I tuoi dipendenti hanno bisogno di prendere decisioni basate sui dati, ma troppo spesso questi si trovano in silos. Con una lettura approfondita delle esigenze e dei casi d'uso della propria organizzazione, è possibile progettare un'architettura dei dati che potenzia i tuoi team e che funzioni in tutto l'ecosistema.
Quali sono i casi d'utilizzo dei dati e le sfide più comuni? Integrazione e governance dei dati, governance dell'AI, data science e MLOps. Scopri di più su ciascuno di questi elementi e su come una moderna architettura dei dati come il Data Fabric, può contribuire a dare forma a un'azienda basata sui dati.
Come costruire la propria architettura dei dati
Scarica l'ultimo rapporto Forrester Wave™: Enterprise Data Fabric, Q2 2022
Un'architettura dei dati moderna garantisce l'accesso ai dati da parte dei relativi utenti
in base ai loro flussi di lavoro specifici. Il Data Fabric è un approccio architettonico che
semplifica l'accesso ai dati di una organizzazione e facilita il consumo self-service dei dati.
I team possono utilizzare questa architettura per automatizzare il data discovery,
per la governance e il consumo di dati, attraverso funzionalità integrate
dei dati end-to-end. Che si tratti di data engineer, data scientist o utenti aziendali,
gli utenti sono i tuoi destinatari e un Data Fabric fornisce i dati necessari per migliorare il
processo decisionale.
Con la piattaforma unificata dati e AI, il Chief Data Office di IBM® Global ha aumentato la sua pipeline commerciale di 5 miliardi di dollari in tre anni.
L'Istituto di Scienza e Tecnologia del Lussemburgo ha costruito una piattaforma all'avanguardia con una comprensione profonda su dati veloci che agevola le imprese e i ricercatori.
La State Bank of India ha rivoluzionato la propria consulenza sull'esperienza del cliente tramite una piattaforma intelligente basata su un'integrazione dei dati più veloce e sicura.
Un livello di astrazione che fornisce una comprensione dei dati e dell’automazione condivisa nell’impresa, per agire sulla base degli insight.
Una gamma di stili di integrazione per estrarre, immettere, trasmettere, virtualizzare e trasformare i dati, sulla base di policy dati volte a ottimizzare le performance e ridurre 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 attuazione unificata delle policy dati, della governance dei dati e dell’amministrazione dei dati per una pipeline dei dati business-ready.
Un’architettura componibile basata sull’IA, creata per ambienti cloud ibrido
IBM nominata Leader per il diciassettesimo anno consecutivo nel Gartner® Magic Quadrant™ 2022 nella categoria Data Integration Tools.
Scopri perché IBM è stata riconosciuta come leader per le soluzioni di qualità dei dati nel Garner Magic Quadrant for Data Quality Solutions nel 2022.
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.
Domande frequenti
Un Data Fabric e un data mesh possono coesistere. Un Data Fabric fornisce le funzionalità necessarie per implementare e sfruttare appieno un data mesh, automatizzando molte delle attività necessarie per creare dati del prodotto e gestirne il ciclo di vita. Utilizzando la flessibilità di una base di Data Fabric, è possibile implementare un data mesh, continuando a trarre vantaggio da un'architettura dei dati incentrata sui casi d'uso, indipendentemente dal fatto che i dati risiedano in sede o nel cloud.
Leggi Tre modi in cui un Data Fabric permette l'implementazione di un data mesh
La virtualizzazione dei dati è una delle tecnologie che consente un approccio di tipo Data Fabric. Invece di spostare fisicamente i dati da varie fonti on-premises e cloud utilizzando il processo standard di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL), uno strumento di virtualizzazione dei dati si collega a diverse fonti di dati, integra solo i metadati necessari e crea un livello di dati virtuale. Ciò consente agli utenti di utilizzare i dati di origine in tempo reale.
I dati continuano ad aumentare e spesso per le organizzazioni è difficile accedere alle informazioni. Questi dati racchiudono insight inediti che si traducono in un gap informativo.
Con la virtualizzazione dei dati in un’architettura Data Fabric, le aziende possono accedere alle sorgenti di dati senza spostarli, contribuendo così ad accelerare il time-to-value grazie a query più rapide e accurate.
Gli strumenti di gestione dei dati sono iniziati con i database e si sono evoluti verso i data warehouse e i data lake quando sono emersi problemi aziendali più complessi. Un Data Fabric è il passo successivo nell'evoluzione di questi strumenti. Con questa architettura, è possibile continuare a utilizzare i diversi repository di archiviazione dei dati in cui si è investito, semplificando al contempo il data management. Un Data Fabric aiuta a ottimizzare il potenziale dei dati, a promuoverne la condivisione e ad accelerarne le attività automatizzando l'integrazione dei dati, incorporando la governance e facilitando il consumo di dati self-service in un modo diverso dagli archivi di storage.