Cosa significa essere "data-driven" (tecnicamente)?
Data-driven significa che i dati si manifestano da qualche parte nella tua azienda, e altri sistemi - che potrebbero richiedere queste informazioni per qualsiasi scopo debbano soddisfare - quindi estraggono i dati dal sistema sorgente. Questo potrebbe avvenire tramite uno strumento ETL, un'integrazione preconfezionata tra il sistema ricevente e quello fornente, o semplicemente attraverso una sorta di interfaccia di polling personalizzata.
Caratteristiche tipiche:
- Scambio di dati sincrono (modello richiesta/risposta)
- Attivazione entro minuti, ore, giorni, mesi
Questa è un'architettura molto comune che si può trovare praticamente in tutte le aziende. Un esempio tipico potrebbe essere un sistema ERP che viene interrogato da un sistema ETL, il quale a sua volta alimenta un data warehouse. Ci sono ovviamente innumerevoli altri esempi di "data-driven".
Essere data-driven è normale e rappresenta lo status quo per la maggior parte delle aziende.
Ti stai perdendo qualcosa allora? È forse... la Trasformazione Digitale?
Sei un'azienda che ha speso un sacco di soldi in consulenti che ti dicono che dovresti intraprendere una "Trasformazione Digitale" o fallire? Allora non sei solo. Tuttavia, non hai bisogno di queste informazioni. A meno che tu non stia ancora usando un registratore di cassa meccanico e un Rolodex sulla tua scrivania, hai già intrapreso la Trasformazione Digitale molto tempo fa.
La Trasformazione Digitale è un processo evolutivo. C'è sempre l'emergere di nuove tecnologie e di tecnologie ancora più nuove all'orizzonte. Non tutte potrebbero essere rilevanti per la tua azienda, ma alcune tecnologie potrebbero essere fondamentali per ottimizzare ulteriormente la tua attività, creare nuove offerte e servizi e migliorare prodotti e processi. Una di queste tendenze emerse di recente è il concetto di essere "event-driven" e "real-time".
Elaborazione dei dati basata su eventi
Essere event-driven significa agire sugli eventi aziendali in tempo reale o quasi in tempo reale. Una delle caratteristiche principali è che si riceve un flusso costante di "eventi" aziendali che vengono spinti dall'infrastruttura aziendale generatrice in tempo reale. I consumatori di questi dati si iscrivono alla sorgente e ingeriscono i dati. La ricezione dei dati non viene confermata alla sorgente.
Caratteristiche tipiche:
- Scambio di dati asincrono (reazione agli eventi senza risposta)
- Reazione entro 0-3 secondi (circa... idealmente millisecondi)
Come puoi vedere in questo breve confronto, c'è una differenza tecnica e architettonica fondamentale tra il consumo di dati data-driven e quello event-driven. È lecito chiedersi quale sia il punto e dove risieda il valore di questo diverso tipo di architettura per la tua azienda. Esaminiamolo in modo più generale:
Comprendere il valore del ciclo di vita degli eventi (Event-Lifetime-Value - ELV)
Sulla base della spiegazione tecnica sopra, potresti chiederti cosa significhi questo per il business e come lo influenzi. Dal punto di vista aziendale, la vera differenza tra event-driven e data-driven è il fattore tempo e come il tempo possa essere monetizzato.
Per distinguere i due, si può sostenere che gli eventi elaborati in modo data-driven (minuti/giorni/settimane/mesi) abbiano un valore strategico che può effettivamente crescere nel tempo (triangolo verde). Gli eventi elaborati in tempo reale, invece, hanno un valore operativo che diminuisce rapidamente man mano che i dati invecchiano nel giro di pochi secondi (triangolo arancione).
In altre parole: Più veloce (in tempo reale) è la tua reazione alle informazioni, maggiore è il potenziale valore operativo. Al contrario, più dati raccogli, maggiore può essere il valore strategico dell'aggregato. I prezzi delle azioni sono un esempio perfetto: informazioni rapidissime sui movimenti dei prezzi offrono un potenziale molto elevato per effettuare scambi migliori prima degli altri (velocità dell'informazione). A lungo termine, i dati delle serie temporali sui movimenti specifici dei prezzi delle azioni aiutano a ottenere migliori intuizioni sulle tendenze e sulle correlazioni di un particolare titolo.
Ovviamente, questa è una visione semplificata, poiché i tempi di event-driven e data-driven possono sovrapporsi. Tutto dipende dai casi d'uso aziendali e da come puoi trarre vantaggio dalle informazioni in tempo reale.
