Al giorno d’oggi, la data trasformation è centrale. Poiché le strategie data-driven sono diventate imprescindibili per poter prendere decisioni informate e agire rapidamente in caso di anomalie o di rapidi cambiamenti, allora è fondamentale che le organizzazioni siano pronte a usare i dati nel momento in cui ne hanno bisogno.
Per questo motivo, la trasformazione dei dati è così rilevante: assicura che le aziende possano effettivamente monetizzare i tantissimi dati a loro disposizione attraverso tecniche che li puliscono, aggregano e arricchiscono.
Recentemente, molte organizzazioni hanno iniziato a spostare questo processo nel cloud.
Ma perché farlo? E come implementare efficacemente la trasformazione dei dati in cloud?
Data trasformation: perché farla in cloud
La data trasformation in cloud è vantaggiosa per un motivo che può apparire banale, ma che in realtà cela le sue grandi potenzialità: può sfruttare i benefici propri del cloud.
Alcuni esempi:
- Scalabilità. Le soluzioni cloud permettono alle aziende di aumentare o diminuire le risorse in base alle necessità, senza dover investire in infrastrutture fisiche costose;
- Costi ottimizzati. Con il cloud, le aziende pagano solo per le risorse che utilizzano. Questo modello di pricing “pay-as-you-go” può risultare molto più economico rispetto all’acquisto e alla manutenzione di server on-premise;
- Maggiore accessibilità. I servizi cloud permettono di accedere ai dati da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento, facilitando la collaborazione tra team distribuiti geograficamente;
- Più sicurezza. I fornitori di servizi cloud investono ingenti somme nella sicurezza e nella conformità alle normative, spesso offrendo livelli di protezione che molte aziende non potrebbero permettersi di implementare autonomamente;
- Semplicità di integrazione. Inoltre, le piattaforme cloud offrono un’ampia gamma di servizi complementari, come strumenti di analisi avanzata, machine learning e archiviazione, che possono essere facilmente integrati nel processo di trasformazione dei dati.
Come fare data trasformation in cloud
Compresi i benefici della data trasformation in cloud, la questione successiva è come poterla attuare in modo corretto e adeguato rispetto alle esigenze della propria azienda.
Esistono diverse tecniche che rientrano nel più largo ambito della data trasformation. Per esempio, la data cleaning è una tecnica molto comune che serve a rimuovere gli errori presenti nei dati originali. A volte, infatti, può mancare un valore oppure esserci un duplicato.
Ulteriori tecniche includono:
- la data normalization, che serve a racchiudere tutti i dati all’interno di un range standarizzato di valori. Così che dati anche diversi fra di loro possano essere messi in correlazione;
- la data aggregation, per combinare diversi dati all’interno di un unico dato di sintesi;
- la data imputation, attraverso cui colmare le lacune in alcuni dati attraverso analisi evolute del database. In altre parole, il sistema completa il dato interpretando tutti gli altri.
Attraverso una piattaforma in cloud, queste tecniche possono essere automatizzate all’interno di un contesto di ETL (o di ELT, com’è sempre più frequente). Le piattaforme in cloud abilitano una data trasformation più evoluta, perché garantiscono la possibilità di integrare la data trasformation all’interno di una pipeline moderna, che dalla raccolta dei dati arriva fino alla loro visualizzazione.
La data trasformation in cloud per restare competitivi
La data trasformation in cloud offre numerosi vantaggi in termini di scalabilità, efficienza dei costi, accessibilità, sicurezza e integrazione. Tuttavia, le organizzazioni devono tenere a mente che richiede una pianificazione accurata e l’uso di strumenti adeguati al fine di garantire un processo fluido e sicuro.
Detto in altre parole, adottare il cloud per la data trasformation può rappresentare un passo significativo verso la modernizzazione delle operazioni aziendali e il raggiungimento di una maggiore competitività nel mercato odierno.
Trasformare i dati in cloud non è solo una tendenza, ma una necessità per le aziende che vogliono rimanere al passo con l’innovazione tecnologica e sfruttare al meglio le potenzialità dei propri dati.
