La gestione delle infrastrutture dati sta attraversando una fase di profonda trasformazione, in cui i vecchi paradigmi faticano a rispondere alle nuove esigenze di agilità aziendale. Un’intervista approfondita condotta da Rob Ludeman, senior director di product marketing presso Everpure, a Nihal Mirashi, solutions marketing lead per i database della stessa azienda, ha messo in luce i risultati di uno studio globale intitolato “The State of Database Infrastructure 2026 – Survey Analysis”. Il report, sviluppato in collaborazione con la società di ricerca Vanson Bourne, ha coinvolto oltre 500 professionisti tra responsabili delle infrastrutture, amministratori di database (DBA) e proprietari di applicazioni, delineando un quadro complesso in cui spicca la centralità del cloud ibrido.
Indice degli argomenti
Il volto attuale del cloud ibrido nelle grandi aziende
La diffusione di massa di un modello standard
La quasi totalità del mercato enterprise ha ormai adottato soluzioni infrastrutturali flessibili, ridefinendo i confini del data center tradizionale. Come evidenziato da Nihal Mirashi basandosi sulle rilevazioni dello studio, il 93 percento delle organizzazioni intervistate possiede un ambiente di cloud ibrido. Questo dato dimostra come l’approccio misto sia diventato il modello standard di riferimento per le imprese globali, segnando un netto distacco rispetto alla situazione di soli cinque anni fa.
Nelle parole di Mirashi, «Non sorprende che i risultati mostrino che la maggioranza, direi praticamente tutti poiché si parla del 93 percento delle organizzazioni o dei rispondenti, disponga di un ambiente di cloud ibrido». Questa capillarità riflette la necessità iniziale delle aziende di cercare maggiore flessibilità operativa, posizionando i propri carichi di lavoro su piattaforme diversificate.
La crescente difficoltà di gestione e la frizione operativa
Tuttavia, la massiccia adozione di questa architettura non si è tradotta automaticamente in una semplificazione dei processi aziendali. Al contrario, il 73 percento dei professionisti intervistati ha ammesso che la gestione del proprio ecosistema di cloud ibrido è diventata significativamente più difficile rispetto a tre anni fa.
Questa crescente complessità scaturisce non tanto dalla compresenza di più sedi fisiche o virtuali, quanto dalla progressiva stratificazione dei flussi di lavoro, dall’utilizzo di strumenti eterogenei e dalla frammentazione delle metodologie operative. Quella che inizialmente era stata presentata come una promessa di assoluta flessibilità ed elasticità sta introducendo una forte frizione operativa all’interno dei reparti IT, costringendo le aziende a fare i conti con problemi emergenti come la sovranità dei dati e la conformità normativa, specialmente in Europa, dove cresce la richiesta di spazi di archiviazione sicuri e localizzati.
I silos di dati e il dilemma dei costi imprevedibili
Come nascono le barriere invisibili in azienda
Un’altra conseguenza diretta delle attuali criticità gestionali è la persistenza dei silos informativi. Nessuna organizzazione pianifica i propri sistemi con l’intenzione esplicita di creare barriere interne, ma queste si sviluppano quasi inevitabilmente a causa di scelte dettate dalla prudenza nel breve termine.
Quando viene introdotto un nuovo applicativo o un nuovo database, la tendenza comune dei team tecnici è quella di isolarlo per evitare che eventuali anomalie possano impattare negativamente sui sistemi di produzione principale. Sebbene questa separazione appaia corretta nell’immediato, sul lungo periodo genera una proliferazione di strumenti e flussi di lavoro differenti. Il risultato finale è un aumento della complessità sistemica, una drastica riduzione della visibilità complessiva sui dati aziendali e un rallentamento generale del progresso tecnologico.
L’impossibilità di pianificare i budget a lungo termine
La frammentazione infrastrutturale si riflette in modo altrettanto pesante sulla stabilità finanziaria delle imprese. Secondo i dati emersi dal report di Vanson Bourne, il 60 percento degli intervistati dichiara di non avere alcuna fiducia nella propria capacità di prevedere i costi infrastrutturali su un arco temporale di tre anni.
Ad aggravare questa incertezza si aggiunge il fatto che il settantuno percento dei rispondenti ha riferito di aver subito rincari improvvisi o sorprese di budget da parte dei propri fornitori tecnologici. Questa imprevedibilità dimostra come i costi non stiano crescendo in modo proporzionale alla reale domanda aziendale, ma siano spesso gonfiati da fattori esterni come i costi di migrazione, i cambi di tariffazione dei vendor o una pianificazione imprecisa della crescita dei dati, costringendo i responsabili finanziari a continui aggiustamenti.
Il paradosso della modernizzazione e la paura del downtime
Un modello di migrazione strutturalmente superato
Il concetto stesso di aggiornamento dei database si scontra oggi con quello che nel report viene definito come il “paradosso della disruption”. Le organizzazioni sono pienamente consapevoli dell’importanza di adottare piattaforme database di ultima generazione, ma l’approccio tradizionale con cui si affrontano questi progetti è rimasto immutato per decenni.
