Che cos’è un Data Fabric?

Spesso associato all’intelligenza artificiale (AI) e al machine learning (ML), un data fabric è uno degli strumenti principali per convertire i dati grezzi in intelligenza aziendale.

Ma cosa è esattamente un data fabric?

Un data fabric è un’architettura e un software che offre una raccolta unificata di asset di dati, database e architetture di database all’interno di un’azienda. Facilita l’integrazione end-to-end di vari pipeline di dati e ambienti cloud attraverso l’uso di sistemi intelligenti e automatizzati.

I data fabric sono diventati più importanti poiché si verificano grandi sviluppi con il cloud ibrido, l’Internet delle cose (IoT), l’AI e il calcolo edge. Ciò ha causato un aumento massiccio dei big data, il che significa che le organizzazioni hanno ancora più dati da gestire.

Per gestire questi big data, le aziende devono concentrarsi sull’unificazione e sulla governance degli ambienti di dati, il che ha posto diverse sfide come i silos di dati, i rischi per la sicurezza e gli ostacoli nella presa di decisioni. Queste sfide sono ciò che ha portato i team di gestione dei dati ad adottare soluzioni di data fabric, che aiutano a unificare i sistemi di dati, a rafforzare la privacy e la sicurezza, a migliorare la governance e a fornire una maggiore accessibilità dei dati ai lavoratori.

L’integrazione dei dati porta a una presa di decisioni più basata sui dati e, mentre le aziende hanno storicamente utilizzato piattaforme di dati diverse per aspetti specifici dell’azienda, i data fabric consentono di visualizzare i dati in modo più coerente. Tutto ciò porta a una migliore comprensione del ciclo di vita del cliente e aiuta a stabilire collegamenti tra i dati.

Qual è lo scopo di un Data Fabric?

I data fabric vengono utilizzati per stabilire una visione unificata dei dati associati, che facilita l’accesso alle informazioni indipendentemente dalla loro posizione, associazione di database o struttura. I data fabric semplificano anche l’analisi con l’AI e il machine learning.

Un altro scopo di un data fabric è di facilitare lo sviluppo di applicazioni, poiché crea un modello comune per l’accesso alle informazioni separate dai tradizionali silos di applicazioni e database. Questi modelli forniscono un miglior accesso alle informazioni, ma migliorano anche l’efficienza stabilendo un singolo livello in cui l’accesso ai dati può essere gestito su tutte le risorse.

Sebbene non ci sia un’unica architettura di dati per un data fabric, si dice spesso che ci sono sei componenti fondamentali di questo tipo di framework di dati:

1. Gestione dei dati: responsabile della governance e della sicurezza dei dati.

2. Inserimento dei dati: unisce i dati cloud e identifica le connessioni tra dati strutturati e non strutturati.

3. Elaborazione dei dati: raffina i dati per assicurarsi che solo i dati rilevanti vengano visualizzati per l’estrazione dei dati.

4. Orchestrazione dei dati: uno strato molto importante del framework responsabile della trasformazione, dell’integrazione e della pulizia dei dati in modo che possano essere utilizzati in tutta l’azienda.

5. Scoperta dei dati: porta alla luce nuovi modi per integrare le fonti di dati.

6. Accesso ai dati: consente il consumo dei dati, assicura le autorizzazioni corrette per determinati team per conformarsi alla regolamentazione e aiuta a visualizzare i dati rilevanti attraverso l’uso di dashboard e altri strumenti di visualizzazione dei dati.

Vantaggi di un Data Fabric

Ci sono molti vantaggi aziendali e tecnici dei data fabric, come ad esempio:

• Rompi i silos di dati: le aziende moderne spesso soffrono di silos di dati poiché i database moderni sono associati a gruppi di applicazioni e spesso crescono con l’aggiunta di nuove applicazioni all’azienda. I silos di dati contengono dati di strutture e formati diversi, ma i data fabric possono migliorare l’accesso alle informazioni aziendali e utilizzare i dati raccolti per migliorare l’efficienza operativa.

