Potenziare l’attività con la gestione del ciclo di vita dei dati
Gestire al meglio l'esplosione di dati
Secondo uno studio di IDC, il volume totale dei dati aziendali raggiungerà quasi 9 zettabyte (ZB) entro il 2024. Uno zettabyte equivale a mille miliardi di gigabyte. Entro il 2025, si prevede che la somma totale dei dati a livello mondiale raggiungerà i 175 ZB. Questo aumento senza precedenti è travolgente per le aziende, in particolare per quelle che dipendono da sistemi legacy obsoleti.
L’acquisizione di un volume sempre più grande di informazioni richiede infatti una quantità maggiore di risorse per archiviare, gestire ed estrarre valore. Le aziende non possono quindi limitarsi a resistere a questa cascata di informazioni, ma devono pensare strategicamente a come gestirle in modo economicamente vantaggioso e a come generare valore per migliorare la propria attività.
La strategia giusta per trattare i dati
È importante iniziare a pensare ai dati dalla loro creazione all’eliminazione. Questo approccio, chiamato Data Lifecycle Management (DLM), è un metodo completo per gestire i dati all'interno di un'organizzazione. Un DLM efficace garantisce che i dati possiedano tre caratteristiche.
Integrità
Per essere utili, i dati devono essere precisi e completi. È necessario disporre di un'unica fonte di verità (SSOT) e assicurarsi che i dati non vengano replicati inutilmente o conservati in silos.
Disponibilità
I dati devono essere disponibili per gli utenti giusti e al momento giusto per poter supportare l’attività. Il DLM definisce le politiche necessarie per garantire un facile accesso alle informazioni da parte degli utenti.
Sicurezza
Informazioni finanziarie, identificative personali o aziendali sensibili devono essere protette per evitare perdite commerciali dirette e danni alla reputazione.
Le 5 fasi della gestione del ciclo di vita dei dati
1. Creazione/acquisizione
Il ciclo di vita dei dati ha inizio con la loro creazione o acquisizione. Ogni elemento deve essere classificato e categorizzato tramite etichette come "finanziario", "interno" o "sensibile", in modo da facilitare i processi di gestione e trattamento successivi.
2. Storage
Il modo di archiviare i dati di un’azienda dipende dall’utilizzo a cui sono destinati: se è necessario accedervi facilmente e riutilizzarli richiederanno supporti di storage più veloci, se invece i dati vengono utilizzati raramente ma devono essere conservati per un determinato periodo di tempo o a scopo di backup, è possibile optare per uno storage meno costoso. Le aziende devono inoltre essere in grado di archiviare e accedere facilmente a diversi tipi di dati, sia strutturati che non strutturati, come video, immagini e documenti.
3. Elaborazione
La fase di elaborazione consiste nella pulizia dei dati grezzi, che vengono così preparati all’utilizzo e all'analisi. Questo processo include una serie di operazioni volte a trasformare, organizzare, filtrare e aggregare le informazioni.
4. Consumo: condivisione e utilizzo
In questa fase, i dati vengono messi a disposizione di utenti specifici e definiti di un'azienda, per consentire loro di svolgere il proprio lavoro in modo efficace. Durante questo step viene effettuata anche l'analisi, ad esempio con tecniche come il data mining o il Machine Learning, per aiutare le aziende a prendere decisioni più consapevoli.
5. Archiviazione ed eliminazione
Non tutti i dati sono necessari per le attività quotidiane e alcuni possono quindi essere archiviati per analisi successive. Gli ambienti di storage di archivi sono separati da quelli di storage attivi, anche se è possibile ripristinare o accedere ai dati archiviati in caso di necessità. È infatti possibile reintegrare rapidamente i dataset archiviati nell'analisi in tempo reale.
Infine, è importante disporre di un processo per l’eliminazione dei dati: conservare informazioni non più utili per l’azienda o che hanno superato la durata di retention obbligatoria significa utilizzare le risorse in modo inefficiente. La mancata eliminazione potrebbe anche costituire una violazione delle normative sulla confidenzialità dei dati, come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) dell'UE.
Vantaggi della gestione del ciclo di vita dei dati: in che modo il Cloud può essere d’aiuto
Le soluzioni Cloud offrono alle aziende un modo flessibile per gestire i propri dati ed evitare di essere sommerse dalla valanga di informazioni costantemente accumulate. Presentano inoltre un altro vantaggio: che ricorrano a servizi di base per lo storage e il calcolo o ad applicazioni più specializzate, le aziende possono pagare solo per le risorse che utilizzano evitando così costosi investimenti IT.
Riduzione dei costi
Se le risorse vengono gestite correttamente, l’utilizzo del Cloud può permettere di ottenere un notevole risparmio sui costi. Il Cloud si basa su un modello a consumo, che consente alle aziende di pagare esclusivamente l’utilizzo effettivo. L’applicazione di una strategia DLM con il Cloud permette una migliore gestione dei costi IT, grazie alla classificazione dei dati in base a quando e come vengono utilizzati. Per facilitare la gestione dell'uso delle istanze, ad esempio, è necessario uno storage veloce, mentre i dati consultati poco frequentemente possono essere archiviati su supporti più lenti e meno costosi.
Mitigazione dei rischi
La disponibilità di dati di alta qualità aiuta le aziende a migliorare il processo decisionale dei dipendenti e questa ottimizzazione si ripercuote a sua volta sui servizi che le aziende forniscono ai propri clienti, partner e stakeholder. L’utilizzo del Cloud semplifica il rispetto di normative e obblighi legali, evitando così possibili multe e sanzioni.
