Le aziende dispongono oggi di una quantità sempre maggiore di dati, all’interno dei quali risiede un patrimonio informativo di grande valore per il proprio business. Tuttavia, estrarre valore da questi dati richiede un impegno che non sempre risulta semplice.
Negli ultimi dieci anni, molte organizzazioni hanno intrapreso un percorso di trasformazione digitale integrando sistemi di analytics dedicati ai diversi dipartimenti: Financial BI, dashboard operative, strumenti di data visualization per il marketing o soluzioni di predictive analytics per la logistica. Sebbene queste iniziative abbiano generato valore se considerate singolarmente, hanno anche portato alla creazione di un ecosistema frammentato, complesso e incoerente che, paradossalmente, limita la capacità di prendere decisioni strategiche realmente data-driven.
Il problema degli ambienti analitici dispersi
In molte aziende, l’attuale architettura analitica si è sviluppata come la somma di soluzioni indipendenti, spesso guidate da aree funzionali con autonomia tecnologica. Questo approccio genera:
- Data silos, in cui ogni dipartimento archivia, trasforma e utilizza le informazioni senza connessione o tracciabilità con le altre aree.
- Duplicazione delle informazioni, con conseguente presenza di diverse versioni dello stesso KPI, a seconda della fonte consultata.
- Incoerenza nelle business rules, poiché ogni unità applica i propri calcoli, filtri o segmentazioni.
- Difficoltà di scalabilità, in quanto mantenere e allineare più piattaforme e modelli rappresenta un onere operativo e di governance significativo.
- Rischi di sicurezza e compliance, dovuti alla mancanza di un controllo unificato su accesso ai dati, qualità e data lineage.
Questa situazione impedisce a molte organizzazioni di evolvere verso una vera cultura data-driven, in cui i dati non solo informano, ma guidano decisioni agili, collaborative e coerenti a livello aziendale.
Business Intelligence vs. Advanced Analytics e AI
Con la crescente disponibilità di dati, le organizzazioni dispongono oggi di diverse opzioni per la loro gestione e analisi. Quando si parla di analytics tradizionali o di Business Intelligence, le aziende tendono a preferire architetture basate su data warehouse.
Un data warehouse è un sistema di database progettato specificamente per l’archiviazione, il recupero e l’analisi di dati strutturati. Funziona come un repository centrale per i dati storici di un’organizzazione, concentrandosi principalmente su fonti di dati ben definite e strutturate. I data warehouse sono fondamentali per la generazione di report, visualizzazioni e analisi storiche nell’ambito della business intelligence. Garantiscono inoltre una solida data governance, assicurando elevati standard di cybersecurity, qualità e compliance.
Tuttavia, i data warehouse risultano costosi da costruire e mantenere, con conseguenti ritardi nell’elaborazione dei dati e minore idoneità per analisi in tempo reale. Anche la loro modifica, in caso di cambiamenti negli schemi dei dati, può essere complessa e richiedere molto tempo.
Ma cosa accade quando è necessario analizzare non solo dati strutturati, oppure quando i volumi di dati sono elevati e si vogliono eseguire attività di advanced analytics, machine learning o artificial intelligence? In questi casi, le architetture di tipo data warehouse non sono più sufficienti, e diventa necessario adottare un’architettura di tipo Data Lake.
Un Data Lake è un repository centrale che consente di archiviare grandi quantità di dati grezzi, semi-strutturati e non strutturati in modo scalabile. A differenza dei database tradizionali, i Data Lake sono progettati per gestire i dati nel loro formato nativo, senza la necessità di una strutturazione preventiva.
I Data Lake memorizzano dati grezzi e non trasformati, offrendo un’elevata scalabilità per applicazioni di big data e IoT. Semplificano l’esplorazione dei dati, consentendo agli utenti di estrarre insight direttamente dai dati grezzi prima della loro strutturazione. Supportano inoltre analisi avanzate come predictive modeling, rilevamento di anomalie e sentiment analysis.
Tuttavia, i Data Lake possono risultare complessi da gestire, a causa dell’elevato volume e della varietà dei dati. È quindi necessaria una pianificazione accurata per evitare disorganizzazione e riduzione delle performance nelle query su dati non strutturati.
In questo contesto, si verifica spesso una duplicazione dei dati su due sistemi diversi (data warehouse e data lake), con modifiche apportate in uno dei due che raramente si riflettono sull’altro. Il risultato è una deviazione quasi immediata dei dati, oltre ai costi aggiuntivi legati all’archiviazione multipla delle stesse informazioni.
Per rispondere a questa esigenza, alcuni anni fa Databricks ha introdotto un nuovo paradigma architetturale: il data lakehouse.
I data lakehouse rappresentano la piattaforma dati ideale: invece di copiare e trasformare i dati in diversi sistemi, si dispone di una piattaforma che si adatta a tutti i tipi di dati e di utilizzo dei dati.
