I dati sono da tempo la valuta su cui opera l’azienda – e raggiungono i vertici aziendali. Analisti e leader di pensiero sottolineano quasi universalmente l’importanza del Il CEO è attivamente coinvolto nelle iniziative sui dati. Ma ciò che rimane sepolto nelle scritte in piccolo è il riconoscimento che molti progetti relativi ai dati non arrivano mai alla produzione. Nel 2016, Gartner lo ha valutato a solo il 15%.
L’operazionalizzazione dei progetti relativi ai dati è stata un fattore chiave nell’aiutare le organizzazioni a trasformare un diluvio di dati in una strategia di trasformazione digitale praticabile, e DataOps continua da dove è iniziato DevOps. Ma c’è un ulteriore avvertimento di Gartner: le organizzazioni che non dispongono di un quadro di operatività sostenibile di dati e analisi entro il 2024 lo faranno vedere le loro iniziative ritardate fino a due anni.
L’operazionalizzazione necessita di una buona orchestrazione per funzionare, come afferma Basil Faruqui, direttore del marketing delle soluzioni presso BMCspiega. “Se pensi di costruire una pipeline di dati, sia che tu stia realizzando un semplice progetto di BI o un complesso progetto di intelligenza artificiale o machine learning, hai l’ingestione di dati, l’archiviazione e l’elaborazione dei dati e l’analisi dei dati – e sotto tutti questi quattro fasi, viene utilizzata una varietà di tecnologie diverse”, spiega Faruqui. “E tutti concordano sul fatto che la produzione dovrebbe essere automatizzata.”
È qui che entra in gioco Control-M di BMC, e in particolare BMC Helix Control-M. Control-M è parte integrante di molte organizzazioni da oltre tre decenni, consentendo alle aziende di eseguire centinaia di migliaia di lavori batch ogni giorno e aiutare ottimizzare operazioni complesse come la gestione della catena di fornitura. Ma un panorama tecnologico sempre più complesso, dall’on-premise al cloud, nonché un maggiore utilizzo dell’orchestrazione basata su SaaS insieme al consumo, lo hanno reso un è stato un gioco da ragazzi lanciare BMC Helix Control-M nel 2020.
“I CRM e gli ERP seguivano la strada del SaaS già da un po’, ma abbiamo iniziato a vedere una maggiore richiesta da parte del mondo operativo per modelli di consumo SaaS”, spiega Faruqui.
Il risultato di essere un’azienda matura – BMC è stata fondata nel 1980 – è che molti clienti hanno semplicemente esteso Control-M a casi d’uso più moderni. Un esempio di una grande organizzazione – e cliente di lunga data di BMC – che gestisce una catena di fornitura estremamente complessa è il produttore alimentare Hershey’s.
A parte la necessità urgente di gestire un’attività con merci deperibili e delicate, l’azienda ha adottato in modo significativo Azure, spostando alcune applicazioni ETL esistenti nel cloud, mentre le operazioni di Hershey si basano su un ambiente SAP complesso. In mezzo a questa infrastruttura Control-M, secondo le parole dell’analista di Hershey Todd Lightner, “gestisce letteralmente la nostra attività”.
Faruqui torna alle fasi di acquisizione, archiviazione, elaborazione e analisi dei dati per spiegare come Hershey’s affronterebbe una campagna natalizia significativa o deciderebbe dove spedire il prodotto. “È tutto basato sui dati”, spiega Faruqui. “Stanno acquisendo dati da numerosi sistemi di registrazione, che a loro volta acquisiscono dati dall’esterno dell’azienda; stanno inserendo tutto questo in enormi data lake dove eseguono algoritmi di intelligenza artificiale e ML per capire molti di questi risultati e inserendoli nel livello di analisi in cui i dirigenti aziendali possono esaminare dashboard e report per prendere decisioni importanti.
“Sono un ottimo esempio di qualcuno che ha utilizzato l’orchestrazione e l’automazione con Control-M come opzione strategica”, aggiunge Faruqui.
Ma questo porta ad un altro punto importante. DataOps è una parte importante della strategia di BMC, ma non è l’unica. “Le pipeline di dati dipendono da uno strato di applicazioni sia sopra che sotto di esse”, afferma Faruqui. “Se pensi a Hershey’s, che cerca di capire che tipo di promozione dovrebbe offrire, molti di questi dati potrebbero provenire da SAP. E SAP non è un sistema statico; è un sistema che viene costantemente aggiornato con i flussi di lavoro.
“Quindi come fa la pipeline di dati a sapere che SAP è effettivamente terminato e che i dati sono pronti per l’avvio della pipeline di dati? E una volta definita la strategia, tutte le informazioni devono tornare a SAP perché l’ordinazione delle materie prime e tutto il resto non avverrà nella pipeline dei dati, ma avverrà negli ERP”, aggiunge Faruqui.
“Quindi Control-M è in grado di connettersi attraverso questo livello, che è diverso da molti degli strumenti esistenti nello spazio DataOps.”
Faruqui sta parlando al AI e Big Data Expo Europa ad Amsterdam a settembre su come l’orchestrazione e l’operatività rappresentano il passo successivo nel percorso DataOps delle organizzazioni. Aspettatevi quindi non solo storie e best practice su come si presenta un viaggio di successo e su come creare orchestrazione di pipeline di dati in ambienti ibridi combinando più cloud con ambienti on-premise, ma anche uno sguardo al futuro – e secondo Faruqui, la complessità è andando solo in una direzione.
“Penso che una delle cose che continuerà a rappresentare una sfida è che ci sono molti strumenti e funzionalità diversi che stanno emergendo nello spazio dell’intelligenza artificiale e del machine learning”, spiega. “Se guardi AWS, Azure, Google e vai sul loro sito web e fai clic sulle loro offerte AI/ML, è piuttosto ampio e ad ogni evento che fanno annunciano nuove funzionalità e servizi. Quindi questo è dal lato del venditore.
“Dal lato dei clienti, quello che stiamo vedendo è che vogliono testare rapidamente e capire quali (strumenti) saranno loro utili”, aggiunge Faruqui. “Quindi, come fornitore di orchestrazione e di orchestrazione in generale all’interno di DataOps, questa è sia la sfida che l’opportunità.
“La sfida è che dovrai tenere il passo con questo perché l’orchestrazione non funziona se non puoi integrarti in qualcosa di nuovo – ma l’opportunità qui è che i nostri clienti lo chiedono.
“Non vogliono dover reinventare la ruota dell’orchestrazione ogni volta che adottano una nuova tecnologia.”
fotografato da Larisa Birta SU Unsplash
Vuoi saperne di più sull’intelligenza artificiale e sui big data dai leader del settore? Guardare Fiera dell’intelligenza artificiale e dei big data che si svolge ad Amsterdam, in California, e a Londra. L’evento completo è co-localizzato con Settimana della trasformazione digitale.
Esplora altri prossimi eventi e webinar sulla tecnologia aziendale forniti da TechForge Qui.
