Le aziende sono sempre più consapevoli dell’importanza dei Big Data per poter prendere le decisioni migliori, in grado di determinare un vantaggio competitivo rispetto agli altri player di mercato.
Lo stesso fenomeno dell’Analytics Divide è sintomatico del fatto che ad oggi la questione si sposta sempre più dalla possibilità di “accedere” ai Big Data, alla capacità di “gestirli” in modo agile, efficiente e strategico, riducendo gli sprechi di risorse e i sovraccarichi di lavoro.
In tale contesto, DataOps fornisce gli strumenti, i processi e le strutture organizzative per gestire e dare un senso all’enorme volume di dati generati dal sempre più massiccio utilizzo dei Big Data, IoT e AI.
Cos’è la metodologia DataOps
DataOps (o Operations dei dati) è una metodologia, un insieme di pratiche, processi e tecnologie dell’ingegneria del software agile (DevOps) applicata ai dati, per migliorare la qualità, la velocità, la collaborazione e promuovere l’innovazione continua dell’analisi dei dati.
Secondo la definizione di Gartner, DataOps è “una pratica di gestione dei dati collaborativa incentrata sul miglioramento della comunicazione, dell’integrazione e dell’automazione dei flussi di dati tra la gestione dei dati e chi li utilizza.”
In pratica, il suo obiettivo è quello di rendere disponibili i dati che servono, in qualsiasi momento, a tutti gli utenti che ne hanno bisogno:
- rendendo i processi più “snelli”
- eliminando sprechi di risorse e sovraccarichi di lavoro
- evitando interruzioni del flusso produttivo
- accelerando il lavoro collaborativo
- attraverso un modello di miglioramento continuo.
DataOps quindi non agisce solo sull’infrastruttura (migliorare la gestione di data warehouse e data lake da soli non bastano) ma anche a livello di:
- dati: controllati, affidabili, in tempo reale
- persone: agevolare la collaborazione
- processi: ridurre il tempo del time-to-value
Vediamo come.
Miglioramento continuo dei processi e della pipeline
DataOps è basato su pratiche di integrazione continua e distribuzione continua.
L’integrazione continua permette di apportare modifiche alla pipeline in qualsiasi momento: le modifiche vengono salvate e testate in ambienti paralleli senza intaccare il codice sorgente. Una volta verificate con esito positivo, le modifiche vengono integrate al codice sorgente e distribuite in modo continuo, senza provocare interruzioni di funzionalità (distribuzione continua).
Queste caratteristiche sono fondamentali per individuare e correggere in modo automatico eventuali errori e malfunzionamenti. In particolare il metodo DataOps è efficace per eliminare i bias (distorsioni cognitive) che l’AI apprende dagli esseri umani attraverso gli algoritmi di ML e Deep Learning.
In una pipeline dei dati completamente automatizzata (end-to-end), anche i test di verifica della qualità lo sono. È facile immaginare l’impatto che la metodologia DataOps può avere per i Clinical Trials e in generale nelle aziende che operano nel settore Life Science.
I vantaggi del DataOps in azienda
I dati a disposizione delle aziende continuano a crescere in maniera esponenziale, come primo effetto generano l’aumento della pressione sui carichi di lavoro. Le naturali conseguenze di una simile condizione sono il rallentamento delle prestazioni, l’aumento dei tempi per ottenere delle analytics significative, la perdita dell’ottimizzazione delle risorse utilizzate e un generale impatto negativo sulla competitività aziendale.
La metodologia DataOps aiuta a ridefinire la corretta gestione dei flussi di dati aziendali, ad esempio:
- Dati da sorgenti diverse: come organizzare i dati raccolti in modo da evitare duplicazioni e sovraccarichi?
- Governance dei dati: chi ha il controllo e la responsabilità sui dati?
- Integrazione dei dati: come unificare un flusso di dati che comprende sistemi on-premise/cloud quali database, data lake e data warehouse?
Tra le aziende che hanno già implementato con successo la metodologia DataOps, abbiamo in primis quelle che operano nei settori Heathcare e Clinical Trials: la qualità dei dati raccolti e la rapidità con cui le informazioni vengono rese disponibili ai vari soggetti partecipanti, può abbreviare notevolmente i tempi di creazione di un nuovo farmaco.
Anche i settori Logistica e Supply Chain possono beneficiare di analisi in tempo reale per collegare i processi di produzione e spedizione, ottimizzando le risorse.
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