Il fantastico viaggio verso la trasformazione digitale
Quattro modi in cui le aziende possono rafforzare i loro processi di gestione dei dati con il cloud
DLa trasformazione digitale è la massima priorità per oltre il 40 percento dei CEO e dei consigli di amministrazione aziendali, e la maggior parte dei CEO guida personalmente l'iniziativa, secondo un sondaggio recente della British TelecomE non c'è da stupirsi, perché l'entusiasmo è guidato da ciò che Mckinsey & Co. chiama "un evento di estinzione di massa"—dove oltre il 50 percento delle aziende Fortune 500 sono state acquisite, fuse o hanno dichiarato bancarotta dal 2000.
Il cerchio dei vincitori è affollato di modelli aziendali digitali e cloud, tra cui aziende come Google, Apple, Samsung, Amazon, Box, Facebook, Microsoft, Stripe, Salesforce, ServiceNow, Twilio, Uber, WeWork, Netflix, Airbnb e Zappos.
Il fascino potente della trasformazione digitale deriva dall'opportunità di sconvolgere e capovolgere i modelli di business dello status quo nell'assistenza sanitaria, nel petrolio e nel gas, nel settore bancario, nei media, nei servizi finanziari e persino nella produzione e nel governo. Tutte queste aziende cercano applicazioni più precise, predittive e prescrittive che abbiano un impatto diretto sui risultati finali.
La trasformazione digitale inizia con il diventare data-driven. Più dati che mai vengono creati in volumi spettacolari. I dati includono transazioni strutturate, ma sono in gran parte non strutturati, inclusi web log, sensori, log di computer, social, IoT, e-mail, immagini e video archiviati in silos in tutta l'azienda. Una volta acquisiti, questi dati diventano il carburante per l'intelligenza artificiale (AI), l'apprendimento automatico (ML) e altre applicazioni avanzate basate sui dati.
Per diventare basate sui dati, le aziende si rivolgono sempre più al cloud per soluzioni infrastrutturali a basso costo, in grado di acquisire enormi volumi di dati da qualsiasi luogo. Database cloud e i file system sono disponibili come open source, supportano applicazioni web native, funzionano in ambienti multi-cloud e sono altamente efficienti in termini di costi, affidabilità e facilità d'uso.
Gli analisti di database di Gartner Don Feinberg, Merv Adrian e Adam Ronthal hanno recentemente scritto che entro il 2022, Il 75% di tutti i database sarà localizzato nel cloudIl vicepresidente di Forrester, Noel Yuhanna, è d'accordo e nel suo recente Onda Forester Il rapporto afferma che i servizi cloud forniscono "una piattaforma di database per creare rapidamente applicazioni di database da semplici a sofisticate, consentendo loro di concentrarsi sulla logica dell'applicazione piuttosto che affrontare le sfide dell'amministrazione del database".
La trasformazione digitale si alimenta di volumi crescenti di dati aziendali spostati o copiati da ogni dove. Con così tanti dati in movimento in scenari multi-cloud, le aziende basate sui dati devono rafforzare i processi di gestione dei dati in quattro aree chiave:
Data Fabric per la trasformazione digitale
Data Fabric è l'architettura e il set di servizi che forniscono una gestione coerente dei dati durante l'intero ciclo di vita dei dati. Dalla creazione dei dati alla fine del ciclo di vita, il data fabric gestisce lo spostamento dei dati nell'azienda cloud estesa. Il data fabric gestisce l'ingestione e la preparazione dei dati e accelera la trasformazione digitale integrando tipi di dati eterogenei da ambienti on-premise e multi-cloud.
Data Governance per la Trasformazione Digitale
Con l’intensificarsi delle normative sulla conformità governance dei dati le capacità devono essere versatili e supportare un'ampia gamma di requisiti critici per l'azienda. Le policy di governance, rischio e conformità devono essere applicate come regole aziendali per creare un sistema di controlli in grado di soddisfare i requisiti di conformità più esigenti come GDPR e NIST 800. Le regole relative alla classificazione dei dati, alla conservazione dei dati e alla sovranità dei dati devono essere basate su Gestione del ciclo di vita delle informazioni (ILM) le migliori pratiche e le operazioni in corso devono essere costantemente monitorate.
Sicurezza dei dati
La sicurezza e il rischio dei dati aumentano con la quantità di dati in gestione. Man mano che i dati proliferano su archivi dati multi-cloud, la crittografia, la sicurezza basata sui ruoli, il mascheramento dei dati e i controlli di monitoraggio dei dati sono un requisito. Tutti i dati classificati come informazioni di identificazione personale (PII), informazioni di credito personali (PCI) e informazioni sanitarie personali (PHI) devono essere crittografati end-to-end e soddisfare la conformità normativa nell'intero data fabric.
Le violazioni della sicurezza sono generalmente aumentate man mano che più aziende adottano strategie multi-cloud, ma il rischio di una violazione della sicurezza potrebbe essere ancora inferiore nel cloud. La gestione della sicurezza dei dati on-premise richiede un team di talento e un framework di difesa multistrato. Per alcune organizzazioni, le vulnerabilità della sicurezza dei dati possono essere ridotte sfruttando i servizi di sicurezza dei dati e delle applicazioni cloud che altrimenti potrebbero non essere disponibili.
Scoperta dei dati per la trasformazione digitale
Che si tratti di ricercare petabyte di informazioni aziendali o di eseguire un processo di apprendimento automatico per migliorare le metriche chiave dei profitti, la scoperta dei dati gestisce i risultati della trasformazione digitale. Scoperta dei dati si basa su un catalogo centralizzato di metadati contenente definizioni di oggetti di database come tabelle di base, viste e indici. Poiché i dati vengono replicati in paesaggi multi-cloud, la scoperta consente ad analisti di dati, data scientist e sviluppatori di trovare e visualizzare i dati di cui hanno bisogno.
Il fantastico viaggio verso la trasformazione digitale riguarda il diventare data-driven. I modelli aziendali digitali disruptive richiedono una nuova architettura delle informazioni per sfruttare applicazioni e servizi multi-cloud. Il data fabric deve supportare sistemi di transazione e un rapido inserimento di grandi volumi crescenti di dati non strutturati. Man mano che le sfide di sicurezza, rischio e conformità si espandono, la gestione e il controllo centralizzati forniscono un framework di protezione su vari endpoint e data lake.
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