I top trend 2013, come cambia l’Information Management

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Gartner individua 10 top trend per la valorizzazione dell’infrastruttura IT al servizio della gestione dell’informazione. Dai Big Data la rivoluzione del paradigma IT a ogni livello

La gestione dell’informazione per il 2013 e gli anni a venire sarà fattore critico di crescita per le aziende. Chi saprà valorizzare le proprie infrastrutture di Information Management, avrà una marcia in più. Discorso complesso, in un momento in cui la crisi morde la gran parte delle imprese italiane, ma comunque necessario. Gartner nel suo report Top 10 Technology Trends Impacting Information Infrastructure, 2013 evidenzia i top trend chiave su cui basare le strategie di business.

Top trend 2013: Un modello per la gestione dei dati
Top trend 2013: Un modello per la gestione dei dati

In sintesi si parla di 10 focus:

1. Big Data: Non servono al riguardo nuove soluzioni di processo, l’aspetto più importante, anzi, è legato alla capacità di indirizzare le mere soluzioni tecnologiche a una reale valorizzazione del dato, una capacità di intuizione ancora cognitiva.

2. Una moderna infrastruttura per la gestione dell’Informazione: si tratta di una vera e propria disciplina, che tocca diverse aree e non tutte legate allo sviluppo tecnologico. Si tratta in pratica di veicolare in modo virtuoso tutti i processi di gestione e condivisione dell’informazione, in una visione strategica di un modello di efficienza.

3. Le tecnologie semantiche: non si tratta di una novità, ma piuttosto di un ritorno, possibile grazie all’evoluzione delle tecnologie di apprendimento. La sfida sulla capacità di individuare ed estrarre il significato dai dati, siano essi testuali, video, voce o semplicemente immagini è fondamentale ai fini della valorizzazione dei Big Data.

4. Logical Data Warehouse: L’architettura DWH sta vivendo un’importante periodo di trasformazione e di ripensamento (dopo circa 25 anni di stasi) su come il dato debba essere trattato. Quando si parla di LDWH si parla quindi di una nuova architettura per la gestione dei dati, che combina i punti di forza tradizionali WH (il concetto di semplice repository) con nuove strutture architetturali a vantaggio degli Analytics.

5. NoSQL DBMS: L’utilizzo di DB ad impostazione non tradizionale, e quindi NON relazioni è la diretta conseguenza della necessità di elaborazioni cognitivamente evolute sui Big Data. I noSQL  DB offrono maggiore scalabilità e saranno praticamente indispensabili quando l’analisi del dato sfugge alle logiche relazioni. Nei noSQL database possono trovare comunque spazio anche i dati strutturati, ma la priorità di scelta per un database noSQL è cogente proprio quando la relazionalità tra i dati non è la chiave primaria di analisi, come invece accade nei cataloghi.

6. In-Memory Computing: Anche in questo caso siamo di fronte a una conseguenza logica del valore dei Big Data. In-Memory Computing permette l’analisi real-time su grandi volumi di dati, a un costo ridotto. Dal 2013 si assisterà a uno sviluppo applicativo in questo direzione molto più significativo che negli anni trascorsi.

7. I ruoli dei CDO (Chied Data Officer) e altri ruoli professionali nella gestione delle informazioni: le nuove tecnologie serviranno ben a poco se non supportate da un corretto ripensamento anche dei ruoli e delle dinamiche di gestione. Strutturare e gestire l’informazione lungo tutto il ciclo di vita, non può prescindere da un maggior dialogo tra chi gestisce l’informazione, chi la protegge (CSO) e chi ne finanzia la possibilità di acquisire valore (CFO).

8. Le applicazioni per la gestione dell’informazione: Al centro dell’attenzione su questo punto restano i sistemi di MDM (Master Data Management). In pratica una volta stabilita una strategia è necessario disporre degli strumenti per metterla in atto a tutti i livelli, cambiano i processi e i processi influiscono sui cambiamenti nel comportamento delle risorse umane. Questi cambiamenti necessitano di un sistema di governance senza indecisioni Non solo: la costituzione di un toolset deve essere in origine strettamente legato alla gestione dei dati strutturati, ma avere anche un ampio consenso riguardo la propria applicabilità.

9. e 10. La valutazione del valore dell’informazione e gli Infonomics: Con Information Evaluation si indica il processo attraverso il quale viene assegnato un indicatore di valore o di rischio a un asset informativo o a un set di diversi asset. Quando si pensa a come porre al servizio di un’organizzazione un’informazione non si deve pensare ad essa solo come già parte di un asset, ma anche valutare se effettivamente è collocabile tra gli assets.

Si badi: Gartner mette in guarda da una mera analisi finanziaria come chiave di valutazione.Non è possibile cioè valutare valori intangibili (per esempio l’impatto su una modifica di processo) esclusivamente sulla base di fattori finanziari. Ogni aziende dovrebbe trovare il proprio metodo.

 

 

 

 

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