Dagli agglomerati di piattaforme al declino degli hyperscaler, cosa aspettarsi dal mondo dei dati nel 2023

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Cosa dobbiamo aspettarci dal mondo dei dati per il 2023? Il pensiero di Cloudera fra agglomerati di piattaforme e il declino degli hyperscaler:

Trend 1: maggiore pragmaticità sul budget per dedicarsi a progetti di vera innovazione

Uno degli obiettivi principali dei progetti di trasformazione digitale è la riduzione dei costi, un processo forse poco appariscente che richiede molta pragmaticità. Trovare opportunità di risparmio ha il grande vantaggio, però, di consentire una riallocazione del budget più strategica e di portare avanti i progetti davvero innovativi per il business.

Tra le strategie che le imprese si troveranno a implementare ci sono:

• Riduzione del debito tecnologico: la definizione delle priorità, l’iterazione dei processi e un’esecuzione eccellente consentono di ridurre le operazioni ripetitive e favoriscono un miglioramento continuo del business in linea con le esigenze del mercato.
• Sostituzione delle infrastrutture legacy: è impossibile che un’impresa non abbia sistemi/applicazioni “legacy”, dal momento che i progressi tecnologici si muovono così velocemente al giorno d’oggi da richiedere continui aggiornamenti. Le imprese, dunque, inizieranno a dismettere le tecnologie più obsolete per concentrarsi di più sull’aggiornamento di quelle in uso.
• Ottimizzare l’automazione: intelligenza artificiale e apprendimento automatico (ML) sono oggi termini chiave, ma l’RPA (Robotic Process Automation) ha ancora il suo ruolo nell’aumentare l’efficienza dell’azienda, automatizzando processi ripetitivi.
• Ridurre i costi di compliance: la compliance rappresenta a tutti gli effetti una voce di costo nel budget di un’azienda, pur essendo spesso una spesa che non è possibile controllare. Implementare progetti strategici che contribuiscono a raggiungere la conformità dei processi e a mantenerla nel tempo, grazie all’automazione, consente di ottenere un risparmio e maggiori progressi – ad esempio, sfruttando i data lake originariamente pensati per un obiettivo per sperimentare nuovi casi d’uso.

Trend 2: le piattaforme federate diventeranno centrali per attingere ai dati in maniera veloce e sicura

Nel prossimo anno, vedremo crescente enfasi e attenzione verso le piattaforme federate per la condivisione sicura dei dati. Un esempio già avviato è Gaia-X, un progetto federato, al quale stanno contribuendo diversi Paesi europei, che punta all’innovazione attraverso la sovranità dei dati. Piuttosto che operare come un singolo cloud, un sistema federato collega molti fornitori di servizi cloud e utenti in un ambiente trasparente. L’idea che guida la creazione di tali piattaforme è quella di ridurre l’attuale dipendenza dai cloud hyperscaler.

Sebbene ci sia coscienza della necessità di semplificare i processi, riducendo gli ingombri burocratici per liberare l’innovazione, in Italia la discussione attorno alla creazione di piattaforme federate e al loro utilizzo non è vivace come dovrebbe. Eppure, gestire grandi quantità di dati su più piattaforme consentirebbe di velocizzare settori cruciali come la pubblica amministrazione, le utility, le telecomunicazioni o la sanità, come sta facendo, ad esempio, l’NHS, il sistema sanitario inglese.

Un sistema di gestione dei dati federati su scala aiuta le aziende ad affrontare le sfide legate all’utilizzo, analisi e valorizzazione dei dati; ciò che, in sostanza, fa un approccio unificato al data fabric, in quanto fornisce fonti di dati eterogenee in modo intelligente e sicuro in modalità self-service su più cloud e on-premise.

Trend 3: crescerà la diffidenza verso gli hyperscaler

Per le aziende che vogliono ottimizzare l’esperienza dei clienti, rendere più agili le operation e migliorare la propria capacità di innovare, la trasformazione digitale è un imperativo. Per avviare i propri percorsi di trasformazione digitale, le organizzazioni si sono tradizionalmente rivolte agli hyperscaler, constatando però molto presto che il percorso sta diventando più costoso del previsto.