Agilità
Il Cloud offre una capacità quasi istantanea di scalabilità e crescita, senza investimenti iniziali in hardware e software IT. Le aziende possono estendere la propria infrastruttura in pochi click e ridurre la necessità di gestire e mantenere sistemi IT on premise obsoleti e applicazioni monolitiche. I servizi Cloud consentono alle aziende di ottenere il massimo dai propri dati.
Sovranità dei dati
Il DLM permette alle aziende di mantenere un maggiore controllo sui propri dati e adottare migliori pratiche interne di governance dei dati, oltre che rispondere ai requisiti di conformità normativa e legale. Anche la replica dei dati costituisce un processo molto più semplice ed economico per proteggersi in caso di incidenti. I provider Cloud mettono inoltre a disposizione un’ampia gamma di certificazioni di sicurezza, offrendo una tranquillità ancora maggiore ai clienti e alle autorità di controllo.
Come OVHcloud aiuta a gestire ogni fase del ciclo di vita dei dati
OVHcloud supporta le aziende durante l’intero ciclo di vita dei dati, aiutandole a gestire il flusso di informazioni. Offriamo una grande varietà di soluzioni tra cui storage, database gestiti e anche servizi aggiuntivi per aiutare le aziende a estrarre il massimo valore dai propri dati.
01
Creazione/acquisizione
OVHcloud aiuta le aziende di qualsiasi dimensione nella fase di acquisizione dei dati ed è può supportare qualsiasi ambiente IT grazie all’ampia gamma di servizi di database. In questo modo è possibile estendere l’ambiente IT on premise esistente oppure optare per configurazioni di Cloud ibrido o “cloud-to-cloud”. Gli utenti possono inoltre collegare i propri database a quelli di OVHcloud per gestire qualsiasi tipo di informazione, dai dati Web statici ai dati dei sensori fino a tutte le informazioni pertinenti dell’azienda.
02
Storage
Un approccio efficace di storage dei dati è alla base di una gestione solida del loro ciclo di vita. Una volta creati, i dati devono essere salvati e protetti. OVHcloud offre un’ampia gamma di servizi di storage in grado di rispondere a qualsiasi esigenza in termini di capacità, disponibilità, sicurezza, prestazioni e, soprattutto, frequenza di accesso. Il tutto a prezzi competitivi per un’agilità e flessibilità ancora maggiore.
Data la necessità di conservare i dati per l'intero ciclo di vita, inoltre, OVHcloud propone solidi processi di backup e ripristino con cui garantisce agli utenti la sicurezza del proprio patrimonio informativo. I nostri servizi di storage sono pensati per supportare qualunque necessità aziendale, a tutti i livelli.
Object Storage - Standard
Con Object Storage è possibile archiviare i dati in bucket come oggetti (invece che come file o blocchi). Tipo di storage perfetto per grandi volumi di dati non strutturati quali, ad esempio, immagini, video e file audio.
Object Storage - High Performance
Servizio di object storage scalabile progettato per gestire grandi dataset con operazioni di lettura e scrittura intensive.
Public Cloud Block Storage
Il file storage è un metodo di archiviazione dei dati per ospitare e organizzare i file in una struttura gerarchica di directory e sottodirectory. Questo tipo di storage è ideale per dati strutturati come file, contenuti Web e lavoro collaborativo.
Enterprise File Storage
Enterprise File Storage è una soluzione di storage di tipo software-defined basata su NetApp®ONTAP® Select e gestita da OVHcloud.
03
Elaborazione
OVHcloud offre diverse soluzioni a supporto dell’elaborazione dei dati. Il nostro servizio Database as a Service (DBaaS) aggiunge la massima flessibilità organizzativa, con un'ampia gamma di server basati sul Cloud per MySQL, PostgreSQL e MongoDB. Questi database possono essere utilizzati per estendere un'architettura IT on-premise esistente o per una configurazione basata interamente sul Cloud. Come tutti i servizi Cloud, i nostri DBaaS sono scalabili e seguono un approccio basato sulla spesa operativa (OpEx), per cui si paga solo per le risorse effettivamente utilizzate. In quanto servizio gestito, questa soluzione elimina inoltre la necessità di dedicare il proprio tempo alle attività di amministrazione dei database.
04
Consumo
La soluzione Logs Data Platform semplifica l’interrogazione dei dati e, grazie al potente strumento di virtualizzazione Elasticsearch, permette di monitorare gli ambienti di dati tramite una dashboard. La nostra piattaforma offre anche un'opzione Index-as-a-Service per aiutare gli utenti a richiedere e archiviare documenti complessi, report e log.
Logs Data Platform
I nostri strumenti di analisi e supporto ai processi decisionali, come le soluzioni Big Data basate su Apache Hadoop o di elaborazione dei dati con Apache Spark, permettono di trarre il massimo vantaggio dai dati in modo semplice e rapido.
05
Archiviazione ed eliminazione
Non tutti i dati sono critici: alcuni possono essere archiviati, consultati e resi disponibili quando necessario. OVHcloud supporta la necessità di conservare i dati a lungo termine per le diverse esigenze aziendali.
Cold Archive
Il file storage è un metodo di archiviazione dei dati per ospitare e organizzare i file in una struttura gerarchica di directory e sottodirectory. Questo tipo di storage è ideale per dati strutturati come file, contenuti Web e lavoro collaborativo.
OVHcloud per ogni fase del ciclo di vita dei dati
OVHcloud offre alle aziende scalabilità e la possibilità di gestire l’intero ciclo di vita dei dati, aiutandole a ottenere il massimo valore dalle informazioni e raggiungere una crescita più rapida. Le nostre soluzioni consentono di ridurre i costi IT, assicurano totale reversibilità, favoriscono l’agilità aziendale e garantiscono la protezione continua dei dati.
