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sabato 8 gennaio 2011

Creare una strategia affinchè il DB si adegui alle esigenze del nostro business - Parte 3


Con un po' di ritardo causa ferie chiudiamo il tema della strategia per rendere flessibile il nostro DB.

Un modo per creare flessibilità all'interno di una strategia di Data Base è quello di considerare l'investimento in un ambiente cluster che possa facilmente scalabile per andare incontro ai bisogni di crescita del business.

Un imporante CIO americano, che vende sistemi con tecnologia GPS per aiutare la giustizia a tracciare i comportamenti dei criminali, ha notato che le aziende frequentemente acquistano server data base o altri sistemi che rispondano alle richiesta della loro attuale capacità ma alla fine si ritrovano a dover installare nuove macchine a causa dell'incremento delle performance aziendali e dei relativi bisogni. In una architettura cluster è possibile incrementare le performance semplicemente aggiungendo nodi.

Una strategia di Data Base dovrebbe poi essere chiara riguardo a chi controlla il modello di dati aziendale, che definisce cioè come si muovono i flussi di dati attraverso l'organizzazione e come diverse fonti di dati si relazionino a vicenda. Preferibilmente il controllo dovrebbe essere centralizzato, altrimenti gli sviluppatori di singole applicazioni potrebbero iniziare a lavorare sui dati senza alcun genere di visione globale e si finirebbe con design di dati incompatibili.

La standardizzazione su di un solo vendor DBMS è un'altra possibile strategia da percorrere. Molte piccole e medie imprese possono tipicamente fare in questo modo, ma la situazione è diversa per le grandi aziende con varie business unit. La standardizzazione può infatti dare ai vendor un margine sulla negoziazione dei fee di licenza, dei contratti di supporto e sui service-level agreement. Negozieranno meno con voi se sanno che non c'è competizione.

sabato 11 settembre 2010

Dati: troppi interni e pochi esterni

Pic by Nathan Wells

I primi sistemi di data warehouse, comparsi sul mercato a partire dagli anni '70, richiedevano notevoli risorse in termini di tempo ed elaborazione: far girare le query poteva richiedere giorni, se non addirittura settimane.
Oggi invece è possibile far girare query di piccola scala usando poco più di un data base, un laptop ed un foglio Excel.
Molte aziende, soprattutto di piccole dimensioni, gestiscono le proprie analisi di dati in questo modo.
Ma questo approccio fa fatica a crescre per supportare le aziende di più grandi dimensioni, e può creare reali difficoltà in aree come la gestione dei dati in aziende che hanno master data multipli.
Le aziende cominciano con una gestione semplice, e non c'è nulla di male, ma se marketing, finance e vendite hanno scorecard diverse, basate sui propri dati, si rischia di costruire una torre di Babele: non ci si capisce, è difficile integrare i dati.
Inoltre, anche se è cresciuta la capacità di elaborazione e si sono abbassati i prezzi dello storage, la crescita dei dati di business è ancora molto veloce. Si calcola che i volumi di dati si duplichino ogni 12 o 18 mesi.
Soprattutto le grandi organizzazioni stanno cominciando a scontrarsi con il tempo che si impiega a scaricare dati nei sistemi warehouse o di BI, specialmente se derivano da più fonti.
C'è troppa fiducia nei dati provenienti dai sistemi CRM o ERP: molte organizzazioni non utilizzano dati esterni, ma fanno affidamento solo sui dati provenienti dai propri sistemi informativi per risolvere problemi specifici. Il risultato è che i dati saranno buoni quanto lo sono le informazioni dei sistemi da cui provengono.
Prima di costruire sistemi di gestione di dati o di BI, bisogna lavorare sulla qualità dei dati.
Questi possono anche essere accurati ma parziali o fuorvianti, specialmente se originariamente raccolti per scopi diversi.
Le aziende devono decidere quali informazioni useranno ed essere chiare con se stesse riguardo la completezza dei propri set di dati. Se non lo fanno, i risultati potrebbero essere pessimi, soprattuo se non si ha la visione più ampia.
Sarebbe opportuno trovare il modo per estrarre le informazioni contenute in dati non strutturati, come email, presentazioni e documenti, video o telefonate registrate, per fornire una base per BI, e supportare una migliore presa di decisioni.
Il rapporto tra i dati strutturati e non è di 80/20. Questo significa che ci sono molti dati utili che non vengono presi in considerazione perché difficili da reperire.

Tratto da FT.com
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