A lungo considerate prevedibili, tradizionali e poco propense al cambiamento, le aziende del settore Energy & Utilities stanno cominciando ad adottare e fare pratica con nuovi strumenti digitali, non solo per soddisfare gli obiettivi di decarbonizzazione, ma anche per guadagnare maggiore visibilità sulle proprie risorse, spesso diversificate e in evoluzione. In questo senso, i dati giocano un ruolo fondamentale.
Ormai è chiaro che, in un contesto competitivo e in continuo cambiamento, le aziende che avranno successo saranno quelle in grado di adeguarsi a quella agilità imposta dalla digital transformation, che saranno cioè in grado di modernizzarsi e di stare al passo con l’ineluttabile innovazione, di lavorare iterativamente, in modo condiviso, con trasparenza e di sperimentare.
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Virtualizzazione dei dati: tutti i benefici per il settore Energy & Utilities
La Data Virtualization è un approccio di integrazione e gestione dei dati che offre al settore Energy & Utilities accesso in tempo reale a fonti di dati diverse, senza che queste debbano essere replicate. Ciò offre livelli di agilità maggiori rispetto agli approcci tradizionali, che rendono difficile un accesso ai dati in tempo reale, li organizzano in silos, che richiedono spazio di archiviazione aggiuntivo, introducendo una latenza temporale, spesso significativa rispetto alla fonti a partire dalle quali sono costruiti.
La virtualizzazione dei dati è in grado di supportare tipologie di dati diverse, siano essi in cloud o on-premise, strutturati o non strutturati, statici o in evoluzione. Rappresentando un livello logico e centralizzato di accesso ai dati unificato per l’intera azienda, la Data Virtualization offre poi ulteriori benefici: rende disponibile un modello semantico unico, nasconde agli utenti la complessità tecnica dell’accesso ai dati, sia per quanto riguarda il formato, che rispetto alla loro distribuzione geografica, che peraltro è in continuo movimento, potendo migrare da on-premise in cloud e da un cloud all’altro.
“Per le aziende del settore Energy & Utilities, questo garantisce l’agilità non solo di poter lavorare con i dati senza perdere tempo a comprenderne la natura tecnica, ma anche di poter affrontare migrazioni complesse senza impattare le attività quotidiane. Inoltre, consente di implementare policy di sicurezza e protocolli di governance per tutta l’azienda da un solo punto di controllo, facilitando la conformità e il rispetto delle regole che governano l’uso dei dati” spiega Andrea Zinno, Sales Director & Data Evangelist di Denodo, leader nella gestione dei dati che fornisce prestazioni senza pari, accesso unificato alla più ampia gamma di fonti aziendali, big data, cloud e non strutturate e il provisioning e la governance dei servizi dati più agili.
Più agilità e semplicità nell’accesso, gestione e delivery dei dati
Tra i vantaggi offerti dalla Data Virtualization per le aziende del settore Energy & Utilities, la possibilità di implementare un modello semantico unico, separando la rappresentazione dei dati dalle loro occorrenze, è sicuramente l’aspetto più interessante, consentendo, grazie a questo disaccoppiamento, di caratterizzarli con un linguaggio adatto al business e di costruire, laddove servisse, nuovi dati, secondo il noto processo iterativo che vede dai elementari combinarsi in costrutti più complessi, in modo da indirizzare le esigenze informative di chi deve prendere decisioni.
Un livello logico di virtualizzazione dei dati offre tale agilità indipendentemente da quanto l’infrastruttura sia legata alla tecnologia esistente. La Data Virtualization rende infatti particolarmente semplice la migrazione dei dati, sia essa tecnologica o geografica, garantendo quella continuità operativa necessaria al funzionamento efficiente di ogni realtà aziendale. Gli utenti business del settore possono così concentrarsi sui loro obiettivi, strategici o tattici che siano, facendo sì che l’innovazione possa scorrere veloce e fluida.
Energy & Utilities e raccolta dati, parola d’ordine: parsimonia
Zinno tiene a sottolineare che “Se è vero che l’approccio logico alla gestione e integrazioni dei dati basato sulla Data Virtualization facilita ed rende efficiente la gestione e il delivery dei dati, la loro raccolta dovrebbe essere parsimoniosa, poiché per quanto i dati siano completamente fruibili e disponibili per essere utilizzati, farlo senza un fine è solo uno spreco di risorse“.
A fronte di una raccolta dei dati parsimoniosa, anche il loro stoccaggio deve essere altrettanto oculato: ancora una volta, copiare e replicare i dati solo perché qualcuno potrebbe averne bisogno, non è esattamente una scelta amica dell’ambiente. Infatti, ogni “punto di stoccaggio” consumerà energia e richiederà risorse per essere gestito, così come saranno necessarie energia e risorse per il trasporto da un punto all’altro. In altre parole, ciò di cui si sente necessità è una nuova logistica dei dati, che sappia ottimizzare i magazzini esistenti, senza crearne di nuovi al solo fine di memorizzare ciò che è già presente altrove, facendo viaggiare solo ciò che deve essere effettivamente consegnato e farlo solo quando la consegna viene effettivamente richiesta.
“Questa nuova logistica non è sostituiva dell’esistente, ma ne rappresenta un potenziamento, e come tale dovrebbe essere colto laddove sia conveniente farlo” continua Zinno. Non si tratta quindi di dismettere tutti i magazzini esistenti, ma di valutare se una nuova esigenza di integrazione, un nuovo modello, un nuovo paradigma, debba necessariamente tradursi nella costruzione di nuovi o, piuttosto, pensare di sfruttare quelli esistenti, affidandosi a un nuovo modello di “connessione” tra di essi che sia in grado di movimentare i dati solo quando abbia senso farlo e con la massima efficienza, riducendo al contempo le risorse necessarie a consegnare quanto richiesto.
La metafora della data ecology
Questo approccio è ben sostenuto dalle architetture logiche per l’integrazione dei dati, dove la separazione tra “cercare ciò di cui ho bisogno” e “averne reale disponibilità” consente comunque di predisporre un punto unico di accesso ai dati, dove questi siano mostrati nel loro significato e nella loro origine, potendo quindi soddisfare le necessità esplorative da parte di chi i dati deve usare e, al contempo, di muovere e consegnare i dati solo quando questi siano stati scelti e quando chi li deve usare sia pronto a farlo.
Una ecologia dei dati si fonda sulla consapevolezza che i dati non sono un qualcosa a sé stante, ma costituiscono un modo per dialogare digitalmente con il mondo, rappresentandolo ma anche influenzandolo. È proprio questa complessa interazione che deve aderire a principi di sostenibilità e di rispetto per le risorse disponibili, perché ogni mondo digitale non lo è mai completamente: ciò che è digitale verrà sempre e comunque gestito da ciò che è fisico.
“Riconoscendo la complessità dell’ecosistema dati e le mutue interazioni che prendono vita al suo interno, dunque, è necessario iniziare a pensare a un cambiamento che potremmo definire ontologico, spostandosi da un approccio antropocentrico ai dati a uno biocentrico” conclude Zinno.
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