Guida per principianti alla gestione dei dati

Nell’economia digitale, i dati sono fondamentali. Oggi, tutti i settori, dalle imprese private alle entità pubbliche, utilizzano i big data per prendere decisioni aziendali critiche.

Tuttavia, l’ecosistema dei dati affronta numerose sfide relative al grande volume, varietà e velocità dei dati. Le imprese devono utilizzare tecniche specifiche per organizzare, gestire e analizzare questi dati.

Entra la gestione dei dati!

La gestione dei dati è un componente critico nell’ecosistema dei dati di un’impresa moderna. Può semplificare il flusso di dati di un’organizzazione e migliorare le sue capacità decisionali. Ciò è anche evidente nella crescita del mercato globale della gestione dei dati, che è previsto raggiungere 51,18 miliardi di dollari entro il 2028, rispetto ai 21,18 miliardi di dollari del 2019.

Questo articolo esplorerà la gestione dei dati, i suoi tipi di architettura, componenti chiave, vantaggi e sfide.

Cosa è la gestione dei dati?

La gestione dei dati è un sistema di gestione dei dati per supportare le operazioni di Intelligenza aziendale (BI). È un processo di raccolta, pulizia e trasformazione dei dati da fonti diverse e di archiviazione in un repository centralizzato. Può gestire grandi quantità di dati e facilitare query complesse.

Nelle piattaforme di BI, la gestione dei dati converte prima i dati grezzi disparati in dati puliti, organizzati e integrati, che vengono quindi utilizzati per estrarre informazioni azionabili per facilitare l’analisi, la creazione di report e la presa di decisioni basate sui dati.

Inoltre, le moderne pipeline di gestione dei dati sono adatte alla previsione della crescita e all’analisi predittiva utilizzando tecniche di intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML). La gestione dei dati basata su cloud amplifica ulteriormente queste capacità, offrendo maggiore scalabilità e accessibilità, rendendo l’intero processo di gestione dei dati ancora più flessibile.

Prima di discutere le diverse architetture dei data warehouse, analizziamo i principali componenti che costituiscono un data warehouse.

Componenti chiave della gestione dei dati

La gestione dei dati comprende diversi componenti che lavorano insieme per gestire i dati in modo efficiente. Gli elementi seguenti costituiscono la struttura portante di un data warehouse funzionale.

1. Fonti dei dati: Le fonti dei dati forniscono informazioni e contesto a un data warehouse. Possono contenere dati strutturati, non strutturati o semistrutturati. Ciò può includere database strutturati, file di log, file CSV, tabelle di transazioni, strumenti aziendali di terze parti, dati dei sensori, ecc.
2. Pipeline ETL (Estrazione, Trasformazione, Caricamento): È un meccanismo di integrazione dei dati responsabile dell’estrazione dei dati dalle fonti dei dati, della trasformazione in un formato adatto e del caricamento nel destinatario dei dati, come un data warehouse. La pipeline garantisce dati corretti, completi e coerenti.
3. Metadati: I metadati sono dati sui dati. Forniscono informazioni strutturali e una visione completa dei dati del warehouse. I metadati sono essenziali per la governance e la gestione efficace dei dati.
4. Accesso ai dati: Si riferisce ai metodi utilizzati dai team di dati per accedere ai dati nel data warehouse, ad esempio query SQL, strumenti di reporting, strumenti di analisi, ecc.
5. Destinatario dei dati: Sono spazi di archiviazione fisica per i dati, come un data warehouse, un data lake o un data mart.

Di solito, questi componenti sono standard in tutti i tipi di data warehouse. Analizziamo brevemente come l’architettura di un data warehouse tradizionale differisce da un data warehouse basato su cloud.

Architettura: data warehouse tradizionale vs data warehouse attivo su cloud

Un’architettura di data warehouse tipica

I data warehouse tradizionali si concentrano sull’archiviazione, l’elaborazione e la presentazione dei dati in livelli strutturati. Sono solitamente distribuiti in un ambiente on-premise in cui l’organizzazione pertinente gestisce l’infrastruttura hardware come server, dischi e memoria.

D’altra parte, i data warehouse attivi su cloud enfatizzano gli aggiornamenti continui dei dati e l’elaborazione in tempo reale sfruttando piattaforme cloud come Snowflake, AWS e Azure. Le loro architetture differiscono anche in base alle loro applicazioni.

Alcune delle principali differenze sono discusse di seguito.

