Creare un ecosistema di dati connessi

I dati sono una risorsa fondamentale per le aziende, ma senza un ecosistema di dati connessi molte organizzazioni perdono delle opportunità per ricavare insight utili dai propri dati. Questo perché i loro dati operativi quotidiani sono distribuiti in tutta l'azienda e non possono integrare tali dati con le giuste informazioni di terze parti. Oggi l'obiettivo non è solo guardare i rapporti su ciò che è accaduto, ma utilizzare i dati operativi per vedere gli alti e bassi in arrivo ed essere in grado di reagire, non solo più velocemente ma anche più efficacemente. Non è possibile utilizzare in modo efficace i dati fino a quando non vengono acquisiti, puliti, organizzati e memorizzati in un ecosistema di dati connessi.

Che tu sia un leader aziendale che vuole fidarsi dei suoi dati per prendere le decisioni migliori sul momento, un analista aziendale che effettua analisi approfondite per migliorare processi e sistemi o un cliente che si aspetta informazioni aggiornate, è fondamentale comprendere gli elementi che compongono l'ecosistema di dati della tua organizzazione.

Cosa sono i dati connessi?

I dati connessi sono dati integrati provenienti da più origini e collegati tra loro perché vengano usati per analytics e in altri processi decisionali. Il concetto si applica anche alla connessione dei dati operativi tra le applicazioni e le piattaforme IT distribuite per migliorare processi e comportamenti. Le aziende possono utilizzare i dati connessi per ottenere un quadro più completo e preciso delle prestazioni aziendali nel loro complesso o di un processo specifico all'interno di un business. Inoltre, i dati connessi possono aiutare ad aumentare l'efficienza dei processi e a favorire risultati migliori perché consentono alle aziende di ottenere una visione olistica delle operazioni e di individuare tendenze che altrimenti potrebbero non notare. Al contrario, i dati operativi non connessi causano frustrazione e ritardi nel processo decisionale. Per quanto riguarda i dati analitici, i decision maker aziendali risentono dell'impossibilità di correlare e acquisire il contesto, e quindi prendere le giuste decisioni tempestive.

Che cos'è un ecosistema di dati connessi?

Un ecosistema di dati connessi è un ambiente che combina i dati provenienti da sistemi aziendali eterogenei e fornisce una piattaforma di gestione dei dati e applicazioni per supportare processi decisionali informati. Gli ecosistemi di dati connessi esistono al fine di acquisire tutti i dati necessari (e soltanto i dati necessari) per produrre insight utili e fruibili o migliorare l'efficacia del personale, dei processi e delle applicazioni di un'azienda. Questi ecosistemi sono progettati per consentire alle organizzazioni di trarre valore dai propri dati operativi rendendoli accessibili, utilizzabili e facilmente analizzabili. Con a disposizione un ecosistema di dati connessi, le organizzazioni possono superare gli ostacoli che impediscono ai dipendenti di utilizzare i dati per comprendere rapidamente i cambiamenti del business, come un'impennata delle vendite, una carenza di materie prime, un picco nelle visite al pronto soccorso o un calo dei tassi di interesse, e reagire nel miglior modo possibile.

Gli ecosistemi di dati connessi comprendono l'infrastruttura di calcolo, le applicazioni aziendali, gli strumenti e le piattaforme di gestione dei dati, gli strumenti di integrazione e orchestrazione dei dati, i sistemi di data warehousing e analytics, i processi e gli strumenti di governance dei dati, e i sistemi di sicurezza e privacy dei dati. Gli strumenti di intelligenza artificiale e machine learning hanno cominciato a fare sempre più parte di questo ecosistema, utilizzando algoritmi per analizzare un gran numero di dati operativi e cercare connessioni che altrimenti potrebbero non notarsi. Come accade per gli ecosistemi naturali, gli ecosistemi di dati sono progettati per evolversi nel tempo al fine di soddisfare le mutevoli esigenze di un'organizzazione.

Che cos'è un ecosistema di dati connessi?

