Le aziende si stanno avvicinando sempre più a quella che si può sinteticamente definire come una "data economy": i dati oggi
costituiscono la base su cui un'azienda fa crescere il proprio business. Nel concreto, questo vuol dire che dai dati che un'impresa produce - e ai quali può avere accesso da fonti esterne - si possono trarre le informazioni che servono per migliorare le proprie linee strategiche generali e per
definire azioni tattiche efficaci. Sono queste informazioni, ad esempio, che permettono lo sviluppo di un nuovo prodotto davvero in linea con le esigenze della clientela, la definizione di un'azione di marketing mirata, persino l'apertura di un nuovo mercato nel momento più opportuno.
Non sarà solo il mondo delle applicazioni aziendali in senso stretto a
farsi guidare dai dati - a essere cioè "data driven", come si usa dire. Con lo sviluppo delle soluzioni di Internet of Things e di intelligenza artificiale, per citare solo due delle tecnologie che promettono di essere massicciamente pervasive, anche le singole persone - e quindi la società nel suo complesso - saranno al centro di una costellazione di prodotti e servizi che
si baseranno sull'analisi di grandi quantità di dati, in tempo reale. È la "data driven society" a cui stiamo tendendo.
Molte imprese hanno già adottato un approccio "data driven" e
le loro esperienze ne dimostrano la validità, indipendentemente dalla dimensione della singola azienda innovatrice o dal settore di mercato in cui opera. Tutti i casi hanno però anche dimostrato come la buona riuscita dei progetti sia legata a una
adeguata infrastruttura tecnologica. Per essere "data driven", infatti, il punto non è semplicemente raccogliere i dati: estrarne informazioni significa anche
analizzarli ed interpretarli con i giusti strumenti di analytics.
Quando si parla di analytics si pensa più che altro agli aspetti software, ma lo scenario che si trovano davanti le aziende che
vogliono diventare "data driven" è più articolato. Per ricavare vero valore dai dati in loro possesso, le imprese devono
avere sempre la certezza di potervi accedere velocemente e per tutte le operazioni di scomposizione e correlazione che sono necessarie. Questo non è possibile se alle componenti software, comunque indispensabili, non si associano
componenti hardware ad elevate prestazioni. Il tutto, come ormai è indispensabile in ogni applicazione che gestisca dati d'impresa, mantenendo una
apertura al mondo del cloud ibrido per unire la sicurezza delle infrastrutture on-premise con l'elasticità della "nuvola".
Lo storage gioca un ruolo fondamentale in questo modello, ovviamente, perché è il "luogo" dove i dati vengono raccolti, conservati, protetti e messi a disposizione dei sistemi di analytics. Diventa così essenziale, nel percorso verso l'essere "data driven", adottare soluzioni di storage che siano da un lato
tecnologicamente evolute in sé, per dare
prestazioni elevate e sicurezza allo stesso tempo, e dall'altro
capaci di operare in stretta sinergia con le componenti di elaborazione e networking, per garantire una gestione del dato ottimale e a tutto tondo.
Ecco quindi che l'approccio "data driven" si combina in modo ottimale con alcune delle principali evoluzioni dell'IT enterprise. L'obiettivo delle
soluzioni hyperconverged, che sono
alla base dei datacenter di nuova concezione, è ad esempio proprio garantire la migliore integrazione tra storage, elaborazione e trasporto dei dati. Nel settore specifico dello storage, poi, l'adozione di
piattaforme software-defined aiuta ad ottimizzare l'allocazione dinamica delle risorse e quindi ottimizza le funzioni di conservazione dei dati e di accesso ai dati stessi.
Più lato hardware, le principali tendenze nello sviluppo dei sistemi di storage di fascia medio-alta vanno tutte verso
prestazioni migliori e maggiore sicurezza dei dati. Il potenziamento degli array all-flash, l'abbassarsi progressivo dei loro costi, l'adozione di unità NVMe e l'integrazione nativa di funzioni di cifratura sono solo alcuni esempi di questa evoluzione. Tutto ciò significa
avere la certezza che i dati
saranno sempre disponibili e lo saranno anche velocemente, due elementi chiave per qualsiasi applicazione "data driven".