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Se ci sono dati provenienti da diverse fonti, che si tratti del CRM, dei feed dei social media o dei dati sugli eventi comportamentali. E questi dati sono probabilmente archiviati in vari strumenti e sistemi diversi in tutto lo stack tecnologico (come sistemi legacy, strumenti basati su cloud e data warehouse o lake).
Il primo passaggio nell’orchestrazione dei dati consiste nel raccogliere e organizzare i dati da tutte queste diverse origini e assicurarsi che siano formattati correttamente per la destinazione di destinazione. Il che ci porta a: trasformazione.
I dati sono disponibili in vari formati diversi. Può essere strutturato, non strutturato o semi-strutturato oppure lo stesso evento potrebbe avere una convenzione di denominazione diversa tra due team interni. Ad esempio, un sistema potrebbe raccogliere e archiviare la data come 21 aprile 2022 e un altro potrebbe archiviarla nel formato numerico, 20220421.
Per dare un senso a tutti questi dati, le aziende spesso devono trasformarli in un formato standard. L’orchestrazione dei dati può aiutare a ridurre l’onere della riconciliazione manuale di tutti questi dati e dell’applicazione di trasformazioni in base ai criteri di governance dei dati e al piano di monitoraggio dell’organizzazione.
Una parte cruciale dell’orchestrazione dei dati è rendere i dati disponibili per l’attivazione. Ciò avviene quando i dati puliti e consolidati vengono inviati agli strumenti a valle per l’uso immediato (ad esempio, la creazione di un pubblico della campagna o l’aggiornamento di un dashboard di business intelligence).
L’orchestrazione dei dati è essenzialmente l’annullamento dei dati isolati e dei sistemi frammentati. Alluxio stima che la tecnologia dei dati subisca importanti cambiamenti ogni 3-8 anni. Ciò significa che un’azienda di 21 anni potrebbe essere passata attraverso 7 diversi sistemi di gestione dei dati sin dall’inizio.
L’orchestrazione dei dati aiuta anche a rispettare le leggi sulla privacy dei dati, a rimuovere i colli di bottiglia dei dati e a far rispettare la governance dei dati: solo tre (tra le tante) buone ragioni per implementarla.
Le leggi sulla privacy dei dati, come il GDPR e il CCPA, prevedono linee guida rigorose per la raccolta, l’utilizzo e l’archiviazione dei dati. Parte della conformità consiste nel dare ai consumatori la possibilità di rinunciare alla raccolta dei dati o di richiedere alla tua azienda di eliminare tutti i loro dati personali. Se non si ha una buona padronanza di dove vengono archiviati i dati e chi vi accede, potrebbe essere difficile soddisfare questa domanda.
Da quando è stato promulgato il GDPR, abbiamo assistito a milioni di richieste di cancellazione. È fondamentale avere una solida conoscenza dell’intero ciclo di vita dei dati per assicurarsi che nulla sfugga.
I colli di bottiglia sono una sfida continua senza la Data Orchestration. Supponiamo che tu sia un’azienda con più sistemi di storage che devi interrogare per ottenere informazioni. È probabile che la persona responsabile dell’interrogazione di questi sistemi abbia un sacco di richieste da vagliare, il che significa che può esserci un ritardo tra i team che hanno bisogno dei dati e quelli che li ricevono effettivamente, il che a sua volta può rendere obsolete le informazioni.
In un ambiente ben orchestrato, questo tipo di start-and-stop verrebbe eliminato. I tuoi dati verranno già consegnati agli strumenti a valle per l’attivazione (e quei dati saranno standardizzati, il che significa che puoi avere fiducia nella loro qualità).
La governance dei dati è difficile quando i dati sono distribuiti su più sistemi. Le aziende non hanno una visione completa del ciclo di vita dei dati e l’incertezza su quali dati vengono archiviati (e dove) crea vulnerabilità, come non proteggere adeguatamente le informazioni di identificazione personale.
La Data Orchestration aiuta a rimediare a questo problema offrendo una maggiore trasparenza su come vengono gestiti i dati. Ciò consente alle aziende di bloccare in modo proattivo i dati non validi prima che raggiungano i database o influenzino la reportistica e di impostare le autorizzazioni per l’accesso ai dati.
Ci sono diverse sfide che possono sorgere quando si tenta di implementare la Data Orchestration. Ecco i più comuni di cui essere a conoscenza e come evitarli.
I silos di dati sono un evento comune, se non dannoso, tra le aziende. Man mano che gli stack tecnologici si evolvono e i diversi team possiedono aspetti diversi dell’esperienza del cliente, è fin troppo facile che i dati diventino isolati tra diversi strumenti e sistemi. Ma il risultato è una comprensione incompleta delle prestazioni dell’azienda, dai punti ciechi nel percorso del cliente alla sfiducia nell’accuratezza dell’analisi e della reportistica.
Le aziende avranno sempre dati che fluiscono da più punti di contatto in vari strumenti diversi. Ma abbattere i silos è essenziale se queste aziende vogliono ottenere valore dai loro dati.
Negli ultimi anni, sono emerse alcune tendenze per quanto riguarda il modo in cui le aziende gestiscono il flusso e l’attivazione dei propri dati. Un esempio di ciò è l’elaborazione dei dati in tempo reale, ovvero quando i dati vengono elaborati entro millisecondi dalla generazione. I dati in tempo reale sono diventati fondamentali in tutti i settori, svolgendo un ruolo chiave nell’IoT (ad esempio, i sensori di prossimità nelle auto), nell’assistenza sanitaria, nella gestione della catena di approvvigionamento, nel rilevamento delle frodi e nella personalizzazione quasi istantanea. In particolare con i progressi nell’apprendimento automatico e nell’intelligenza artificiale, i dati in tempo reale consentono agli algoritmi e all’intelligenza artificiale di apprendere a un ritmo più rapido.
Un’altra tendenza è stata il passaggio a tecnologie basate su cloud. Mentre alcune aziende si sono spostate interamente sul cloud, altre potrebbero continuare ad avere un mix di sistemi on-premise e soluzioni basate su cloud.
Poi, c’è l’evoluzione del modo in cui il software è stato costruito e distribuito, che influisce sul modo in cui verrà eseguita l’orchestrazione dei dati.
– Non incorporare la pulizia e la convalida dei dati
– Non testare i flussi di lavoro per garantire processi fluidi e ottimizzati
– Risposte ritardate a problemi come incoerenze dei dati, errori del server, colli di bottiglia
– Non avere documentazione chiara in atto per quanto riguarda la mappatura dei dati, la derivazione dei dati e un piano di monitoraggio
Per misurare il ROI dell’orchestrazione dei dati:
– Comprendere le prestazioni di base
– Avere in mente una serie chiara di obiettivi, KPI e obiettivi per l’orchestrazione dei dati
– Calcolare il costo totale della tecnologia utilizzata, insieme al tempo e alle risorse interne
– Misurare metriche importanti come tempo risparmiato, velocità nell’elaborazione e disponibilità dei dati, ecc.
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