• Infrastruttura: dati acquisiti, raccolti, organizzati
• Analytics: ricerca e riepilogo dei dati
• Applicazioni: inserimento dei dati rilevanti nell'ecosistema

Concetti chiave

• Gli ecosistemi di dati connessi vengono utilizzati dalle aziende per raccogliere, memorizzare, analizzare e, cosa più importante, agire sulla base di dati provenienti da origini diverse.
• In un ecosistema di dati connessi, i dati operativi vengono tratti da tutte le fonti necessarie e messi insieme per aiutare le aziende a prevedere potenziali problemi prima che sorgano.
• Le aziende possono utilizzare gli ecosistemi di dati per comprendere meglio il proprio business, migliorare i processi e prendere decisioni operative più informate e tempestive.

Defizione di ecosistema di dati connessi

Per dati connessi si intende il processo di connessione ed elaborazione di dati provenienti da varie fonti al fine di facilitare operazioni aziendali più efficienti e reattive. Un ecosistema di dati connessi si spinge oltre, creando una rete di elementi di dati che si uniscono tra loro in modo da permettere un'analisi e una comprensione più significative. In un ecosistema di dati connessi, gli elementi di dati vengono collegati tra loro attraverso le relazioni, fornendo così insight sul set di dati nel suo complesso. Lo scopo di un ecosistema di dati connessi è fornire una visione completa dei dati per permettere un'analisi più efficace.

Questo ecosistema di dati connessi si basa su una piattaforma tecnologica composta da quattro parti principali: applicazioni che eseguono processi aziendali in un'azienda; infrastruttura di gestione dei dati che elabora e memorizza tali dati; strumenti di integrazione che estraggono i dati da tutte le varie e disparate origini; e motori di analytics, tra cui, in alcuni casi, funzionalità AI, che aiutano le persone a comprendere tutti questi dati.

Gli ecosistemi di dati connessi contengono dati provenienti da varie origini, le quali possono includere asset di proprietà dell'azienda, come database, data warehouse e fogli di calcolo, o origini di terze parti connesse tramite le API. I dati di un ecosistema sono organizzati in modo da consentirne un facile accesso e la condivisione su diversi sistemi e applicazioni. L'elemento chiave di un ecosistema di dati connessi è il collegamento tra gli elementi dati, che consente agli utenti di esplorare le relazioni nel data set per ottenere insight rilevanti.

L'importanza degli ecosistemi di dati connessi nel mondo degli affari

Un ecosistema di dati connessi è uno strumento importante per le aziende che desiderano perfezionare il processo decisionale, aumentare l'efficienza dei dipendenti, migliorare la sicurezza dei dati e promuovere la collaborazione. Un ecosistema connesso unisce e trasforma dati rilevanti in modo che possano essere analizzati e interpretati per informare le decisioni aziendali. Ad esempio, se sei un'azienda di beni di consumo che sta pianificando i livelli di magazzino, probabilmente hai bisogno di dati integrati provenienti da moltissimi sistemi: previsioni e budget, manufacturing, supply chain, HR, marketing e vendite. In questo sta il suo elemento principale: non si tratta di un'attività di reporting annuale o trimestrale. I leader responsabili dell'inventario si affidano a questo ecosistema di dati per gestire il magazzino man mano che le condizioni aziendali cambiano, unendo questi continui dati operativi per prevedere i problemi prima che si verifichino. Le aziende che utilizzano ecosistemi di dati connessi percepiscono di più i cambiamenti mentre si verificano e possono quindi prendere decisioni migliori grazie a una comprensione più completa dei dati.

Gli ecosistemi di dati connessi possono anche permettere a un'azienda di reagire rapidamente a esigenze e opportunità in continua evoluzione grazie all'accesso a dati tempestivi e mirati. Ad esempio, un'azienda di manufacturing globale potrebbe utilizzare un ecosistema di dati connessi per condividere e unificare i propri dati tra i team di progettazione, supply chain e produzione e favorire così una collaborazione più efficace, come sapere quando una scelta di progettazione crea problemi di approvvigionamento o produzione. Analogamente, un'azienda di logistica potrebbe utilizzare un ecosistema di dati connessi per ridurre i costi automatizzando gli elementi del monitoraggio delle spedizioni.

