Il paradigma del data fabric si sta rivelando sempre più prezioso per affrontare le sfide legate all’integrazione e alla gestione efficiente delle informazioni, anche in ambito telco. Secondo un’analisi di Stl Partners, il data fabric rappresenta infatti una soluzione strategica per creare una “visione unificata del cliente” e migliorare l’efficienza operativa in un ambiente caratterizzato da numerosi silos di dati e sistemi legacy.
Indice degli argomenti
Comprendere il Data Fabric
Il concetto di data fabric si è affermato come una delle architetture di gestione dei dati più innovative e adatte a rispondere alle sfide della trasformazione digitale, in particolare per settori complessi come le telecomunicazioni. A differenza delle tradizionali architetture basate su data warehouse centralizzati o data lake, che richiedono la migrazione e la centralizzazione dei dati, il data fabric adotta un approccio più dinamico e flessibile. Consente, infatti, l’integrazione e l’orchestrazione di dati provenienti da fonti eterogenee, senza necessariamente spostare fisicamente le informazioni. Questo significa che i dati possono rimanere dove sono stati originariamente creati o archiviati, siano essi on-premise, su cloud pubblici o privati, ma vengono resi accessibili e utilizzabili in modo coerente grazie a un’infrastruttura logica e distribuita.
Una capacità di valore strategico
Nel contesto delle telecomunicazioni, questa capacità assume un valore particolarmente strategico. Le telco, infatti, si trovano a gestire enormi quantità di dati provenienti da fonti diverse: reti, sistemi di supporto alle operazioni (Oss), sistemi di supporto al business (Bss), interazioni con i clienti, dispositivi IoT, e molto altro ancora. Questa frammentazione rende difficile ottenere una visione completa e tempestiva delle operazioni e dei clienti. Il data fabric risponde a questa esigenza consentendo di costruire una mappa virtuale dei dati, collegando tutte le fonti e rendendole fruibili attraverso un layer unificato. Questo permette alle telco di superare i limiti imposti dai silos informativi, di abilitare nuove capacità analitiche e di accelerare i processi decisionali.
Il ruolo dell’AI
Un elemento distintivo del data fabric è la sua capacità di automatizzare molte delle funzioni di integrazione e gestione dei dati. Grazie a tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale e il machine learning, il data fabric è in grado di rilevare automaticamente le fonti di dati, comprendere le relazioni tra di esse, applicare regole di governance, sicurezza e qualità dei dati, e facilitare l’accesso alle informazioni da parte degli utenti autorizzati. Questo si traduce in una maggiore agilità operativa, riducendo i tempi e i costi associati ai tradizionali processi di integrazione e gestione dei dati.
Applicazioni pratiche nelle telco
L’implementazione del data fabric nelle telco non è un esercizio teorico, ma trova già applicazioni concrete che stanno trasformando il modo in cui le aziende del settore gestiscono e valorizzano i propri dati.
Creazione micro-database
Una delle applicazioni più rilevanti riguarda la creazione di micro-database o micro-servizi dati dedicati a ogni singolo cliente, che vengono resi accessibili a tutte le applicazioni e i sistemi aziendali che necessitano di informazioni aggiornate sui clienti stessi. Questo approccio consente di ottenere una visione unificata del cliente (customer 360 view), superando le barriere tra le diverse piattaforme che gestiscono dati di tipo diverso – come le interazioni di rete, le transazioni commerciali, i reclami o le preferenze di consumo.
Integrazione delle informazioni
Grazie al data fabric, le telco possono integrare le informazioni provenienti da questi micro-database in tempo reale o quasi, alimentando sistemi di intelligenza artificiale e machine learning che consentono di personalizzare i servizi offerti, anticipare le esigenze dei clienti e migliorare la customer experience complessiva. Per esempio, una telco può utilizzare queste informazioni per proporre offerte mirate, ottimizzare la gestione delle reti in base al comportamento d’uso degli utenti o prevenire la perdita di clienti identificando segnali di insoddisfazione prima che si traducano in churn.
Orchestrare informazioni in contesti automatizzati
Un’altra area di applicazione cruciale del data fabric riguarda l’integrazione dei dati operativi tra diverse linee di business, in particolare nel contesto del B2B e dell’automazione della rete. In uno scenario in cui le reti stanno diventando sempre più virtualizzate e automatizzate grazie alle tecnologie Sdn (Software Defined Networking) e Nfv (Network Function Virtualization), la possibilità di disporre di dati accurati e tempestivi provenienti da tutta l’infrastruttura è fondamentale per gestire in modo efficiente le risorse, garantire la qualità del servizio e ridurre i costi operativi. Il data fabric consente di orchestrare queste informazioni, integrandole con le altre fonti di dati aziendali, supportando così una gestione più intelligente e proattiva della rete.
Integrazioni di sistemi legacy
Infine, l’adozione del data fabric nelle telco consente di affrontare una delle sfide più complesse per il settore: l’integrazione di sistemi e dati in seguito a fusioni e acquisizioni. Spesso, infatti, le telco si trovano a dover gestire ambienti IT estremamente eterogenei e frammentati, con sistemi legacy difficili da integrare. Il data fabric offre una soluzione flessibile e scalabile per connettere questi sistemi, preservando gli investimenti esistenti ma allo stesso tempo abilitando nuove capacità di gestione e analisi dei dati.
Modelli organizzativi: centralizzato vs federato
Uno degli aspetti più delicati e strategici nell’implementazione di un data fabric riguarda la struttura organizzativa con cui si sceglie di governare i dati. Le telco possono adottare due modelli principali: il modello centralizzato e quello federato, ciascuno con vantaggi e sfide specifiche.
- Nel modello centralizzato, un unico team, solitamente a livello corporate o di gruppo, è responsabile della creazione, gestione e distribuzione dei cosiddetti “prodotti dati”, ossia insiemi di dati organizzati e documentati secondo specifiche regole di qualità, sicurezza e governance. Questo approccio ha il vantaggio di garantire un elevato livello di standardizzazione e controllo, riducendo il rischio di frammentazione e assicurando la coerenza dei dati in tutta l’organizzazione. Tuttavia, può risultare meno flessibile e reattivo, soprattutto in contesti complessi e distribuiti come quelli delle telco, dove le esigenze di gestione dei dati possono variare notevolmente tra le diverse divisioni operative.
- Il modello federato, al contrario, distribuisce la responsabilità della creazione e gestione dei prodotti dati ai singoli domini aziendali, come le business unit o le divisioni operative. Ogni dominio si occupa di governare i propri dati, con una maggiore autonomia e con il vantaggio di poter contare su una conoscenza più approfondita dei dati stessi e dei processi specifici del settore di competenza. Questo consente una maggiore agilità, poiché i team locali possono apportare rapidamente modifiche e innovazioni senza dover passare attraverso un controllo centralizzato. Tuttavia, richiede l’adozione di pratiche condivise di governance e interoperabilità, per evitare il rischio di creare nuovi silos informativi.
Modello federato: il data fabric ideale per le telco
Nelle telco, il modello federato è spesso considerato più adatto, proprio per la natura distribuita e complessa delle loro operazioni. La sfida, in questo caso, è bilanciare l’autonomia dei domini locali con la necessità di garantire coerenza, sicurezza e qualità dei dati a livello aziendale. L’adozione di un framework di governance comune, supportato da strumenti tecnologici che abilitino la collaborazione e il monitoraggio continuo, diventa quindi un elemento imprescindibile per il successo di un data fabric federato.
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