È quindi comprensibile che si stia facendo largo un fenomeno come la “repatriation”, ossia il ritorno all’utilizzo di soluzioni interne, che riguarda dati, carichi di lavoro, fino agli approcci al cloud ibrido, in quanto le organizzazioni si stanno orientando verso opzioni più equilibrate per la gestione e distribuzione dei propri asset digitali. In parole povere, le imprese sono alla ricerca di soluzioni che consentano di sviluppare la flessibilità necessaria ad adattarsi e reagire a eventi al di fuori dal proprio controllo, ad esempio l’introduzione di nuove policy sulla privacy e sullo scambio di dati.

Sono molte le imprese che, nella fretta di adattarsi al cambiamento digitale, hanno firmato contratti miliardari con gli hyperscaler per periodi che vanno, generalmente, da tre a cinque anni. Spesso la pressione che porta a tali decisioni viene dai piani alti, ma ora i responsabili aziendali ammettono di essere in ritardo sulla tabella di marcia della propria trasformazione e di faticare ad ottenere un ritorno sull’investimento.

Nel prossimo anno, le imprese cercheranno delle alternative agli hyperscaler. Usando un modello di Gartner come esempio, si potrebbe dire che ci troviamo ora nella parte superiore di un hype cycle in cui tutti competono per una quantità limitata di fondi aziendali, con un picco che si raggiungerà entro i prossimi due anni. Dopo di che, entreremo in una fase discendente, che per alcuni non sarà indolore, e porterà gli hyperscaler a subire una crescente pressione sul time-to-value.

Trend 4: il settore tecnologico si consoliderà per offrire servizi olistici

Nel 2023 assisteremo a un maggiore consolidamento del settore tecnologico e a un aumento delle acquisizioni. Un cambiamento di mercato che è guidato dalla necessità delle imprese di semplificare le proprie operazioni, portandole a scegliere di collaborare con organizzazioni che offrono una gamma completa di servizi piuttosto che con più fornitori singoli.

Nell’attuale mercato economico, la valutazione di molte aziende sta scendendo rapidamente. Alcuni giganti del settore tecnologico hanno già imposto il blocco delle assunzioni e probabilmente altri intraprenderanno questa strada. Contemporaneamente, molte piccole imprese e start-up saranno diventate mature per l’acquisizione, perché passibili di ricevere una valutazione più bassa o perché si trovano al di sotto del loro valore iniziale di IPO. Le organizzazioni che riusciranno ad avviare sinergie con queste piccole imprese e start-up per aggiungere una nuova dimensione al proprio portafoglio di prodotti e servizi saranno in grado di distinguersi con successo sul mercato.

Trend 5: l’upskilling sarà la chiave per il successo della trasformazione digitale e la sopravvivenza delle aziende

L’industria tecnologica globale continua a soffrire di una grave carenza di talenti e competenze, che si ripercuote sulla capacità delle aziende di portare a termine i loro progetti di trasformazione digitale e ne mette a rischio la sopravvivenza.

La disponibilità limitata di laureati con competenze specialistiche nel campo dei dati mette le imprese nella posizione di dover disporre di personale che abbia competenze corrette e immediatamente applicabili per estrarre valore dai dati. In questo caso, l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) possono essere d’aiuto per gestire le attività operative e più dispendiose in termini di tempo, consentendo ai dipendenti di occuparsi di attività più complesse per le quali è necessario un intuito umano.

Per questo motivo, nel prossimo anno gli investimenti delle aziende in programmi di aggiornamento e riqualificazione dei dipendenti saranno fondamentali per sbloccare la crescita delle imprese e i percorsi di sviluppo futuri. Inoltre, tecnologie come AI e ML contribuiscono ad attrarre anche potenziali clienti, sempre più ricettivi a questo tipo di programmi.

Il rapporto “Limitless: The Positive Power of AI” di Cloudera ha rilevato che la maggior parte (80%) dei knowledge worker è più sicuro nell’assumere nuovi ruoli di responsabilità quando può contare sui progressi di AI/ML e dell’analisi dei dati nel facilitare il loro lavoro.

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