Vantaggi di un sistema di dati connessi

Sfruttando il valore dei dati connessi, le organizzazioni possono migliorare le prestazioni complessive e ottenere risultati aziendali migliori. Inoltre, gli ecosistemi di dati possono aiutare i dipendenti a trovare modi per generare nuovi ricavi, ridurre i costi, aumentare la produttività e migliorare l'assistenza clienti.

Tra i vantaggi principali di un ecosistema di dati connessi ci sono:

1. Miglioramento della qualità e dell'accuratezza dei dati: gli ecosistemi di dati connessi permettono una convalida e una riconciliazione dei dati più veloci e complete, con conseguente maggiore accuratezza e affidabilità. Quando i dati connessi vengono convalidati, arricchiti e curati, diventano affidabili, e i dati affidabili sono ciò che alimenta le decisioni e aumenta la reattività operativa.
2. Maggiore efficienza operativa: grazie a un ecosistema di dati connessi, i processi possono essere automatizzati per ridurre gli sforzi e gli errori manuali e consentire un processo decisionale più rapido. Inoltre, i dipendenti dedicano meno tempo a cercare i dati.
3. Migliore processo decisionale: un ecosistema di dati connessi consente alle organizzazioni di accedere e analizzare grandi quantità di dati provenienti da varie fonti, aiutando i leader a prendere decisioni più informate e basate sui dati.
4. Aumento dell'agilità: rendendo disponibili dati completi e accurati più rapidamente, gli ecosistemi di dati connessi aiutano le organizzazioni a capire quando stanno cambiando le esigenze aziendali, offrendo una migliore opportunità per rispondere con le azioni giuste.
5. Maggiore collaborazione: un ecosistema di dati connessi migliora la collaborazione grazie a una condivisione più semplice dei dati tra reparti e team, migliorando così la comunicazione e l'allineamento tra le funzioni.
6. Maggiori risparmi sui costi: gli ecosistemi di dati connessi possono generare risparmi riducendo gli sforzi manuali nel trovare e valutare i dati, automatizzando i processi per renderli più efficienti ed evitando errori e duplicazioni dei dati.
7. Clienti più soddisfatti: le organizzazioni con un ecosistema di dati connessi comprendono meglio i propri clienti e offrono esperienze più tempestive e personalizzate, con un conseguente aumento della soddisfazione e della fidelizzazione.

Componenti di un ecosistema di dati connessi

Un ecosistema di dati connessi è uno stack tecnologico che si basa su tre elementi fondamentali: infrastruttura, analytics e applicazioni, a cui si aggiunge l'integrazione che li unisce. Questi componenti interagiscono per creare l'ecosistema, consentendo l'acquisizione e l'utilizzo dei dati per gli insight.

• Infrastruttura: l'infrastruttura consente di acquisire, raccogliere e organizzare i dati provenienti da reti, hardware e software. Storage, server, database, servizi di sicurezza e privacy e strumenti di sviluppo fanno parte dell'infrastruttura, la quale viene distribuita sempre più spesso sotto forma di servizi basati sul cloud.
• Analytics: le piattaforme di analytics cercano e riepilogano i dati contenuti all'interno dell'infrastruttura e connettono vari elementi in modo che i dati possano essere visualizzati come si trovassero tutti in un solo luogo. Gli elementi possono includere strumenti di visualizzazione di business intelligence, algoritmi di machine learning e strumenti di analisi statistica.
• Applicazioni: le applicazioni, come vari tipi di software di gestione delle prestazioni, sono sistemi di record e sistemi di coinvolgimento che acquisiscono i dati e li pubblicano nell'ecosistema.
• Integrazione: i servizi di integrazione vengono utilizzati per connettere applicazioni e origini dati che permettono l'automazione dei processi e la gestione dei dati.