SAP Business Data Cloud: una nuova visione dei dati aziendali
In questo contesto, SAP Business Data Cloud (BDC) si presenta come una soluzione completa per superare la frammentazione dei sistemi informativi. È una piattaforma cloud unificata che consente di connettere, integrare, governare e analizzare i dati in modo coerente in tutta l’organizzazione.
L’aspetto più potente di SAP BDC è che non richiede alle aziende di abbandonare i propri sistemi esistenti. Al contrario, integra in modo nativo fonti SAP e non-SAP, permettendo di lavorare con i dati “nel loro luogo di origine” attraverso una logica federata e una semantica condivisa.
SAP BDC è composta da un insieme di componenti tecnologici leader di mercato, tra cui:
Caratteristiche principali di SAP BDC
- Unificazione dei dati SAP e non-SAP
La piattaforma offre connettività diretta a fonti come SAP S/4HANA, SuccessFactors, Salesforce, database cloud e ambienti di big data. In questo modo è possibile eliminare i silos informativi senza dover replicare continuamente i dati, mantenendo al tempo stesso la data governance.
- Analisi avanzata e predittiva
Grazie a SAP Analytics Cloud, gli utenti possono creare dashboard, modelli predittivi e di simulazione direttamente sui dati centralizzati, senza dipendere esclusivamente dall’IT.
- Data governance
SAP BDC consente di definire ruoli, accessi, qualità, lineage e politiche di tracciabilità su tutti gli asset informativi. Questo garantisce fiducia nei dati, conformità normativa (come il GDPR) e auditabilità dei processi analitici.
- Scalabilità e flessibilità nel cloud
Costruito su SAP BTP (Business Technology Platform), SAP BDC è progettato per scalare da progetti locali a implementazioni globali, mantenendo performance elevate e massimi livelli di sicurezza.
- AI e machine learning readiness
Grazie all’integrazione con SAP AI Core, Jupyter Notebooks e piattaforme come Databricks, i dati governati da BDC possono essere utilizzati per addestrare e distribuire modelli avanzati, inclusi casi d’uso di generative AI, previsione della domanda, rilevamento di anomalie e manutenzione predittiva.
In che modo SAP BDC favorisce una cultura data-driven?
Un’impresa data-driven non ha solo bisogno di tecnologia. Richiede che i team si fidino dei dati, abbiano un accesso agile ad essi e siano in grado di prendere decisioni informate. SAP Business Data Cloud fornisce:
- Un’unica fonte di verità: tutti i dipartimenti lavorano con le stesse informazioni, aggiornate e contestualizzate.
- Dati accessibili a tutta l’organizzazione: dagli analisti ai business user, tutti possono sfruttare i dati in base al proprio ruolo.
- Decisioni più rapide e meno rischiose: meno tempo dedicato alla preparazione e validazione dei dati, più tempo per analizzare e agire.
- Collaborazione interdipartimentale migliorata: grazie a modelli semantici condivisi e a una visione trasversale dei dati.
- Riduzione dei costi e della complessità tecnica: sostituendo più soluzioni frammentate con una piattaforma unificata.
Casi d’uso abilitati da SAP BDC
Un’impresa data-driven non ha solo bisogno di tecnologia. Richiede che i team si fidino dei dati, abbiano un accesso agile ad essi e siano in grado di prendere decisioni informate. SAP Business Data Cloud fornisce:
- Previsioni di vendita con AI, basate sui dati storici di SAP S/4HANA e sui comportamenti esterni.
- Analisi della redditività per canale/cliente, combinando dati finanziari, commerciali e logistici.
- Automazione del reporting finanziario con piena tracciabilità dei dati.
- Supporto a modelli predittivi per manutenzione, produzione o logistica, collegando SAP con Databricks o Jupyter.
- Esplorazione dei dati con linguaggio naturale in SAP Analytics Cloud da parte dei business user.
Un ecosistema orientato al futuro
Oltre alle funzionalità attuali, SAP BDC si sta integrando con strumenti emergenti come Insight Apps, intelligent assistants, motori di generative AI e soluzioni di augmented analytics automation. Queste innovazioni permetteranno agli utenti non solo di interrogare i dati, ma di dialogare con essi, ricevere raccomandazioni proattive e generare report automaticamente.
Conclusione
Molte organizzazioni hanno costruito architetture analitiche frammentate, che non rispondono più alle esigenze di agilità, fiducia e collaborazione richieste dal contesto attuale. SAP Business Data Cloud non solo risolve questa frammentazione, ma pone le basi per un’impresa realmente data-driven.
Con SAP BDC, il percorso dai Data Silos all’intelligenza connessa è oggi più chiaro e accessibile che mai. Le aziende che lo adotteranno non solo miglioreranno l’efficienza operativa, ma saranno pronte a prendere decisioni più rapide, accurate e basate su dati concreti.
In Avvale, aiutiamo le organizzazioni a massimizzare il valore di SAP Business Data Cloud integrando in modo efficiente le fonti dati, progettando architetture scalabili e implementando modelli di analisi avanzata. Il nostro approccio combina competenza tecnologica e visione strategica per abilitare decisioni data-driven e accelerare la trasformazione digitale.
