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Quali sono le migliori soluzioni per garantire la business continuity?

Nell’era digitale il successo del business è legato indissolubilmente all’efficienza della tecnologia impiegata in ogni fase operativa delle attività aziendali. E l’asset più importante è senza dubbio la mole di dati in continua crescita che - se adeguatamente processati e analizzati - rappresentano un valore inestimabile per l’azienda. Queste informazioni devono poter essere sempre accessibili, a prescindere dalla loro tipologia e dal loro volume: senza una costante disponibilità di dati, infatti, le attività, i processi operativi e i servizi si inceppano e il business rischia di collassare.

Date queste premesse risulta evidente il ruolo centrale della business continuity, ovvero di tutte quelle azioni rivolte ad assicurare la resilienza della struttura di fronte a eventuali criticità, con l’obiettivo di garantire la continuità operativa. Un’eccellente strategia di risk management, infatti, non può più ignorare quest’ultimo aspetto: in un mercato che non ammette esitazioni e viaggia a un ritmo sempre più rapido, la continuità operativa è fondamentale. Da essa dipendono in buona parte la soddisfazione dei clienti, il vantaggio competitivo dell’azienda e, pertanto, il successo del business. Non essere in grado di individuare rapidamente il problema porta a una vasta gamma di spiacevoli conseguenze, come tempo perso a inseguire il problema sbagliato, tempi di inattività prolungati, frustrazione (e quindi insoddisfazione) degli utenti/clienti, obiettivi aziendali mancati o perdita di fatturato.

 

Tecnologie cognitive e intelligenza artificiale per la business continuity

Come gestire dunque l’enorme volume di dati in un flusso operativo snello, veloce, sicuro e senza soluzione di continuità? I metodi di analisi tradizionali ormai non risultano abbastanza efficaci, al contrario, nuove tecnologie come intelligenza artificiale, cognitive computing, machine learning e predictive analytics rappresentano gli alleati ideali delle aziende per garantire la business continuity e stanno soppiantando l'analisi tradizionale per aiutare a trovare gli indicatori di rischi sia noti che ignoti. Le tecnologie cognitive sono utili per anticipare e gestire in modo proattivo i rischi con l’obiettivo di migliorare le prestazioni aziendali e acquisire così vantaggio competitivo.

La data science e l’apprendimento automatico, impiegati insieme in una soluzione di analisi predittiva, migliorano le prestazioni e la disponibilità delle applicazioni, colmando il cosiddetto app-data gap. Non solo: l'utilizzo di tecnologie di machine learning per la gestione dell'infrastruttura, oltre a ottimizzare la produttività aziendale, sgrava l'organizzazione IT da diverse incombenze permettendole così di concentrarsi su iniziative a più alto valore aggiunto.

 

Soluzioni di business continuity: la strategia ideale in 6 punti

La strategia ideale per assicurare la business continuity, secondo gli esperti, dovrebbe prevedere l’impiego di soluzioni di apprendimento automatico e analisi predittiva in grado di garantire l’esecuzione ottimale di sei funzionalità principali:

  1. Previsione dei tempi di inattività: l'infrastruttura deve essere in grado di prevedere le potenziali cause di lentezza e tempi di inattività ben prima che si verifichino.
  2. Prevenzione automatica dei tempi di inattività: una volta effettuata la previsione, gli strumenti implementati dovrebbero essere in grado di prevenire automaticamente la situazione avversa attraverso l'apprendimento automatico.
  3. Soluzioni prescrittive: nella remota ipotesi in cui l'infrastruttura non dovesse essere in grado di prevenire automaticamente un problema, il sistema dovrebbe comunque riuscire a fornire una soluzione chiara e prescrittiva, riducendo al minimo i tempi di fermo.
  4. Root Cause Analysis rapide: nelle rare occasioni in cui non risulti disponibile alcuna prescrizione automatica, è necessario identificare rapidamente la causa principale del problema, in modo da giungere il più velocemente possibile a una soluzione.
  5. Applicazione di analisi cross-stack: la capacità di analisi predittiva dovrebbe includere la conoscenza approfondita e la capacità di raccogliere informazioni attraverso lo stack dell'infrastruttura. Se uno strumento non analizza le interazioni attraverso l'ecosistema, infatti, non può fornire una fotografia chiara e olistica della situazione: questo può tradursi in falsi allarmi, incapacità di individuare in anticipo eventuali criticità e, dunque, di risolvere rapidamente i problemi quando si verificano.
  6. Assistenza tecnica supportata dalle analisi: è importante chiedere al fornitore delucidazioni in merito alle policy di supporto tecnico. Una soluzione eccellente di advanced analytics sarà in grado di eliminare la necessità di tecnici di supporto in prima linea, grazie all’automatizzazione dei processi fornita dall’analisi predittiva. Questo approccio ridurrà quindi a una bassa percentuale di problemi la necessità di chiedere assistenza con un ingegnere altamente specializzato, il quale grazie a competenze e tecnologie specifiche potrà risolvere rapidamente anche il problema più complesso.


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