• Unisci i database: i data fabric aiutano anche le aziende a unire i database che sono distribuiti su una vasta area. Assicurano che le differenze di posizione non si traducano in barriere all’accesso. I data fabric semplificano lo sviluppo di applicazioni e possono essere utilizzati per ottimizzare l’uso dei dati di specifiche applicazioni senza rendere i dati meno accessibili ad altre applicazioni. Possono anche unificare i dati che sono già stati spostati in silos.

• Un solo modo per accedere alle informazioni: i data fabric migliorano la portabilità delle applicazioni e agiscono come un unico modo per accedere alle informazioni sia nel cloud che nel data center.

• Genera informazioni a un ritmo accelerato: le soluzioni di data fabric possono gestire facilmente set di dati complessi, il che accelera il tempo di insight. La loro architettura consente modelli di analisi predefiniti e algoritmi cognitivi per elaborare i dati su larga scala e a velocità.

• Utilizzato da utenti tecnici e non tecnici: i data fabric non sono rivolti solo agli utenti tecnici. L’architettura è flessibile e può essere utilizzata con una vasta gamma di interfacce utente. Possono aiutare a costruire dashboard che possono essere comprese dagli esecutivi aziendali, o i loro strumenti sofisticati possono essere utilizzati per l’esplorazione dei dati da parte degli scienziati dei dati.

Migliori pratiche per l’implementazione dei Data Fabric

Il mercato globale dei dati è in costante espansione e c’è una forte domanda nello spazio. Molte aziende cercano di implementare un’architettura di dati per ottimizzare i dati aziendali e seguono alcune pratiche comuni.

Una di queste pratiche è quella di adottare un modello di processo DataOps. Il data fabric e DataOps non sono identici, ma secondo un modello DataOps, c’è una stretta connessione tra i processi di dati, gli strumenti e gli utenti. Allineando gli utenti per fare affidamento sui dati, possono sfruttare gli strumenti e applicare insight. Senza un modello DataOps, gli utenti possono lottare per estrarre abbastanza dal data fabric.

Un’altra migliore pratica è quella di evitare di trasformare il data fabric in un altro lago di dati, che è un evento comune. Ad esempio, un vero data fabric non può essere raggiunto se si hanno tutti i componenti architettonici, come le fonti di dati e le analisi, ma nessuno degli API e degli SDK. Il data fabric si riferisce al design dell’architettura, non a una singola tecnologia. E alcuni dei tratti distintivi dell’architettura sono l’interoperabilità tra i componenti e la prontezza all’integrazione.

È anche fondamentale che l’organizzazione comprenda i requisiti di conformità e regolamentazione. Un’architettura di data fabric può migliorare la sicurezza, la governance e la conformità regolamentare.

Poiché i dati non sono sparsi tra i sistemi, c’è una minore minaccia di esposizione dei dati sensibili. Tuttavia, è importante comprendere i requisiti di conformità e regolamentazione prima di implementare un data fabric. I diversi tipi di dati possono rientrare in diverse giurisdizioni regolamentari. Una soluzione è utilizzare politiche di conformità automatizzate che assicurano la trasformazione dei dati conforme alle leggi.

Casi d’uso dei Data Fabric

Ci sono molti utilizzi diversi per un data fabric, ma alcuni sono molto comuni. Un esempio comune è la raccolta virtuale/logica di asset di dati geograficamente diversi per facilitare l’accesso e l’analisi. Il data fabric viene solitamente utilizzato per la gestione aziendale centralizzata in questo caso. Poiché le operazioni di linea distribuite che raccolgono e utilizzano i dati sono supportate attraverso interfacce di accesso/query di applicazioni e dati tradizionali, c’è molto da guadagnare per le organizzazioni che hanno una segmentazione regionale o nazionale delle loro attività. Queste organizzazioni spesso richiedono una gestione e una coordinazione centralizzate.

Un altro caso d’uso importante per i data fabric è l’istituzione di un modello di dati unificato dopo una fusione o un’acquisizione. Quando si verificano queste operazioni, le politiche di database e gestione dei dati dell’organizzazione precedentemente indipendente spesso cambiano, il che rende più difficile raccogliere informazioni attraverso i confini organizzativi. Un data fabric può superare questo creando una visione unificata dei dati che consente all’entità combinata di armonizzare su un unico modello di dati.