Dal lago di dati a un modello più agile: il mercato dei dati

Le organizzazioni si affidano data lake per memorizzare le nuove informazioni che raccolgono. tuttavia, è abbastanza comune che questi repository diventino spazi di archiviazione passivi, perdendo così preziose opportunità di ottenere nuove informazioni commerciali e generare valore aziendale dai dati intelligenti.

Oggi le buone pratiche invitano a trasformare i laghi di dati in motori attivi per rispondere con agilità alle necessità aziendali. Vediamo perché e come.

All'inizio, conviene ricordare che un data lake è un ambiente di dati condivisi nella loro forma nativa (vale a dire, dati grezzi), che comprende più repository e sfrutta le tecnologie di big data. Questa soluzione può fornire dati per una vasta gamma di processi analitici. Centralizzando fonti di contenuto disparate, un lago di dati consente di combinarle e processarle utilizzando big data e cercare e analizzare in altro modo sarebbe impossibile.

In sintesi, consente di gestire più tipi di dati nei loro formati nativi con un alto grado di flessibilità, Scalabilità e sicurezza.

Questo aumento sarà guidato dalla tendenza a estrarre informazioni complete dai dati dei consumatori per implementare strategie di marketing e vendite. In questo modo è più facile ottenere un vantaggio competitivo, o, meglio ancora, un vantaggio analitico. Questo semplificherà anche l'accesso ai dati organizzativi dai silos dipartimentali, di mainframe e dei sistemi.più legacy. E per di più, Se espera que el cambio hacia el almacenamiento de datos en la nube o las plataformas de lago de datos (vale a dire, dentro de los esquemas de computación en la nube) ofrezca oportunidades para una mayor adopción de los lagos de datos.

Ventaja para crecer

UN studiare descubrió que las empresas de data lake experimentaron un crecimiento orgánico de los ingresos un 9% superior al de sus competidores. Per quale ragione? Básicamente porque este modelo les permitió realizar nuevos tipos de análisis, empleando el aprendizaje automático en nuevas fuentes como archivos de registro, datos de clics, redes sociales y dispositivos conectados a Internet almacenados en el lago de datos.

Como indica ese mismo informe, le aziende implementano un data lake per sfruttare tecniche analitiche più avanzate e sofisticate, applicate a una base di informazioni più complessa e diversificata. E, Cosa c'è di più, per rendere le attività tradizionali, come l'accesso ai dati e la velocità di recupero, più efficienti e facili da eseguire.

tuttavia, in pratica, è troppo frequente che, di fronte alle difficoltà di mantenere e utilizzare in modo efficiente i data lake, degenerino in grandi depositi di dati passivi. Per evitarlo, dobbiamo evolverci verso un mercato dei dati che acceleri l'individuazione di nuove informazioni preziose. Vale a dire, deve configurare un data lake attivo e agile che favorisca la collaborazione per ottenere informazioni dettagliate.

Non perdete questo articolo: Gestione dei dati: come trasformare i dati in intelligenza?

Mercato dei dati

Per creare un mercato dei dati è necessario adottare alcune pratiche tecnologiche e organizzative, come la progettazione orientata all'agilità, adottando il modello collaborativo e di self-service e creando una catena di fornitura di dati intelligente.

Un data lake efficiente deve permettere ai team di accedervi in modo autonomo e decentralizzato per ottenere le informazioni di cui hanno bisogno. Per questo, in linea di principio, devono poter esplorare i set di dati, e poi poterli preparare, per infine pubblicarli in spazi di lavoro collaborativi.

Questa attività richiede sia una strategia sia tecnologie per la gestione dei dati e applicazioni che permettano di preparare i dati in modo agile e flessibile. In questo senso, oggi esistono strumenti sofisticati che includono l'intelligenza artificiale e soluzioni di apprendimento automatico per automatizzare i processi. A) Sì, e aggiungere metodi efficaci di governance dei dati con contributi collettivi, gli analisti possono migliorare la qualità dei dati (con etichette e altri metodi) in un ambiente self-service.

Estrarre valore dai dati è fondamentale per le organizzazioni di oggi. E questo richiede passare da un lago di dati passivo a un mercato dei dati attivo. Questo modello aiuterà le aziende a lanciare programmi di analisi rapidamente e a stabilire una cultura orientata ai dati a lungo termine. Oltre ad assicurare la redditività dell'investimento tecnologico effettuato, porterà importanti benefici derivanti dall'automazione e dalla democratizzazione nell'uso dei dati.

Qual è il livello di attività dei laghi di dati nella tua organizzazione?

Hai esplorato l'opzione di un mercato dei dati agile?