L’importanza della Digitalizzazione con un Data Fabric
La trasformazione digitale di un’azienda non può dirsi completa se i dati operativi rimangono isolati in silos. È essenziale integrare tali dati in una struttura centralizzata, che non solo facilita la conformità normativa in termini di rischio, governance e privacy, ma ottimizza anche l’efficienza nell’elaborazione.
Molte organizzazioni, con team e dipartimenti distinti, si trovano a gestire dati in maniera frammentata. La governance dei dati e le restrizioni sulla privacy spesso impediscono l’unificazione di informazioni pubbliche e private.
Come si può, quindi, realizzare una vera elaborazione dati centralizzata e digitale? La risposta è il Data Fabric. Esploriamo questa soluzione per capire come può aiutarti nella scelta dello strumento più adatto alle tue esigenze.
Cos’è un Data Fabric?
Secondo un’analisi di Gartner, il Data Fabric emerge come una delle dieci tendenze tecnologiche più rilevanti del 2019. Esperti in analisi e tecnologia dei dati lo considerano uno strumento fondamentale per la gestione dati, adattabile a startup tecnologiche, piccole e medie imprese, e grandi aziende.
Il Data Fabric si configura come un ambiente informatico con un’architettura unificata che connette diverse fonti di dati alle applicazioni aziendali. Alla base di questa struttura, un potente sistema di intelligenza artificiale (IA) analizza i dati in modo sicuro, fornendo le informazioni pertinenti a figure professionali come rappresentanti di vendita, agenti di assistenza o manager.
Da una prospettiva ampia, il Data Fabric si presenta come una rete virtuale dove sistemi di archiviazione e calcolo dati si interconnettono, condividendo informazioni in modo fluido.
L’Obiettivo del Data Fabric
Le problematiche derivanti da applicazioni aziendali disconnesse, limitazioni di tempo e spazio, modalità di archiviazione e recupero dati, oltre alle complesse procedure di sicurezza, rappresentano seri ostacoli alla crescita di un’azienda. Questi aspetti, seppur necessari per proteggere le informazioni sensibili, non devono rallentare l’operatività.
Qui entra in gioco il Data Fabric: una via di comunicazione che permette il flusso di dati provenienti da diverse strutture, applicazioni, uffici, server e altri sistemi. Questi dati possono essere di natura strutturata, semi-strutturata o non elaborata, con differenti requisiti di sicurezza.
L’utente finale, sia esso un cliente, un commerciale o un manager, necessita unicamente di accedere ai dati in modo sicuro per svolgere le proprie mansioni. Il Data Fabric rende questo possibile attraverso l’automazione, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico (ML).
Altri obiettivi chiave sono:
- Collegare tutte le sorgenti dati aziendali tramite connettori e contenitori.
- Integrare e importare dati all’interno di sistemi di archiviazione, applicazioni, ecc.
- Fungere da infrastruttura dati ad alta velocità per l’analisi dei big data.
- Unire consumatori e fonti dati in un’unica rete.
- Garantire operazioni dati ibride tra cloud privati, pubblici, multi-cloud, on-premise e workstation fisiche.
Le aziende spesso sprecano tempo prezioso nella decisione e approvazione dei dati, anziché nella loro elaborazione. I dipendenti si perdono in lunghe catene di email prima di ottenere l’autorizzazione per l’utilizzo dei dati.
Tutto ciò rappresenta un ostacolo significativo alla produttività. Il Data Fabric può risolvere questi problemi nei seguenti modi:
- Fornire una piattaforma unica per accedere, inviare, custodire e analizzare qualsiasi tipo di dato.
- Assicurare che, pur permettendo l’accesso ai dati a vari livelli, le politiche di governance e regolamentazione siano sempre rispettate.
- Rendere i dati più affidabili e comprensibili grazie all’elaborazione da parte dell’IA prima dell’accesso umano.
- Abilitare la comunicazione machine-to-machine (IoT) per ridurre l’intervento umano in operazioni sensibili.
- Adattarsi facilmente a variazioni di applicazione, richieste dei clienti, gestione di picchi di traffico dati, ecc.
- Ridurre la dipendenza da infrastrutture legacy, abbattendo così i costi.
