I dati sono più dispersi, dinamici, diversificati e difficili da gestire che mai. Le aziende devono destreggiarsi tra complessi ambienti di dati, set di dati in silos e lunghi cicli di preparazione dei dati, il tutto mantenendo una strategia di governance dei dati sicura e conforme.
Nei tempi turbolenti in cui ci troviamo, non è mai stato così importante navigare nell’incertezza con un processo decisionale sicuro e basato su dati di cui possiamo fidarci. Dopo tutto, la business intelligence può essere affidabile solo quanto i dati che la alimentano.
Per raggiungere questo obiettivo, le organizzazioni devono implementare una solida strategia per integrità dei dati: combinazione di integrazione dei dati, governance e qualità dei dati, localizzazione intelligente e arricchimento dei dati per fornire una base di dati attendibile che possa essere condivisa in tutta l’azienda.
Tuttavia, per garantire l’accessibilità e la democratizzazione dei dati, le organizzazioni devono da un lato realizzare un’architettura dei dati moderna e a prova di futuro per creare un’azienda data driven e rimanere agili in tempi difficili e dall’altro risolvere le sfide con:
- Silos di dati e latenza delle informazioni.
- La gestione dei costi di produzione delle informazioni.
- La gestione dei rischi e la compliance con normative complesse
Lo scopo della piattaforma è quello di fornire il contesto per l’analisi, il reporting, l’analisi degli eventi in tempo reale, gli adeguamenti dei processi, dei dati e dei modelli che supportano le decisioni da prendere.
La qualità dei dati è un fattore chiave di successo. I dati stessi devono essere analizzati al fine di determinare se siano accurati, completi, tempestivi, e adatti allo scopo generale. Metriche di qualità dei dati devono essere costruite in qualsiasi sistema transazionale che genera dati che vengono utilizzati per scopi analitici.
Il Data Fabric è un’architettura emergente che mira ad affrontare le sfide trovando un equilibrio tra decentralizzazione e globalizzazione agendo da tessuto connettivo virtuale tra gli endpoint dove vengono generati i dati e gli utilizzatori.
Dobbiamo pensare al Data Fabric come una sorta di “tessuto” che copre un’area vasta e collega diversi luoghi, tipologie e sorgenti di dati, con metodi per accedere a tali dati. I dati possono essere elaborati, gestiti e memorizzati mentre si muovono all’interno del data fabric.
Data Fabric è un modello distribuito, ovvero supera il concetto di repository centralizzata, i dati non vengono spostati dalle loro strutture, ma virtualizzati: in questo modo, Data Fabric può proporre un modello di governance centralizzata e un solo punto di accesso ai dati aziendali a disposizione degli utenti. In altri termini, il tessuto di dati è un layer di gestione e governo dei dati sovrapposto a tutte le strutture aziendali, che ne garantisce la scalabilità a fronte della variazione dell’origine dei dati in un’era in cui le sorgenti aumentano di giorno in giorno.
Le organizzazioni che utilizzano i data fabric per connettere, ottimizzare e automatizzare dinamicamente i processi di gestione dei dati ridurranno del 30% i tempi per la consegna integrata dei dati*.
L’architettura Data Fabric consente il consumo di dati in modalità self-service e la collaborazione tra gli utenti. Le funzionalità self-service consentono agli utenti all’interno delle organizzazioni di trovare dati di qualità più rapidamente e dedicare più tempo all’esplorazione dei dati per fornire informazioni tangibili che generano valore per l’azienda. Miglioramento della produttività del 70%**.
L’architettura data fabric automatizza le attività di ingegneria dei dati e aumenta l’integrazione dei dati stessi. Ottimizza e accelera la consegna dei dati all’interno dell’azienda, eliminando i processi di integrazione dei dati inefficienti, ripetitivi e manuali. L’analisi continua e automatica in tempo reale supporta la consegna di dati di qualità. Riduce la rielaborazione dei dati, dal 25% al 65%**.
Domenico Cavallo – CDO @Safechange – Digital Maturity
Fonti:
- *Magic Quadrant for Data Integration Tools. March 2021. https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-1ZOYQLTG&ct=200818&st=sb)
- **A Forrester New Technology: Projected Total Economic Impact™ Study Commissioned by IBM February 2020)