Pronto a fornire la tua strategia sui dati?

Con la tua strategia sui dati pronta, è il momento di implementare un'architettura dei dati che aiuti a promuovere l'efficienza operativa, ridurre i rischi e aumentare la crescita dei ricavi per la tua organizzazione. Il segreto è creare un ambiente in cui i dipendenti possano trovare ed esplorare i dati, consentendo loro di far emergere informazioni che diano forma a decisioni innovative basate sui dati.

Quindi, come mettere in pratica la strategia sui dati in un ambiente di dati multicloud ibrido complesso?

Implementare la tua visione significa mettere a punto la giusta architettura tecnologica, che ti permetta di vedere dove si trovano tutti i tuoi dati in modo da poterne sfruttare al meglio il potenziale. La creazione di un modo per accedere ai dati ovunque risiedano consente di gestire le esigenze di conformità, i rischi legati a sicurezza e governance e i requisiti normativi, identificando al contempo gli insight che faranno progredire l'azienda.

"Sebbene in passato le singole soluzioni siano state in grado di affrontare alcune di queste problematiche, sta rapidamente diventando chiaro che è necessaria una soluzione più solida, in grado di soddisfare le esigenze più urgenti di dati e AI di un'azienda, fornendo al contempo un percorso semplice per risolvere ulteriori problematiche", afferma Jay Limburn, VP e Distinguished Engineer per il portafoglio di prodotti per dati e AI di IBM. "Questa soluzione si basa su un'architettura di data fabric integrata".

68%

dei dati aziendali resta inutilizzato¹

L'80%

del tempo viene impiegato per la pulizia, l'integrazione e la preparazione dei dati²

Perché scegliere i data fabric?

Il data fabric è un approccio architettonico atto a semplificare l'accesso ai dati in un'organizzazione. Facilita l'integrazione end-to-end di varie pipeline di dati e ambienti cloud attraverso sistemi intelligenti e automatizzati.

Fino a poco tempo, la maggior parte delle organizzazioni archiviava i dati delle diverse linee di business separatamente. Le risorse umane avevano i loro dati in un posto, il servizio clienti in un altro e la contabilità in un altro. I dati risiedevano in ambienti separati, nonostante qualsiasi sovrapposizione naturale si verificasse.

Un data fabric riunisce più origini dati, incrementando anziché sostituire la tua tecnologia esistente e offrendoti una copertura centralizzata in tutti i punti del tuo panorama di dati. Con funzionalità di gestione dei dati end-to-end, un data fabric garantisce che i vari tipi di dati possano essere combinati, acceduti e gestiti con successo, in modo che gli utenti aziendali possano sfruttarne il potenziale.

Questo approccio olistico ai dati e all'AI eleva l'utilizzo dei dati ad asset aziendale. Con un'architettura di data fabric puoi scoprire i dati che hai, elaborarli in posizioni disparate e raccogliere, archiviare, analizzare e rendere l'AI operativa su larga scala.

"Un data fabric connette i consumatori dei dati alle origini dei dati. Ma ciò che rende unico il tutto è che questo livello di connessione resta sempre governato e sicuro e si attiene alle regole di privacy e conformità", afferma Priya Krishnan, product leader di IBM per dati e AI.

Data Fabric Explained

Data Fabric Explained (13:33)

Scopri come un data fabric si adatta ad archivi dati, data warehouse e data lake.

Ottieni nuovi insight abilitando l'accesso autonomo ai dati per promuovere la collaborazione ed un facile utilizzo dei dati da parte degli utenti finali.

Crea efficienze automatizzando le attività di governance, protezione e sicurezza dei dati derivate da metadati attivi.

Ottieni una visione olistica integrando e unificando i dati in ambienti ibridi e multicloud.

Data fabric o data mesh?

Abbiamo parlato di data fabric. Ma che dire del data mesh, un altro approccio che semplifica anche l'uso dei dati a livello aziendale? Un data mesh è un'architettura di dati decentralizzata che organizza i dati per dominio aziendale specifico (marketing, vendite, supply chain e altri) fornendo maggiore controllo ai produttori di un determinato set di dati.

Data fabric e data mesh sono entrambi concetti emergenti di gestione dei dati che affrontano le complessità del lavoro con i big data e le relative piattaforme di dati in un ecosistema multicloud ibrido. La buona notizia è che entrambi i concetti di architettura dei dati sono complementari. Ciascuna architettura è progettata per risolvere il problema di riunire i dati e analizzarli in un sistema semantico unificato. Molti componenti di un data mesh si trovano anche in un data fabric, rendendo il data fabric l'opzione più flessibile con cui iniziare.

Esamina l'architettura

Un primo passo importante nella creazione di un data fabric è l'identificazione di un caso d'uso specifico che offra valore all'organizzazione. Puoi creare incrementi per raggiungere risultati rapidamente con MVP agili, a partire da casi d'uso come integrazione dei dati multicloud, governance e privacy dei dati, MLOp e AI affidabili o visualizzazioni olistiche a 360 gradi dei clienti. Questo ti aiuterà a dimostrare il successo costante dell'attuazione della tua strategia sui dati a lungo termine.

Scarica il diagramma del data fabric (PDF, 102 KB)

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Note a piè di pagina

¹ “Rethink Data: Put More of Your Business Data to Work – From Edge to Cloud," Seagate Technology, luglio 2020
² “Data Integrity Trends: Chief Data Officer Perspectives in 2021,” Corinium, luglio 2021