che aiuta a ottimizzare la cura del cancro. Genomic Health utilizza la gestione intelligente dei dati ibridi su diversi sistemi che includono Salesforce basato su cloud e applicazioni locali che ospitano grandi volumi di dati sensibili relativi a pazienti, medici, clinici e altre informazioni.
“La possibilità di connettere le applicazioni indipendentemente dal fatto che siano nel cloud o in locale e farlo in tempo quasi reale per ottenere informazioni utili per l’utente business giusto, è la cosa a cui tengo ogni giorno”, David Green , senior director of IT and Informatics presso Genomic Health.
“Avere dati puliti, affidabili e sicuri al centro di ciò che sta guidando tutti i nostri sistemi e processi aziendali è incredibilmente importante”, ha aggiunto Green. “Senza la possibilità di riunire queste diverse fonti di dati, combinarle in modi unici e convincenti per raccontare una storia particolare o affrontare un problema aziendale, resteremo bloccati”.
La gestione intelligente dei dati
ibridi è particolarmente importante per le società globali in crescita come cloud, come Genomic Health, i cui test di espressione genica hanno contribuito a guidare le decisioni di trattamento per oltre 900.000 pazienti oncologici in tutto il mondo. Supporta inoltre le iniziative di Genomic Health per aggiungere nuove linee di business, comprendere meglio e coinvolgere i medici ed espandersi a livello internazionale, il tutto mantenendo la conformità normativa.
In un mondo cloud-first, la piattaforma di integrazione basata sul cloud come servizio (iPaaS) è una soluzione naturale per affrontare le sfide di integrazione in ambienti ibridi multi-cloud.
Ma iPaaS deve andare oltre l’applicazione di base e l’integrazione dei dati. Dovrebbe inoltre affrontare problemi di qualità, coerenza e sicurezza critici con tutte le funzionalità della gestione dei dati cloud, tra cui:
- Qualità dei dati. Garantisce la precisione dei dati, elimina i duplicati e corregge continuamente i problemi per garantire che l’azienda abbia informazioni attendibili e contestualizzate.
- Gestione dei dati master. Offre una visione a 360 gradi dei dati sulle entità aziendali (ad es. Cliente, fornitore, partner) su tutte le fonti di dati, inclusi i dati di transazione e di interazione.
- Privacy e protezione dei dati. Aiuta a identificare rapidamente i dati sensibili, a rimediare ai problemi con le raccomandazioni guidate dall’IA e a rispettare le normative e le politiche di sicurezza dei dati.
Senza queste funzionalità, alle organizzazioni vengono lasciate carenze di dati che possono sovvertire gli obiettivi aziendali. E sono mal equipaggiati per affrontare i cambiamenti continui mentre tecnologie come IoT, AI, Blockchain, criptovaluta e altre maturano.
L’opportunità qui è di introdurre la gestione dei dati che è costruita su una base di intelligenza artificiale guidata da metadati, attraverso il tuo ambiente ibrido multi- cloud per combattere la complessità e garantire che i dati siano completi, accurati e aggiornati.
Ciò si ripaga immediatamente in migliori relazioni con i clienti, decisionale informato ed efficienza operativa. Inoltre, resiste a future esigenze di gestione dei dati con l’adattabilità per la prossima ondata di interruzioni IT.
Alla fine, il biglietto d’oro potrebbe non essere semplice come scegliere il cloud, ma con una gestione intelligente dei dati ibrida si può spianare la strada verso il successo.