- Sfruttare al meglio la tecnologia cloud, collegando tutte le fonti di dati digitali in un ambiente sicuro e protetto da algoritmi di IA.
In definitiva, il personale di front-end otterrà i dati necessari più rapidamente, accelerando la gestione delle richieste dei clienti e incrementando la fiducia e la soddisfazione verso l’azienda.
I Benefici del Data Fabric
Rinforza il Modello DevOps Agile
I progetti di sviluppo software in modalità agile possono subire ritardi a causa di problematiche nella gestione dei dati. L’implementazione di un Data Fabric può eliminare quasi completamente questi tempi di inattività.
Conformità alla Governance dei Dati
L’IA e il ML integrati nel Data Fabric assicurano il rispetto della privacy e delle policy di governance, presentando i dati agli utenti secondo le linee guida aziendali.
Scalabilità
I fornitori di servizi gestiti (MSP) possono adattare in tempo reale le risorse necessarie all’elaborazione dei dati.
Gestione dei Metadati
Un catalogo di analisi dati raccoglie fonti, risorse e metadati, che aiutano l’IA a recuperare le informazioni necessarie più velocemente.
Rilevamento degli Errori
L’IA è in grado di individuare corruzioni dati, problemi di integrità ed errori prima che questi causino perdite finanziarie all’azienda.
Accesso Basato sui Ruoli
I dipendenti possono richiedere dati elaborati in base al loro livello di autorizzazione all’interno dell’organizzazione.
Eliminazione dei Silos di Dati
I silos di dati non rappresentano più una minaccia grazie al Data Fabric, che convoglia tutti i dati in un’unica infrastruttura criptata, permettendo ai team di accedere alle informazioni da ogni reparto senza difficoltà.
Integrazione dei Dati
Il Data Fabric facilita l’integrazione istantanea dei dati con software in tempo reale come CRM, ERP, app clienti e altre applicazioni front-end.
Dati di Alta Qualità
Gli algoritmi intelligenti analizzano costantemente tutte le sorgenti dati, garantendo che i dipendenti possano affidarsi alle informazioni senza doverle convalidare manualmente.
L’Architettura del Data Fabric
Un Data Fabric deve assicurare la massima accessibilità dei dati senza compromettere qualità e sicurezza. Un’architettura standard di Data Fabric dovrebbe includere i seguenti componenti:
Catalogo Dati
Un catalogo dati è una rappresentazione strutturata di tutti i dati aziendali, accessibile agli utenti per trovare le informazioni utili alle proprie attività. Il catalogo dati comprende i seguenti sottocomponenti: Metadati e Grafico della Conoscenza.
Automazione Basata su IA e ML
L’intelligenza artificiale è fondamentale per la gestione del Data Fabric, occupandosi della risoluzione di query, controllo qualità, verifiche di sicurezza, ecc.
Integrazione e Trasporto Dati
Il Data Fabric integra dati da diverse sorgenti, come server on-premise, cloud storage e dispositivi personali. Connettori specifici collegano le informazioni, permettendo il trasferimento dei dati attraverso la struttura.
Come Implementare un Data Fabric
L’approccio all’implementazione di un Data Fabric varia a seconda delle esigenze e delle caratteristiche di ciascuna organizzazione. Non esiste una soluzione universale, ma possiamo individuare alcuni livelli comuni nell’architettura:
Gestione dei Dati: questo livello si occupa della sicurezza e della governance.
Ingestione dei Dati: qui si uniscono tutti i dati provenienti da cloud, identificando le relazioni tra dati strutturati e non strutturati.
Elaborazione dei Dati: assicura la disponibilità dei dati rilevanti durante l’estrazione.
Disposizione dei Dati: questo livello comprende attività come la raccolta dei dati, la strutturazione, la pulizia, l’integrazione e la trasformazione per creare dati utilizzabili.
Rilevamento dei Dati: permette di aggregare dati da diverse fonti, migliorando la soddisfazione del cliente.
Accesso ai Dati: livello dedicato all’utilizzo dei dati, fornendo l’accesso tramite strumenti di visualizzazione o dashboard.
Principi del Data Fabric
L’obiettivo del Data Fabric è unificare i dati diversificati e distribuiti delle aziende di ogni settore, combinando i processi di gestione in un’unica piattaforma.