Un punto chiave qui è che fino ad ora molte aziende non utilizzano affatto i dati in tempo reale. Per loro, questo potrebbe rappresentare un valore completamente nuovo che può essere trasformato in un valore aggiunto.
Dunque, dovresti interessarti all'elaborazione dei dati basata su eventi?
Non esiste una risposta semplice a questa domanda. Dipende dal tuo modello di business e se c'è qualche beneficio identificabile nel disporre di molti più dati in tempo reale. Tuttavia, sarebbe molto negligente non comprendere appieno cosa potresti perdere. È qui che ha senso dare un'occhiata approfondita a dove stanno andando i mercati e la tecnologia, come altri ne stanno beneficiando e cosa significa per te.
Driver rilevanti che alimentano la crescita del mega mercato
La Trasformazione Digitale sta davvero trasformando il mondo. Si tratta dell'integrazione di dati intelligenti in tutto ciò che facciamo. Si tratta di un mondo basato su eventi e dati, sempre attivo, sempre in monitoraggio, sempre in apprendimento e in reazione a queste scoperte.
Ovviamente, sono i dati il cuore pulsante della Trasformazione Digitale, e senza di essi nessuno dei cambiamenti in questo ambito che incontriamo oggi e domani avverrebbe. Man mano che persone, industrie e cose diventano sempre più connesse, sono disponibili più dati. A loro volta, si può estrarre più valore da essi e creare nuovi servizi. Questo slancio spinge la generazione e il consumo di dati a livelli sempre più alti, e si prevede che la generazione globale di dati crescerà del 28% YoY nei prossimi cinque anni (fonte: datanami). Questa crescita e i requisiti della Trasformazione Digitale mettono un'enorme pressione sulle organizzazioni. Se non l'hanno già fatto, devono non solo ripensare la loro strategia aziendale, ma anche come realizzarla tecnicamente.
Non c'è dubbio che stiamo assistendo a una vera e propria esplosione del volume di dati generata dai progressi tecnologici, che a sua volta alimenta nuovi sviluppi nei prossimi tre-sei anni. Il 5G ha iniziato a essere implementato, consentendo un numero enorme di nuovi casi d'uso grazie a una maggiore larghezza di banda e a una latenza estremamente bassa. Si stima che entro il 2025 avremo 150 miliardi di dispositivi connessi e che fino a 5.000 interazioni digitali al giorno saranno attribuibili a ciascuna persona. Con ciò cresce la datasfera - e in particolare il volume di dati in tempo reale - che dovrebbe crescere fino a dieci volte nei prossimi anni.
Qual è la tua risposta?
Comprendiamo che i sistemi legacy non sono la risposta. Alcuni problemi semplici ma seri sono che non sono progettati per gestire queste masse di dati, di solito non sono abilitati al cloud, non sono scalabili e sono l'opposto dell'agilità. Affrontare questa situazione è una questione di sopravvivenza per molti e rappresenta un vero problema competitivo per la maggior parte.
Una delle principali sfide in questo contesto è come integrarsi rapidamente con tutte le fonti e i destinatari dei dati, dare un senso alle informazioni e garantire che i dati siano gestiti con bassa latenza e su scala davvero massiccia.
A tal fine, layline.io ha adottato un nuovo approccio e ha messo insieme un modo completamente nuovo di risolvere questo problema introducendo la sua soluzione di Reactive Data Integration.
Si collega praticamente a qualsiasi cosa e può interpretare, elaborare, inoltrare e interagire con tutto a tutti i livelli e alla velocità dei dati. I Workflow configurabili individualmente svolgono compiti specifici. Grazie alla sua architettura, decine, centinaia, persino migliaia di Reactive Engine di layline.io possono essere automaticamente distribuiti nativamente o come microservizi (tramite docker & kubernetes) su una serie di nodi. Formando un vero e proprio Reactive Data Integration Mesh. Questi nodi possono variare da dispositivi molto piccoli ai margini fino a installazioni su larga scala nel core data center (on-premise o cloud). Poiché i motori sui nodi sono consapevoli l'uno dell'altro, possono anche monitorarsi a vicenda. Le deviazioni di carico e i guasti vengono automaticamente bilanciati e neutralizzati.
In breve: è una rete di dati continua, immortale e trasparente che si scala in tre dimensioni:
- Dal core all'edge
- Attraverso i nodi
- Anche all'interno di un nodo,
e consente alle aziende di configurare rapidamente la logica di cui hanno bisogno, quando e dove ne hanno bisogno, astrarre quasi completamente l'infrastruttura sottostante.
Risorse
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