Creare un ecosistema di dati connessi

La creazione di un ecosistema di dati connessi suppone la raccolta e l'integrazione dei dati, la modellazione delle relazioni tra gli elementi di dati e il loro collegamento per ottenere insight significativi attraverso l'analisi. I passaggi fondamentali per creare un ecosistema di dati connessi includono:

1. Raccolta: inizia raccogliendo i dati che vuoi connettere. Potrebbe trattarsi di dati provenienti da varie origini, ad esempio database, applicazioni o fogli di calcolo. Questo non significa necessariamente mettere tutti i dati in un'unica posizione; bisogna capire quali dati hai e di quali hai bisogno.
2. Pulizia: pulisci i dati con le pipeline di preparazione dei dati. La standardizzazione degli elementi di dati, la trasformazione dei layout, l'arricchimento dei dati e la rimozione dei record duplicati producono dati di qualità superiore.
3. Modellazione: definisci le relazioni tra gli elementi dati creando un modello dati che definisce a sua volta la struttura dei dati e le relazioni tra gli elementi dati.
4. Integrazione: integra le varie fonti di dati in un unico ecosistema di dati connessi. Questo potrebbe comprendere il copiare i dati in un unico database utilizzando le API per recuperare i dati da varie origini, utilizzare strumenti di integrazione dei dati per automatizzare il processo o utilizzare livelli di presentazione che nascondono agli utenti aziendali la complessità di tutte le origini dati coinvolte.
5. Analytics: esegui gli analytics dei dati sui dati connessi per ottenere insight sul set di dati nel suo complesso. L'analisi potrebbe includere attività quali l'esecuzione di query sui dati, la generazione di report o la creazione di modelli predittivi.
6. Governance: definisci policy, processi e tecnologie per gestire la sicurezza, la derivazione, la qualità e l'accessibilità dei dati all'interno dell'ecosistema.

Sfrutta la potenza dei dati connessi con Oracle

Gli ecosistemi di dati connessi stanno diventando sempre più importanti per le aziende e le organizzazioni che vogliono prendere decisioni strategiche e reagire a condizioni aziendali in rapido cambiamento. Comprendere e interagire con l'ecosistema di dati di un'organizzazione porta a un processo decisionale informato a tutti i livelli, e permette una serie di altri potenziali vantaggi, tra cui maggiore efficienza, clienti più soddisfatti e costi ridotti.

Quando un'azienda crea un ecosistema di dati connessi, il team ha bisogno dell'infrastruttura e dei sistemi giusti per supportarne il funzionamento. Un ecosistema di dati non può fornire risultati senza un accesso sicuro e affidabile ai dati. Con i servizi di integrazione di Oracle Cloud Infrastructure, le aziende possono estrarre, trasformare e caricare dati per data science e analytics e creare flussi di dati senza codice in data lake e data mart. Il portfolio di prodotti Oracle Integration offre una raccolta completa di strumenti di integrazione dei dati e servizi di integrazione delle applicazioni che consentono di automatizzare i processi e centralizzare la gestione dei dati nel cloud. Oracle può aiutare la tua azienda a connettere pressoché qualsiasi data store, processo, applicazione, servizio o API su sistemi cloud e on-premise con le soluzioni avanzate di Oracle Integration.

Domande frequenti sull'ecosistema di dati connessi

Che cosa c'è in un ecosistema di dati?

Un ecosistema di dati è costituito da infrastruttura, analytics e applicazioni che consentono di acquisire e utilizzare i dati per ottenere insight.

Che cos'è un ecosistema di elaborazione dei dati?

Per ecosistema di elaborazione dei dati si intendono le relazioni interconnesse tra gli elementi o i componenti che elaborano i dati.

Perché le aziende hanno bisogno di un ecosistema di dati connessi?

Un ecosistema di dati connessi fornisce alle aziende una visione più completa dei dati per un'analisi più efficace. Senza di esso, le aziende possono perdere opportunità per aumentare i ricavi, ridurre i costi o aiutare i dipendenti a essere più produttivi.