Un progetto SAM (Software Asset Management) che si basa su dati inattendibili rischia di non avere una buona riuscita. Ecco una guida per verificare in tempo reale la loro qualità attraverso la generazione di eventi e l’impostazione di alert automatici.
Una practice SAM deve obbligatoriamente poggiare le proprie fondamenta su dati affidabili. Chiunque conosca la ISO 19770, lo standard internazionale per la gestione delle risorse IT, lo sa. Dai tubi sporchi non può uscire acqua pulita.
I dati che sono necessari al SAM Manager per determinare la compliance e attuare modelli di ottimizzazione non provengono solo dagli inventari dei device. Sono coinvolte anche molte altre sorgenti, come ad esempio gli strumenti di virtualizzazione, i network discovery, l’elenco HR dei dipendenti, le API Cloud (Microsoft Office 365 per dirne una), i network license server e chi più ne ha, più ne metta.
È impensabile avere dati affidabili attraverso una collezione manuale di queste sorgenti e oramai tutte le aziende utilizzano strumenti, più o meno evoluti, per raccogliere i dati utili al SAM e trasformarli in informazione, conoscenza e saggezza secondo la gerarchia DIKW (Data-Information-Knowledge-Wisdom).
Il cuore della base dati che alimenta il SAM ha caratteristiche effimere (cioè un tempo di validità molto basso) e per questa ragione il flusso deve essere continuo, ovvero costantemente aggiornato. Se interrotto, si corre il rischio di creare scenari di analisi basati su dati sbagliati, con l’inevitabile conseguenza che questi saranno non solo inutili ma persino dannosi.
Non c’è bisogno di un esperto per capire che, vista la rapidità con cui si muove l’ecosistema applicativo aziendale, un’analisi what-if basata su dati di inventario vecchi anche solo di un trimestre, non può darci una misura corretta delle azioni da intraprendere.
Vista l’importanza di disporre di dati attendibili, il SAM Manager deve affidarsi a strumenti che siano in grado di monitorare la continua trasmissione dei dati dalle varie sorgenti al SAM e avvisarlo prontamente quando il flusso si interrompe.
Per chi non lo sapesse, il termine “evento” in informatica indica il mezzo utilizzato dagli oggetti per segnalare all’applicazione di cui fanno parte il verificarsi di una determinata situazione e le best practice di settore consigliano l’introduzione di un apposito processo (l’Event Management, appunto) per gestire gli eventi e fare evolvere i dati che essi contengono in saggezza.
Normalmente gli strumenti di monitoraggio e i processi di Event Management utilizzati dalle aziende sono focalizzati a rilevare possibili malfunzionamenti. Registrano quindi per lo più eventi del tipo “non funziona” e non eventi legati alla qualità dei dati come “il dato non è aggiornato”. Di conseguenza il SAM Manager non ha modo di effettuare le opportune verifiche prima di effettuare le sue analisi.
Per questo motivo, all’interno dei progetti SAM, suggeriamo di intervenire nei processi di Event Management dell’azienda, definendo, assieme al team di monitoraggio, regole che siano in grado di evidenziare la mancanza di accuratezza dei dati: per ogni sorgente dati definiamo delle misurazioni qualitative e quantitative e delle soglie di accettabilità che vadano a determinare il grado di affidabilità della sorgente e a evidenziare warning e alert in relazione alla stessa.
Per determinare i test e le interrogazioni da effettuare con regolarità per la generazione di eventi, il primo passo è quello di determinare quali sono i fattori che garantiscono l’affidabilità dei dati.
Nella tabella sottostante vengono descritti alcuni possibili scenari di trasmissione dati che possiamo trovare all’interno del flusso, con i relativi parametri di valutazione e possibili test/query da considerare per determinarli in modo oggettivo.
Quali sono gli step da effettuare per generare eventi legati alla qualità del dato?
Per ogni flusso informativo, identificate le sorgenti dati e le relative componenti critiche (strumenti coinvolti, file da importare, prossimità del dato etc.) nel percorso sorgente-destinazione (normalmente lo strumento SAM) e i parametri di valutazione delle stesse (vedi tabella sopra).
Per ogni componente, definite la soglia che determinerà la tipologia di evento (info, warning, error). Nella tabella vista precedentemente ci sono interrogazioni che devono essere personalizzate secondo le esigenze specifiche; tali variabili (ad esempio il numero dei giorni, il numero dei file, la percentuale di copertura) andranno a definire il grado di affidabilità.
Tipicamente consigliamo di impostare tre soglie per distinguere tre diverse situazioni: il dato inaffidabile, il dato obsoleto, il dato di qualità.
L’alert è collegato alla soglia: “scatta” in funzione del superamento della stessa e ci avvisa di un eventuale problema sulla qualità dei dati. E possiamo farlo sia in modalità sincrona (invio di una mail ad-hoc) che asincrona (invio di un report periodico).
Ogni modalità ha pro e contro ma va sempre considerato che quello che interessa a un SAM Manager è avere sotto gli occhi una panoramica della situazione dell’affidabilità dei dati. Quindi, qualunque sia la modalità di alert scelta, non si deve perdere di vista l’obiettivo: informare prontamente la persona che si serve dei dati. Torneremo più avanti su questo punto.
Una volta definiti perimetro e soglie, non resta che attivare il monitoraggio e stabilire la sua periodicità. Ogni volta che il sistema registra il verificarsi di una determinata situazione all’interno delle componenti da controllare, genera un evento corrispondente che viene mappato secondo le soglie impostate.
Assicuriamoci che l’utilizzatore dello strumento SAM riceva le informazioni sullo stato di salute dei flussi informativi affinché sia pienamente consapevole della qualità dei dati presenti garantendo, di conseguenza, l’accuratezza delle sue analisi.
Quando si imposta un alert all’interno del proprio sistema di monitoraggio, lo strumento che viene utilizzato maggiormente per avvisare gli utenti è la mail. La nostra esperienza personale ci ha portato, però, a constatare che le persone di solito tendono a sorvolare le comunicazioni automatiche che arrivano per posta dai sistemi di monitoraggio.
Abbiamo quindi tentato una soluzione alternativa per rendere consapevoli gli utenti. In che modo? Già da parecchi anni, grazie a un team di sviluppo specializzato, abbiamo iniziato a creare all’interno degli strumenti SAM dei semplici widget che evidenziano visivamente ad ogni utilizzatore la qualità dei dati in tempo reale.
In questo modo chi entra nello strumento SAM per effettuare un’analisi o modellare degli scenari di contrattazione non rischia di prendere decisioni errate su dati obsoleti ma visualizza immediatamente eventuali problemi.
Infatti, questi widget sono studiati per comparire in primo piano nella dashboard dello strumento SAM (sopra un esempio) e il SAM Manager può verificare istantaneamente le soglie di accettabilità (rosso, giallo, verde) relativamente ad ogni evento generato, capire quali sono i dati su cui può fare affidamento per la sua analisi e quali invece devono essere sanati con un aggiornamento tempestivo.
Collaboriamo quotidianamente con diversi SAM Manager e abbiamo constatato di persona come questi piccoli ma essenziali accorgimenti che abbiamo raccolto in forma di vademecum abbiano contribuito a migliorare la qualità del loro lavoro.
Come ricorda il report ITAM Review, la presenza di dati accurati è uno degli ingredienti chiave per un progetto SAM di successo, per cui riuscire attivare strumenti di monitoraggio efficaci in tal senso diventa di fondamentale importanza!
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