Condividi l'articolo

Modern BI & Hyperautomation

Uno dei concetti critici per le imprese è quello dell’agilità.

Le esigenze del mercato cambiano molto velocemente e le aziende devono essere in grado di reagire rapidamente per soddisfarle le aspettative del business. Lo sviluppo rapido di nuovi servizi e applicazioni diventa essenziale, ed in questo nuovo processo le metodologie agili della DevOps diventano la chiave di volta per la costruzione della nuova flessibilità dell’IT.

In questo nuovo scenario di trasformazione digitale i processi messi in atto, legati all’agilità, attraverso l’introduzione di metodologie e framework sono sempre più sono strettamente legati alla gestione e all’analisi dei dati, dove se  questi non sono rapidamente disponibili, la trasformazione rallenta e l’innovazione frena.

Continuous Improvement

lIl successo di DevOps ha messo in evidenza la necessità di creare velocemente nuovi servizi in cloud o nuove applicazioni mobili, ma non riesce a rispondere al problema dei dati che devono alimentare tutto.

Quando questi non ci sono, sono di difficile reperimento o di complessità tale da non dare una immediata e chiara lettura, il vantaggio tattico derivato dalla velocità insita nell’agilità perde di efficacia. Rilasciare senza poterne alimentare la prosecuzione o valutarne il risultato per correggere le scelte in movimento, può portare ad un vicolo cieco, che vanifica gli investimenti.

Proprio per superare tali difficoltà è nato il DataOps.

Il DataOps come il DevOps non indica una particolare tecnologia ma un approccio complessivo, una cultura.

La gestione dei dati aziendali viene modellato perché questi siano corretti e consistenti, lungo i vari processi aziendali e soprattutto disponibili in breve tempo alle applicazioni e ai servizi che devono consumarli, e rendendoli immediatamente fruibili al business, al marketing o all’IT e più in generale agli organi decisionali. 

DataOps ha molte implicazioni tecniche che impattano sulle strategie e sulle soluzioni di data management, per garantire che sia sempre possibile controllare la correttezza delle informazioni e il loro utilizzo in modo proprio ed efficace.

L’hyper automazione è l’applicazione di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale (AI) o il Machine Learning (ML) per automatizzare i processi che ha un impatto significativo rispetto all’automazione classica, e permette l’applicazione del concetto del DataOps

Burn chart

Nessun tool sarà mai in grado di sostituire l’operatività e la capacità di estrarre informazioni dai dati della mente umana, ma nessun umano sarà più veloce di un processo di RPA o raggiungerà le capacitò di un algoritmo di AI e ML, o più preciso di una rappresentazione attraverso un prodotto di modern BI.

Nasce dunque a necessità di trovare i giusti tool da adoperare, per definire un processo di automazione vincente, come può essere il connubio tra l’RPA di un prodotto come UI Path e la potenza di analisi derivata da Alteryx incorporate nella capacità di  rappresentazione visuale di Tableau.

img

Le idee al centro del processo di innovazione che nasce dalle persone, la velocità di un processo agile sviluppato attraverso tool moderni e flessibili, verso una gestione illuminata dei dati al servizio del business, lo scopo ultimo della Modern BI & HyperAutomation.

0 commenti

Invia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *