Stefano Mancino (Hitachi) tra i protagonisti del Data Management Summit

Stiamo rivelando giorno dopo giorno tutti i professionisti che parteciperanno con le loro presentazioni all’evento più importante del Data Management. Per la prima volta un forum cerca di concentrarsi sul Data Management nella sua interezza, dalla governance, attraverso la sicurezza, il cloud, il machine learning, la virtualizzazione dei dati e molto altro. Oggi vi presentiamo Stefano Mancino

Parlaci un po’ di te e del tuo background professionale (usare la prima persona)

Sono un grande appassionato di tecnologia ed informatica sin da quando ero bambino. La mia formazione è iniziata con il Commodore64 e l’Amiga 500, imparando i rudimenti della programmazione. In seguito alla laurea in Ingegneria Informatica, ho sempre affiancato le mie passioni alla mia professione, aprendomi tante strade in diversi filoni come la programmazione web, l’advertising, l’analisi e il processamento dei segnali audio che ha portato alla produzione di un disco, fino all’intelligenza artificiale e alla robotica, culminando nella mia principale passione che è l’Internet of Things.

Il filone comune di queste esperienze sono i dati, sempre al centro della mia attenzione. Ho avuto la fortuna di lavorare in contesti sia di tipo Enterprise che in StartUp dove ho approfondito braccio a braccio con i clienti tematiche di Data Warehousing, Cyber Security, Data Management, IoT, Industrial IoT e Data Governance, tutte accomunate dalla finalità di produrre advanced analytics sui dati e quindi trasformare i dati grezzi presi dalle sorgenti in contenuti ad alto valore per il business.

Quali sono le vostre sfide, cosa vi piace fare con i dati?

La sfida che la maggior parte delle aziende deve affrontare è come gestire e ottenere l’accesso al patrimonio informativo che si forma dalla commistione di innumerevoli sorgenti. Un nome appropriato per tutti questi dati che non possono essere visualizzati, utilizzati o gestiti, è dark data.

Una varietà di contesti rendono questo problema particolarmente centrale:

• I volumi di dati stanno esplodendo, aumentando la quantità di dati che devono essere compresi o rimanere dark data. Secondo IDC, viene analizzato solo il 2,5% circa di tutti i dati; il resto è perso e il suo valore potenziale inutilizzato.
• L’adozione del cloud pubblico ha notevolmente ampliato le posizioni in cui risiedono i dati e ha allentato il controllo sulla creazione e la gestione dei dati. Gartner® prevede che “Entro il 2022, i servizi cloud pubblici saranno essenziali per il 90% dell’innovazione dei dati e dell’analisi”. Secondo ESG, l’81% delle aziende utilizza più di un provider di infrastrutture cloud, sia per IaaS che per PaaS. Ed il 51% ne usa tre o più.
• L’utilizzo self-service dei dati deve essere supportato per  renderne effettivo l’utilizzo da parte di tutto il team. Se i dati sono dark, di fatto non esistono e non vengono sfruttati dagli utenti. Se è difficile da trovare, la produttività precipita. Un rapporto di 451 Research sui Data Ops ha rivelato che il 25% di tutti i chief data officer (CDO) con più di 2 PB di dati afferma che il personale trascorre oltre il 50% del tempo  per trovare e per accedere ai dati.

Pensi che le aziende abbiano la cultura giusta per gestire i dati in modo corretto?

Hitachi Vantara crede che il Data Ops rappresenti il futuro della gestione dei dati. DataOps, definito come evoluzione delle pratiche di DevOps applicate alle sfide dei dati aziendali, risolve molti dei problemi che le aziende devono affrontare per sfruttare la potenza dei dati espandendone l’utilizzo in ogni contesto organizzativo.

Man mano che il Data Ops viene adottato in modo più pervasivo è chiara la necessità di adattatsi alle esigenze univoche di un’organizzazione. In Hitachi Vantara crediamo che DataOps debba evolversi per affrontare problemi come la governance dei dati, la sicurezza e il controllo degli accessi in modo automatizzato e scalabile. Parte dell’evoluzione sarà culturale ed è di questo che vogliamo parlare in questo articolo. Riteniamo che le seguenti dimensioni culturali siano cruciali per l’adozione di successo di DataOps: 

• Collaborazione 
• Automazione e mindset incentrato sui metadati 
• Dati come risorsa condivisa 
• Design thinking end-to-end 
• Rimozione dei data silos
• Processo decisionale push-down

Quali sono le sfide più importanti per i CIO, CDO, CTO nel 2022?

