In un ambiente aziendale sempre più affollato, le aziende devono rimanere all’avanguardia nell’innovazione per andare avanti. E il modo migliore per le aziende di farlo è guardarsi dentro, in particolare ai propri dati preesistenti. I dati sono la risorsa più preziosa di ogni azienda, poiché contengono informazioni che possono sbloccare potenziali non ancora scoperti. Sia che tu stia costruendo il rilevamento delle frodi o lavorando per ottenere un vantaggio competitivo con nuove opportunità di mercato, i motori di addestramento di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) che guidano questo tipo di innovazione sono efficaci solo quanto i dati che vengono loro forniti.
Il punto in cui sorgono sfide in questo processo è con la gestione dei flussi di dati. In passato, i dati venivano conservati principalmente su sistemi on-premise altamente sicuri. Ma da allora sempre più aziende hanno migrato le operazioni ai sistemi cloud, e molte hanno optato per un approccio ibrido. La società di ricerca Forrester ha riferito che oltre il 94% dei responsabili delle decisioni aziendali negli Stati Uniti utilizza almeno un tipo di implementazione cloud, la maggior parte delle quali è ibrida o multi-cloud. Modernizzando i sistemi mainframe e implementando i giusti strumenti di data intelligence, i leader aziendali possono sfruttare tutti i dati aziendali senza esporli a minacce indebite lungo il percorso.
Sbloccare i dati senza aggiungere rischi
Ibrido Il cloud è diventato uno dei preferiti dalle aziende di tutto il mondo, combinando i vantaggi della tecnologia mainframe e cloud per maggiore resilienza, sicurezza e agilità. Ma mentre le aziende cercano di sfruttare i dati in questi ambienti diversi, sorgono nuove sfide. Mentre queste aziende prendono i loro dati e iniziano a migrarli verso nuovi ambienti basati su cloud, la domanda su come gestirli in modo olistico non ha una risposta facile. Ma forse il miglior punto di partenza è la modernizzazione dell’infrastruttura dei dati.
La protezione dei dati lungo il percorso verso il cloud richiede una visibilità completa. I sistemi legacy spesso creano silo di dati, rendendo difficile vedere esattamente cosa sta succedendo in un determinato angolo dell’azienda. Durante la modernizzazione, le aziende dovrebbero dare la priorità alle soluzioni che consentono di abbattere questi silos e fornire ai responsabili delle decisioni un quadro dei loro dati a livello aziendale. Con il volume di dati coinvolti, sono indispensabili anche soluzioni software che offrano agilità e flessibilità alla gestione dei dati. Le migrazioni ibride facilitano la modernizzazione delle aziende man mano che procedono, ma percorrere con successo questo percorso richiede soluzioni in grado di tenere il passo con tale percorso.
Il requisito, man mano che si perseguono strategie di modernizzazione e cloud ibrido, è mantenere forte visibilità e controllo sui dati mentre si spostano e cambiano. Comprendere la sua provenienza, garantirne la redazione e riferire in modo coerente sul successo degli sforzi di conformità e governance sono funzioni fondamentali che ora devono estendersi anche al cloud. Con pratiche consolidate ed efficaci sui dati, le organizzazioni possono interagire più liberamente con i loro dati preziosi e critici senza incorrere in rischi.
Modernizzazione della gestione dei dati
Mancata modernizzazione dei dati processi di gestione lascia le aziende senza gli strumenti per capitalizzare pienamente i propri dati. Ripiegare i flussi di lavoro dei contenuti, la redazione, la governance e la gestione dei metadati nei processi di gestione dei dati diventerà sempre più cruciale e fornirà il supporto necessario ai professionisti dei dati che mantengono il flusso dei dati. Rimuovendo l’elemento umano da alcuni aspetti della gestione dei dati, lo strumento aiuta a ridurre gli errori e gli errori che possono materializzarsi con volumi così elevati di informazioni.
Quando si tratta di gestione dei contenuti, ridurre gli sprechi è fondamentale essenziale. Un sondaggio del 2022 tra leader aziendali ha rilevato che il 34% degli intervistati ha identificato i dati ridondanti e non necessari come la loro più grande sfida di gestione dei contenuti. Con un approccio centralizzato, i professionisti dei dati ottengono l’accesso agli strumenti di cui hanno bisogno per ordinare e classificare i dati. Di conseguenza, diventa più facile per i team IT individuare ed eliminare i dati ridondanti, obsoleti o inutilizzati, riducendo i costi e rendendo più rilevabili i dati di qualità superiore. Sfruttando gli strumenti di data intelligence, i team possono centralizzare la gestione dei dati per migliorare i flussi di lavoro e il processo decisionale complessivo.
Sfruttare i dati per risultati aziendali migliori
Le aziende devono innovare per sopravvivere. Ma quell’innovazione è valida solo quanto i dati dietro di essa. Affinché qualsiasi azienda possa stare al passo con il mercato, il successo dipende dai suoi dati. Portare quei dati nei motori cloud AI e ML ha il potenziale per generare insight rivoluzionari. Ma questo compito non è così facile come potrebbe sembrare. I sistemi on-premise mantengono i dati strettamente protetti e l’apertura di nuove porte può introdurre rischi.
Per sfruttare appieno i dati aziendali, queste aziende devono esaminare da vicino lo stato dell’infrastruttura e dei processi di gestione dei dati. Con la gestione dei dati modernizzata, la tecnologia di data intelligence e l’automazione dei contenuti, le aziende possono sfruttare tutto il potenziale dei propri dati mitigando al contempo i rischi per la sicurezza e l’integrità di un sistema cloud ibrido.
Credito fotografico: phloxii/Shutterstock
Chris Wey è President of Data Modernization presso Rocket Software.