Le aziende raccolgono dati da diverse piattaforme e dispositivi a un ritmo mai visto. La forza dei dati cresce sempre più velocemente, innovativa e rivoluzionaria, affiancata da una capacità di calcolo senza precedenti, da migliori algoritmi e da uno storage più accessibile che mai.
Con tutto ciò, le aziende faticano a rendere operativi i dati. La crescita dell’accumulo e del volume di dati, la diversità degli ecosistemi e la varietà dei sistemi di gestione esistenti sono fattori che ostacolano un corretto uso dei dati. Le ricerche indicano che, nella maggior parte delle organizzazioni, fino al 68%¹ dei dati non viene analizzato e che fino all’82%² delle aziende viene ostacolato dai data silos.
Perché un’azienda diventi autenticamente guidata dai dati, bisogna che utilizzi una strategia e un’architettura dati integrate, in grado di vincere le sfide legate alla complessità dei dati.
Il Data Fabric è un approccio architetturale volto a semplificare l’accesso ai dati in un’organizzazione, facilitando quindi il consumo self-service dei dati. Si tratta di un’architettura indipendente da ambienti, processi, utility e geografia, che integra funzionalità end-to-end di gestione dei dati. Un Data Fabric automatizza il rilevamento, la governance e il consumo dei dati, consentendo così alle aziende di utilizzare i dati per ottimizzare la propria catena del valore. Con un Data Fabric, le aziende accrescono il valore dei propri dati fornendo quelli giusti al momento giusto, indipendentemente dalla dislocazione.
Scopri perchè nel report di Gartner ”Magic Quadrant For Data Quality Solutions” del 2021
Un livello di estrazione che fornisce una comprensione aziendale dei dati e dell'automazione condivisa, per agire in base agli insight
Vari modelli di integrazione per estrarre, importare, trasmettere, virtualizzare e trasformare i dati, guidati da policy per massimizzare le performance, riducendo al minimo lo storage e i costi
Un marketplace che supporta il consumo self-service e consente agli utenti di reperire, collaborare e accedere a dati di alta qualità
Gestione end-to-end del ciclo di vita, per comporre, costruire, testare e implementare le varie funzionalità di un’architettura Data Fabric
Definizione e potenziamento di policy, governance e gestione dei dati per una pipeline di dati pronta per il business
Un'architettura componibile basata sull'AI e creata per ambienti cloud ibridi
Integra e unifica i dati in modo intelligente su cloud ibrido e multicloud, per fornire dati attendibili e velocizzare il time-to-value.
Automatizza e applica le policy e le norme coerentemente fra i dati su qualsiasi cloud, con una maggiore visibilità e collaborazione, riducendo al tempo stesso i rischi di conformità.
Consolida gli strumenti di data management e riduci al minimo la duplicazione dei dati, per un accesso più rapido a dati più completi e di qualità superiore, per ottenere informazioni più dettagliate.
IBM Cloud Pak for Data fornisce una soluzione di Data Fabric per risultati AI più rapidi e affidabili collegando i dati giusti, al momento giusto, alle persone giuste, ovunque sia necessario. Utilizza una piattaforma unica che abbraccia ambienti ibridi e multicloud per acquisire, esplorare, preparare, gestire, governare e fornire dati dell'ordine di petabyte per un'AI pronta per il business.
I primi strumenti di gestione dei dati sono stati i database che si sono evoluti in data warehouse e data lake, finché non sono emersi problemi aziendali più complessi. Data Fabric è il passo successivo nell'evoluzione di questi strumenti. Con questa architettura, puoi continuare a utilizzare i diversi repository di archiviazione dei dati in cui hai investito, semplificando la gestione dei dati. Data Fabric consente di utilizzare al meglio il potenziale dei tuoi dati, favorire la condivisione e accelerare operazioni sui dati. Automatizza l'integrazione, incorpora la governance e ne facilita il consumo self-service, in modi che i repository di archiviazione non fanno.
La Data virtualization è una delle tecnologie che consente un approccio Data Fabric. Invece di spostare fisicamente i dati da fonti on-premise e cloud utilizzando il processo ETL (estrazione, trasformazione, caricamento), uno strumento di virtualizzazione dei dati connette diverse data source, integra solo i metadati richiesti e crea un data layer virtuale. Ciò permette di utilizzare i data source in tempo reale.
I dati continuano ad aumentare ed è spesso molto difficile per le organizzazioni accedere alle informazioni. Questi dati contengono insight non evidenti, che portano ad un gap di conoscenza.
Grazie alle funzioni di virtualizzazione in un'architettura Data Fabric, le organizzazioni possono accedere ai data source senza spostarli, accellerando il time to value attraverso query più rapide e accurate.
¹Rethink Data: Put More of Your Business Data to Work – From Edge to Cloud (PDF, 8.3 MB, link resides outside ibm.com), Seagate Technology, July 2020
²“The Total Economic Impact Of IBM Garage”, a commissioned study conducted by Forrester Consulting, October 2020 (link resides outside ibm.com)