Questi obiettivi sono raggiunti attraverso i seguenti principi:
- Scoperta dei Dati
- Cura dei Dati
- Organizzazione dei Dati
- Modellazione dei Dati
- Controlli di Qualità
- Orchestrazione dei Dati in Silos
- Integrazione dei Dati
- Governance dei Dati
Capacità del Data Fabric
Risoluzione Infinita delle Query sui Dati
Il Data Fabric si affida a internet ad alta velocità, unità a stato solido e supercomputer per recuperare i dati richiesti senza interruzioni.
Integrazione, Scoperta e Catalogazione Continua dei Dati
L’IA responsabile della gestione dati all’interno del Data Fabric deve analizzare, catalogare e integrare costantemente nuovi dati grezzi nelle applicazioni aziendali.
Metadati Passivi e Attivi
I metadati attivi includono informazioni come qualità e utilizzo dei dati, mentre i metadati passivi sono dati statici. L’IA del Data Fabric li aggiorna continuamente per minimizzare l’esplorazione manuale.
Flessibilità
Il Data Fabric è altamente flessibile e si adatta alle modifiche necessarie per l’azienda.
L’implementazione del Data Fabric è facilitata da software specifici. Ecco alcuni strumenti adatti per le piccole e medie imprese:
Atlan
Atlan è una piattaforma di metadati attivi che consente di accedere facilmente ai dati da qualsiasi fonte, fungendo da moderno catalogo dati. Offre soluzioni complete per catalogazione, profilazione, scoperta, qualità, governance, esplorazione e integrazione dati.
L’interfaccia utente è simile a Google Search, con un glossario aziendale per comprendere i dati. Le aziende possono usare controlli di accesso granulari per gestire l’utilizzo dei dati.
Atlan supporta l’integrazione con piattaforme come Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker e Tableau.
K2View
K2View offre funzionalità di data fabric end-to-end, supportando integrazione, preparazione, orchestrazione e pipeline dati in ambienti cloud, on-premise e ibridi. Riduce la necessità di gestione manuale dei dati, semplificando la distribuzione del Data Fabric. Unifica dati da diverse fonti e li connette a sistemi di destinazione, garantendo l’integrità.
Permette la creazione di data lake e data warehouse immediatamente analizzabili, senza bisogno di competenze di codifica. Gli utenti possono monitorare il movimento e la trasformazione dei dati, impostando regole per accesso, sincronizzazione e sicurezza.
Talend
Talend è una piattaforma di Data Fabric che garantisce un accesso sicuro ai dati, massimizzando il valore aziendale. Aiuta le aziende a mantenere dati integri, disponibili, sicuri e utilizzabili. Fornisce governance, integrazione e integrità dei dati, con infrastrutture di servizio e partner. La documentazione e la categorizzazione semplificano la scoperta dei dati.
Grazie alla pulizia automatica dei dati in tempo reale, si previene l’ingresso di errori nel sistema. Migliora la produttività aziendale, riduce i rischi e permette di offrire esperienze migliori ai clienti attraverso integrazioni API e funzionalità self-service.
Incorta
Incorta è una piattaforma di analisi self-service che consente di sfruttare appieno i dati per ottenere informazioni utili a costi ridotti. L’analisi in-memory e la mappatura diretta dei dati garantiscono velocità e scalabilità. Assicura flessibilità della pipeline dati, anche analizzando informazioni da diverse risorse.
Incorta supporta la raccolta, l’elaborazione, l’analisi e la presentazione dei dati dalle applicazioni aziendali, con una funzione di visualizzazione nativa per presentare i dati in modo accurato.
Conclusione
Il Data Fabric rappresenta l’evoluzione nell’archiviazione, elaborazione, gestione e custodia dei dati. Molte aziende, anche piccole e medie imprese, si stanno già avvalendo di questo strumento per ottimizzare i flussi di lavoro, preparandosi al futuro. I ritardi dovuti ad approvazioni e verifiche dati possono essere facilmente eliminati con questa tecnologia.
Si consiglia di esplorare gli strumenti descritti per comprendere come le loro funzionalità possono aggiungere valore alla tua azienda.
Il modello di business RevOps può trarre significativi benefici dal Data Fabric. Approfondisci qui gli strumenti per le operation di guadagno (RevOps).