Architettura del data warehouse tradizionale

1. Livello inferiore (Server di database): Questo livello è responsabile dell’archiviazione (un processo noto come ingestione dei dati) e del recupero dei dati. L’ecosistema dei dati è collegato alle fonti dei dati definite dall’azienda che possono ingerire dati storici dopo un periodo specificato.
2. Livello medio (Server di applicazione): Questo livello elabora le query degli utenti e trasforma i dati (un processo noto come integrazione dei dati) utilizzando strumenti OLAP (OLAP). I dati sono solitamente archiviati in un data warehouse.
3. Livello superiore (Livello di interfaccia): Il livello superiore funge da livello di interfaccia front-end per l’interazione dell’utente. Supporta azioni come query, reporting e visualizzazione. I compiti tipici includono ricerche di mercato, analisi dei clienti, reporting finanziario, ecc.

Architettura del data warehouse attivo su cloud

1. Livello inferiore (Server di database): Oltre all’archiviazione dei dati, questo livello fornisce aggiornamenti continui dei dati per l’elaborazione in tempo reale, il che significa che la latenza dei dati è molto bassa dalla fonte alla destinazione. L’ecosistema dei dati utilizza connettori predefiniti o integrazioni per recuperare dati in tempo reale da numerose fonti.
2. Livello medio (Server di applicazione): La trasformazione immediata dei dati avviene in questo livello. Viene eseguita utilizzando strumenti OLAP. I dati sono solitamente archiviati in un data mart online o in un data lakehouse.
3. Livello superiore (Livello di interfaccia): Questo livello consente interazioni dell’utente, analisi predittive e reporting in tempo reale. I compiti tipici includono rilevamento di frodi, gestione dei rischi, ottimizzazione della catena di approvvigionamento, ecc.

Migliori pratiche nella gestione dei dati

Durante la progettazione dei data warehouse, i team di dati devono seguire queste migliori pratiche per aumentare il successo dei loro data pipeline.

• Analisi self-service: Etichetta e struttura correttamente gli elementi dei dati per tenere traccia della tracciabilità – la capacità di tracciare l’intero ciclo di vita del data warehouse. Consente analisi self-service che consentono agli analisti aziendali di generare report con un supporto nominale dal team di dati.
• Governance dei dati: Stabilisci politiche interne robuste per governare l’uso dei dati aziendali tra diversi team e dipartimenti.
• Sicurezza dei dati: Monitora regolarmente la sicurezza del data warehouse. Applica crittografia di livello industriale per proteggere i tuoi data pipeline e rispettare gli standard di privacy come GDPR, CCPA e HIPAA.
• Scalabilità e prestazioni: Ottimizza i processi per migliorare l’efficienza operativa, risparmiando tempo e costo. Ottimizza l’infrastruttura del warehouse e rendilo abbastanza robusto per gestire qualsiasi carico.
• Sviluppo agile: Segui una metodologia di sviluppo agile per incorporare modifiche all’ecosistema del data warehouse. Inizia con piccoli passi e espandi il tuo warehouse in iterazioni.

Vantaggi della gestione dei dati

Alcuni dei principali vantaggi del data warehouse per le organizzazioni includono:

1. Miglioramento della qualità dei dati: Un data warehouse fornisce una migliore qualità raccogliendo dati da varie fonti in un archiviazione centralizzata dopo la pulizia e la standardizzazione.
2. Riduzione dei costi: Un data warehouse riduce i costi operativi integrando le fonti dei dati in un unico repository, risparmiando spazio di archiviazione dei dati e costi di infrastruttura separati.
3. Miglioramento della presa di decisioni: Un data warehouse supporta funzioni di BI come data mining, visualizzazione e reporting. Supporta anche funzioni avanzate come analisi predittive basate su AI per decisioni basate sui dati relative a campagne di marketing, catene di approvvigionamento, ecc.

Sfide della gestione dei dati

Alcune delle sfide più note che si verificano durante la costruzione di un data warehouse sono le seguenti:

1. Sicurezza dei dati: Un data warehouse contiene informazioni sensibili, rendendolo vulnerabile agli attacchi informatici.
2. Grandi volumi di dati: Gestire e elaborare grandi quantità di dati è complesso. Raggiungere una bassa latenza in tutta la pipeline dei dati è una sfida significativa.
3. Allineamento con i requisiti aziendali: Ogni organizzazione ha esigenze di dati diverse. Pertanto, non esiste una soluzione di data warehouse adatta a tutti. Le organizzazioni devono allineare la progettazione del loro warehouse con le loro esigenze aziendali per ridurre le possibilità di fallimento.

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