Data Management: cos’è e perché è importante
I dati sono una delle componenti fondamentali di qualsiasi organizzazione. La capacità di gestire il flusso dei dati in modo efficiente e sicuro è la chiave per la giusta valorizzazione del proprio patrimonio informativo. In questo contesto si inserisce il Data Management, un approccio strategico alla gestione dei dati aziendali, inteso come raccolta, archiviazione e uso delle informazioni entro i limiti delle politiche e delle normative, che mira a garantire la loro integrità, affidabilità e accessibilità.
Una gestione efficace dei dati è un elemento cruciale per l’implementazione dei sistemi IT che eseguono le applicazioni aziendali e forniscono informazioni preziose che servono a supportare le scelte di business e a massimizzare i benefici per l’organizzazione.
Entrando un po’ più nel dettaglio, possiamo dire che il Data Management è una componente della Data Architecture, vale a dire l’insieme di strutture, processi e tecnologie necessari per raccogliere, trasformare e distribuire i dati a tutti i livelli dell’organizzazione, e contribuisce alla definizione della Data Strategy, ovvero un piano che definisce le priorità e gli obiettivi aziendali in termini di gestione dei dati.
I principali obiettivi del Data Management sono:
- Centralità del business: consentire alle organizzazioni di definire una governance dei dati che sostenga l’esecuzione strategica delle attività;
- Integrità: assicurare la qualità, l’accuratezza e l’affidabilità dei dati aziendali, fornendo meccanismi di controllo e prevenzione degli errori;
- Accessibilità e sicurezza: garantire l’accesso ai dati e assicurare che vengano distribuiti in modo sicuro, minimizzando i rischi di violazione della privacy, perdita o furto attraverso l’adozione di idonee misure di sicurezza;
- Elasticità: garantire capacità di scalabilità e flessibilità che consentano una rapida risposta alle mutevoli esigenze del business;
- Collaborazione: consentire una collaborazione più efficiente tra team e gruppi di lavoro con diversi ruoli aziendali.
Quello del Data Management è un settore in evoluzione che si sta dimostrando sempre più importante per le aziende che vogliono sfruttare al meglio le potenzialità dei propri dati. Alla luce di necessità crescenti e sempre più complesse si stanno diffondendo nuove architetture e approcci che offrono soluzioni innovative, come il Data Fabric.
Che cos’è il Data Fabric?
Ogni azienda incentrata sui dati ha bisogno di un approccio olistico che superi gli ostacoli del tempo, dello spazio, dei diversi tipi di software e delle ubicazioni dei dati. I dati devono essere accessibili agli utenti che ne hanno bisogno, senza essere frammentati in archivi separati o gestiti da team distinti. Il Data Fabric è una soluzione progettata appositamente per affrontare queste sfide e aiutare le aziende a prosperare.
Le soluzioni di Data Fabric consentono di connettere e gestire tutti i dati aziendali in tempo reale, attraverso applicazioni e sistemi diversi. Ciò significa avere a disposizione una fonte unica di informazioni attendibili da consultare in modo sicuro e affidabile, dove è quando è necessario, automatizzando i processi di gestione dei dati.
Secondo la definizione offerta dalla società americana Techtarget, con Data Fabric ci si riferisce a “Un’architettura e una piattaforma software che offre una collezione unificata dei dati, dei database e dei sistemi di gestione all’interno di un’azienda. I data fabric possono essere limitati ad una singola applicazione, essere usati per raccogliere dati distribuiti e possono estendersi a tutti i dati aziendali. Il data fabric consiste nell’implementazione dei principi generali di virtualizzazione dei dati”.
Il Data Fabric è quindi una soluzione che facilita l’integrazione dei dati end-to-end, di varie pipeline di dati e ambienti cloud attraverso l’uso di sistemi intelligenti e automatizzati al fine di assicurare un’esperienza utente unificata e coerente che sostenga la collaborazione tra team e supporti le aziende nell’esecuzione strategica di qualsiasi attività.
Negli ultimi anno lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale (IA), dell’Internet of Things (IoT), del cloud ibrido e dell’edge computing hanno portato a una crescita esponenziale dei big data, creando una domanda sempre più alta di tecnologie capaci di gestire queste grandi quantità di dati. Ciò ha reso l’unificazione degli ambienti dei dati una necessità urgente per le aziende di tutte le dimensioni, rendendo il Data Fabric una soluzione sempre più essenziale.
Data Fabric vs Data Mesh: qual é la differenza?
Il Data Fabric e il Data Mesh sono due approcci architetturali differenti anche se entrambi si pongono l’obiettivo di favorire una gestione più snella dei dati, migliorando l’integrazione degli stessi in ambienti al cui interno convivono più sistemi e applicazioni.
Il Data Mesh è un’architettura di dati centralizzata che organizza i dati in base a specifici domini aziendali -ad esempio marketing, servizio clienti e altro ancora- e li concepisce come un prodotto (data as a product) che presenta determinate caratteristiche, ovvero reperibilità, accessibilità, affidabilità, decifrabilità, interoperabilità e sicurezza.
Oltre al data as a product, la struttura del Data Mesh si basa su altre tre importanti pilastri: decentralizzazione, ’infrastruttura self-service e una governance federata.
Il Data Fabric è invece una combinazione di soluzioni software che mirano a creare una fonte centralizzata di dati attendibili a disposizione degli utenti che ne hanno bisogno. Si basa su tre elementi chiave: virtualizzazione dei dati, data architecture distribuita e automazione.
La virtualizzazione permette l’accesso a tutti i dati aziendali con un notevole risparmio di tempo e costi, l’architettura adattabile, flessibile e sicura unifica le diverse fonti di dati in modo dinamico, adattandosi alle mutevoli esigenze del business, e l’automazione consente alle aziende di ridurre al minimo i costi operativi nel lungo periodo, migliorando la gestione e la qualità dei dati disponibili grazie all’IA e ai modelli di Machine Learning.
Quali sono i vantaggi del Data Fabric?
Come abbiamo potuto vedere, l’architettura del Data Fabric, flessibile e scalabile, supera i limiti della tradizionale gestione dei dati aziendali, offrendo una serie di vantaggi all’impresa.
Ecco quali sono i benefici più importanti:
- Gestione dei dati centralizzata, automatizzata e semplificata: consente di risparmiare tempo prezioso e costi, unificando l’accesso a tutti i dati dell’azienda in una sola posizione fisica.
- Una fonte unica di informazioni attendibili: elimina la necessità di accedere a più sorgenti dati, rendendoli disponibili da un’unica posizione;
- Insight rapidi: fornisce informazioni in tempo reale, consentendo l’accesso ai dati quando è necessario;
- Alta scalabilità: consente di adattare al meglio le risorse alle mutevoli esigenze del business;
- Accesso facilitato ai dati: fornisce un accesso sicuro ai dati attraverso dispositivi mobili e web, permettendo agli utenti di lavorare in modo più efficiente;
- Collaborazione tra team migliorata: unificando tutti i dati dell’azienda in un’unica posizione, i team possono collaborare più facilmente e lavorare in tempo reale sui dati.
- Accelera la Digital Transformation: favorisce la trasformazione digitale dell’azienda migliorando la Data Quality, l’esperienza utente e l’efficienza operativa.