Le sfide chiave per i CIO nel 2022 sono:

• Costi di backup: costi proibitivi per strategie di constant backup
• Posizionamento dei dati: dove posizione i miei dati ottimizzando i costi rispetto alla frequenza di utilizzo
• Conformità alle normative: potrei non conservare tutti i dati richiesti dalle norme di conformità
• Duplicazione massiccia: la metà di tutti i dati aziendali è duplicata
• Complessità del cloud: quali dati trasferire nel cloud? Come posso garantire la loro protezione?

Le sfide chiave per i CDO nel 2022 sono:

• Proliferazione dei dati: tipi di dati differenti da molteplici fonti
• Passare al cloud è difficile: più opzioni di processing, realtà ibride e multi-cloud complicano l’ecosistema
• Divario di competenze: è difficile trovare persone con competenze recenti nella gestione dei dati.
• Dark Data: dove sono i rischi e le opportunità in tutti i dati che stiamo raccogliendo?
• Sovraccarico normativo: come possiamo tenere il passo con normative sempre più complesse e rigorose?

Abbiamo la fortuna di averti alla tavola rotonda (Data Governance) un argomento interessante… cosa ne pensi? Dove andrà il tuo contributo?

La governance dei dati è un concetto di data management che affronta il problema dei rischi associati all’uso dei dati rispetto al valore dalla fase di acquisizione fino all’analisi. La governance dei dati è basata su policy per gestire la conformità normativa, la qualità dei dati e l’accesso ai dati. Una buona governance dei dati significa fornire i dati giusti alle persone giuste al momento giusto per accelerare i tempi di fruizione e per ottenere informazioni dettagliate e coerenti.

Le politiche e le procedure di governance dei dati sono sostenute da tecnologie intelligenti. Esempi di abilitanti tecnologici per applicare tali politiche includono il tracciamento del lineage dei dati basato sui metadati, il mascheramento automatico delle informazioni sensibili, l’accesso basato sui ruoli alle informazioni per garantire che i dati disponibili per i consumatori siano attendibili.

La governance dei dati è focalizzata sulla mitigazione del rischio migliorando l’accuratezza dei dati. Esempi di casi d’uso includono la conformità al GDPR e al CCPA per la privacy dei dati, l’accesso basato sui ruoli alle informazioni per promuovere la collaborazione e il self-service per i consumatori di dati e il mascheramento di informazioni finanziarie o mediche sensibili. Una buona governance dei dati sta diventando sempre più importante con l’aumento della domanda di dati provenienti da fonti eterogenee e la crescita di informazioni dettagliate associate.

La governance dei dati è uno dei principi di una pratica Data Ops. Data Ips (intelligent data operations) è una metodologia: un cambiamento tecnologico e culturale per migliorare l’utilizzo dei dati da parte della tua organizzazione attraverso una migliore collaborazione e automazione. Ciò significa maggiore affidabilità e protezione dei dati, tempi di ciclo più brevi per la consegna delle informazioni e una gestione dei dati più conveniente.

Fin dall’inizio avete sostenuto l’evento Perché?

Data Fabric e Data Governance sono tematiche in continua evoluzione, le tecnologie abilitanti sono sempre più ricche e innovative, come Hitachi crediamo di poter contribuire a dar forma a queste evoluzioni e il confronto con i diversi attori del Mercato è vitale per arricchirci di stimoli e determinare le linee di indirizzo.

Perché non puoi perderti il Data Management Summit

Il DMS è un evento esclusivo per guidare la comunità di gestione dei dati nel panorama tecnologico, un forum di discussione aperto per condividere esperienze e casi d’uso. Un summit essenziale per CIO, CTO, CDO, BI Managers, Data Governance Officers, Data Scientists che implementano tecnologie emergenti per risolvere nuove sfide tecnologiche. L’evento si svolge in differenti edizioni ed in differenti paesi. L’edizione spagnola si é celebrata il 27 e 28 Ottobre presso l’Universitá Nebrija di Madrid, mentre quella italiana si celebra presso Luiss Hub il 23 Novembre in modalitá ibrida, tutti i relatori saranno presenti fisicamente a Milano ma l’evento si potrá seguire in streaming. L’evento ha un capienza limitata sia nella edizione onsite (40 posti giá tutti assegnati) che in quella online (con massimo 150 iscritti)

Per registrarsi occorre farlo sul sito.

http://datamanagementsummit.org