I dati non sono mai stati così critici per le aziende. È la forma più preziosa di valuta moderna. Un mondo alimentato da informazioni intelligenti sui dati alimenta le città connesse, influenza le decisioni aziendali in tempo reale e rende ogni interazione con il cliente personale e personalizzata. Tuttavia, nel bel mezzo di questo assalto di dati, la maggior parte delle organizzazioni non è a conoscenza della grande quantità di dati in loro possesso, non sa come sfruttarli tutti o non ha una strategia per setacciarli dall'inizio alla fine. per prendere decisioni complete. Ecco perché una moderna strategia di analisi dei dati è essenziale per ottenere il massimo dai dati, ma molte organizzazioni faticano a raggiungerla. Ad esempio, il 60% delle organizzazioni cerca di integrare da quattro a nove silos di dati disconnessi. Senza le basi adeguate, può essere davvero difficile.
Perché investire nell'analisi dei dati?
In un recente progetto di ricerca che abbiamo condotto con l'Enterprise Strategy Group (ESG), abbiamo esplorato i vantaggi per le aziende che investono nell'analisi rispetto a quelle che non lo fanno. Lo studio ha rivelato intuizioni affascinanti e ha dimostrato che le organizzazioni con le capacità di analisi dei dati più mature erano in vantaggio rispetto alla concorrenza. Rispetto alle organizzazioni prive di capacità di analisi dei dati, queste aziende avevano una probabilità 3,2 volte maggiore di aver superato la soddisfazione del cliente, una probabilità 2,4 volte maggiore di avere un aumento del fatturato per dipendente negli ultimi due anni e una probabilità 2,7 volte maggiore di vedere un time-to-market più breve.
Ostacoli all'analisi: tre sfide chiave
Ma mentre i vantaggi di investire in una piattaforma di analisi matura sono evidenti, ci sono diverse sfide che impediscono alle aziende di raggiungere i propri obiettivi e sogni di analisi. Innanzitutto, e la sfida più comune che vediamo è la performance. Man mano che le architetture di gestione dei log si evolvono, le loro prestazioni diventano più difficili da prevedere, con conseguenti rallentamenti nelle query di ricerca e nella post-elaborazione. Trattandosi di un sistema distribuito che gestisce una grande quantità di dati acquisiti, gran parte delle prestazioni di ricerca dipende dalla capacità dell'amministratore di prevedere quali dati verranno interrogati. Tuttavia, man mano che le aziende ridimensionano le proprie pipeline e utilizzano più dati per ottenere informazioni approfondite, diventa sempre più difficile per gli amministratori prevedere con precisione quali dati devono rimanere, dove e per quanto tempo. Man mano che la piattaforma di analisi matura e vengono acquisiti più dati, l'infrastruttura IT può essere facilmente sopraffatta e le capacità investigative a tutti i livelli possono risentirne. Ciò può portare a un provisioning eccessivo dell'infrastruttura e a una riduzione dell'efficienza. In secondo luogo, oltre alle prestazioni imprevedibili, ci sono problemi con la natura strettamente accoppiata di elaborazione e archiviazione utilizzata dalle tradizionali implementazioni di analisi dei log, creando interruzioni e complessità man mano che questi ambienti si evolvono. Con l'aumentare dei requisiti di capacità, i clienti sono anche costretti a distribuire risorse di elaborazione non necessarie e a sottoporsi a processi di ribilanciamento lunghi e di grande impatto. Allo stesso modo, se un cliente ha bisogno di aumentare le proprie risorse informatiche, è anche costretto ad aumentare la capacità, che ne abbia bisogno o meno. Terzo, e certamente non ultimo, i team che eseguono e gestiscono le applicazioni di analisi dei log spesso non sono gli stessi che gestiscono l'infrastruttura. Per questo motivo, ci sono spesso impatti drammatici sulle pipeline di dati sotto forma di problemi di prestazioni, risorse limitate o interruzioni. I proprietari delle applicazioni stanno lottando per soddisfare la domanda sui loro sistemi a causa di un'infrastruttura difficile e i team dell'infrastruttura non comprendono i requisiti e le dinamiche delle applicazioni per adattarsi rapidamente alle richieste. In continua evoluzione.
I dati devono lavorare sodo
Poiché le aziende affrontano sfide e competitività ancora più grandi che mai, non c'è molta analisi che non possa aiutare le aziende ad andare avanti. Le aziende di tutto il mondo stanno facendo degli investimenti nell'analisi dei dati una priorità assoluta. I tuoi obiettivi: aumentare l'efficienza, la consegna dei prodotti e il time to market; aumentare le entrate aziendali e migliorare l'esperienza e la fidelizzazione dei clienti. Questa è una testimonianza dei vantaggi dell'analisi dei dati e di come avere una strategia di dati concreta aiuti le organizzazioni ad apprendere costantemente e ad adattarsi alle preferenze dei clienti. Mentre molte aziende hanno ampliato le proprie capacità di analisi acquisendo "big data" per esplorare nuove capacità aziendali, le aziende lungimiranti stanno accelerando tali capacità andando oltre la sperimentazione con l'analisi verso investimenti e capacità più maturi.
La necessità di velocità
Quando si tratta di analisi, la velocità è importante. Ecco perché molte aziende si rivolgono alla potenza del 100% flash, che, unita alla capacità di scalare in più dimensioni, consente alle aziende lungimiranti di sfruttare la velocità dei sistemi distribuiti con la semplicità di una piattaforma consolidata. Riguarda anche la scalabilità: avere la possibilità di scalare capacità, prestazioni e concorrenza su una piattaforma UFFO (Unified Files and Fast Objects), consentendo ai data architect di utilizzare lo stesso sistema per una moltitudine di applicazioni di analisi. Ciò significa che i data scientist possono concentrarsi sulle proprie pipeline di dati invece di lottare con l'infrastruttura necessaria per eseguirle. Inoltre, un'architettura dati moderna adatta all'analisi dei dati deve proteggere l'investimento di un cliente, assicurandogli di poter innovare ora e in futuro, senza spese inutili e spesso ripetute. Come qualsiasi altra applicazione business-critical, una pipeline di analisi non può permettersi tempi di inattività. Qualsiasi interruzione, pianificata o non pianificata, avrà un impatto negativo sulle pipeline di analisi e sugli approfondimenti aziendali. Ecco perché le aziende sono alla ricerca di soluzioni che offrano fino a sei nove tempi di attività.
La scialuppa di salvataggio dell'analisi
Quando si tratta di analisi dei dati, i vantaggi sono abbondanti e, sebbene le sfide permangano, le barriere tecnologiche continuano a scomparire. Quindi nell'era del moderno diluvio di dati, se ti senti come se stessi affondando, stai certo che ci sono soluzioni là fuori per adattarsi alla tua strategia e se le tue capacità di analisi sono più mature e hai già voglia di nuotare, l'unico la domanda è quanto lontano vuoi andare?