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.
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:
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.
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.
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:
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’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:
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.
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.