Solitamente, il processo prevede una pianificazione dettagliata, la definizione di una finestra di blocco dei sistemi, l’esecuzione della migrazione e una successiva fase di convalida con la speranza che tutto funzioni correttamente. Questo modello è giudicato superato dagli esperti poiché associa intrinsecamente il progresso tecnologico al disservizio. A causa di questo timore, l’85 percento dei professionisti intervistati guarda con forte preoccupazione alle iniziative di modernizzazione, preferendo a volte rimandare l’innovazione pur di preservare la stabilità operativa.
Il rifiuto categorico del downtime, anche se pianificato
Questo freno psicologico e tecnico diventa ancora più evidente se si analizza la tolleranza delle aziende verso le interruzioni di servizio. Lo studio evidenzia che per il settanta percento dei rispondenti il downtime, persino quando è preventivamente pianificato, non è più considerato ammissibile all’interno della propria organizzazione.
In passato l’interruzione temporanea dei sistemi era accettata come una componente inevitabile della gestione IT, ma oggi la continuità operativa assoluta è diventata un requisito imprescindibile per qualsiasi attività economica. Come spiegato da Nihal Mirashi, per superare questa situazione occorre cambiare radicalmente la filosofia d’intervento: «La modernizzazione dovrebbe essere continua e non dirompente, non basata su eventi».
La corsa verso l’intelligenza artificiale e il limite delle infrastrutture
L’ottimismo per i carichi di lavoro vettoriali
L’urgenza di rinnovare le architetture dati è strettamente legata alla rapidissima diffusione dell’intelligenza artificiale nei processi di business. I professionisti del settore mostrano una forte consapevolezza riguardo alle potenzialità delle nuove tecnologie: l’86 percento degli intervistati vede con estremo favore l’introduzione dei carichi di lavoro basati su vettori IA ed è convinto che il ruolo stesso del database sia destinato a cambiare radicalmente nel prossimo futuro. L’arrivo sul mercato di piattaforme dotate di capacità IA native promette di trasformare i database da semplici contenitori di informazioni a motori strategici per l’analisi avanzata.
Il divario tecnologico e l’analogia dell’hardware obsoleto
A fronte di questo grande entusiasmo per l’innovazione software, emerge però un preoccupante divario sul fronte dell’hardware e dei sistemi di archiviazione sottostanti. Il 71 percento degli intervistati dichiara infatti di non essere sicuro che la propria attuale infrastruttura sia in grado di supportare l’implementazione di queste nuove tecnologie.
Durante la conversazione, Rob Ludeman ha paragonato questa situazione al tentativo di installare l’ultima versione di un sistema operativo moderno su uno smartphone vecchio di otto anni, evidenziando una profonda incongruenza strutturale. Se un’infrastruttura poteva risultare adeguata per gestire i tradizionali carichi di lavoro di tipo transazionale (OLTP) o analitico (OLAP), essa rischia di rivelarsi del tutto insufficiente davanti alle specifiche necessità computazionali e di bassa latenza richieste dall’intelligenza artificiale. Mirashi ha confermato questa tendenza sottolineando la transizione in atto nel mercato: «Le prestazioni sono un prerequisito ormai scontato, adesso si tratta di sicurezza operativa».
L’evoluzione del ruolo del DBA: da operatore a stratega
Il peso della manutenzione e della rivalidazione continua
L’inadeguatezza dei sistemi tecnologici si ripercuote direttamente sulla quotidianità dei Database Administrator, limitando la loro capacità di portare valore aggiunto in azienda. I dati del report rivelano che l’ottanta percento dei DBA trascorre la maggior parte del proprio tempo in attività di rivalidazione dei sistemi piuttosto che nell’innovazione.
Più in dettaglio, circa il cinquantacinque percento delle ore lavorative di questi professionisti viene assorbito da compiti di pura manutenzione ordinaria e dalla verifica ripetitiva del corretto funzionamento delle macchine. Questo squilibrio rappresenta un grave costo opportunità per le imprese, che si trovano a impiegare personale altamente qualificato e remunerato in mansioni ripetitive e a basso valore strategico. Esaminando questo aspetto, Mirashi ha sottolineato l’impatto economico di tale dinamica: «Penso che riguardi il modo in cui spendi il tuo tempo, giusto? E lo abbiamo accennato un po’. Abbiamo parlato del fatto che i team passano la maggior parte del tempo a fare lavori di manutenzione, e credo che questo sia il costo nascosto».
Nuove competenze per guidare l’innovazione
Nonostante i vincoli imposti dalle attuali architetture, il profilo professionale degli amministratori di database sta mostrando una forte spinta al cambiamento. La maggior parte dei DBA intervistati ha dichiarato di essere attivamente impegnata in percorsi di aggiornamento professionale per acquisire competenze legate alle nuove tecnologie, come l’apprendimento automatico, l’integrazione avanzata dei dati e la gestione dei modelli predittivi.
L’obiettivo a lungo termine delle aziende è favorire la transizione di queste figure da meri operatori tecnici a veri e propri strateghi del dato, capaci di dialogare con le altre linee di business e di ottimizzare l’efficienza complessiva. Questo passaggio fondamentale richiede tuttavia la progressiva eliminazione delle attività manuali e dei flussi di lavoro ridondanti, obiettivi raggiungibili solo attraverso una profonda revisione dell’infrastruttura tecnologica che supporta gli ambienti aziendali.
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