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Costruisci un'architettura dati moderna

Costruisci un'architettura dati moderna

Illustrazione astratta dei livelli di un'architettura dati
Perché un'architettura dei dati adatta allo scopo è un imperativo aziendale

Perché un'architettura dei dati adatta allo scopo è un imperativo aziendale

In qualità di leader dei dati, sai che l'afflusso di dati a portata di mano può creare un'abbondanza di opportunità e sfide. Abbiamo più dati per addestrare modelli di AI e affrontare casi d'uso importanti, ma dobbiamo anche fare i conti con una maggiore complessità in tutto il patrimonio di dati.

Un'architettura dei dati moderna e adatta allo scopo può fornire la scalabilità necessaria per gestire l'imminente crescita dei dati, in modo da poter rendere operativa la tecnologia AI e ottimizzare il patrimonio di dati. È la chiave per scalare l'AI di livello enterprise e potrebbe diventare il tuo più grande elemento di differenziazione competitiva.

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La necessità di un'architettura dei dati

La necessità di un'architettura dei dati

Cos'è l'architettura dei dati?

Descrive come verranno gestiti i dati, dalla raccolta al consumo, utilizzando modelli, politiche, regole e standard stabiliti dalla tua organizzazione. Aiuta gli analisti dei dati a svilupparne una vera comprensione, indipendentemente da dove si trovano, tenendo conto dei nuovi requisiti di implementazione e applicazione man mano che l'azienda cresce.

Le architetture dei dati sono essenziali per soddisfare le esigenze specifiche delle organizzazioni moderne, applicare analytics avanzata e utilizzare i dati e l'AI su larga scala.

Il 40–90%

dei dati controllati dall'azienda rimarrà inutilizzato1

Perché è un imperativo aziendale?
 
Come riportato da IBV, "Senza dati affidabili e attendibili, anche la migliore AI produce risultati errati, distorti o pericolosi". Tuttavia, mettere in ordine la dimora dei dati non è un compito da poco e per molte aziende è tutt'altro che concluso.”2

In altre parole, la qualità, la sicurezza e l'accessibilità dei dati sono ora più importanti che mai.

Un'architettura dei dati efficace ha la flessibilità e il framework di alto livello per supportare la velocità, la scala e la direzione delle esigenze organizzative in evoluzione e supporta molteplici casi d'uso, dall'automazione dei processi con l'AI generativa all'ottimizzazione dei dati.

Quattro criteri per un'architettura dei dati di successo:

Quattro criteri per un'architettura dei dati di successo:

Semplicità

Less is more. Progetta la tua architettura tenendo conto della chiarezza e dell'accessibilità.

Scalabilità

C'è spazio per crescere. Crea la tua architettura per soddisfare l'aumento della domanda.

Flessibilità

Il cambiamento è inevitabile. Scegli un'architettura in grado di adattarsi all'espansione e alle nuove tecnologie.
 

Armonia

Insieme è meglio. La tua architettura dei dati deve essere in linea con i risultati aziendali che stai cercando di ottenere.

Elementi di una moderna architettura dei dati

Elementi di una moderna architettura dei dati

Sviluppare una strategia dettagliata dei dati che definisca la tecnologia, i processi e le persone necessari per gestire i dati è il primo passo per creare un'architettura adatta allo scopo, che fornisca dati in modo coerente e di qualità per ogni caso d'uso.

Nel creare la tua moderna architettura di dati, tieni in considerazione i seguenti elementi.

Data lakehouse

Un'architettura data lakehouse consente l'accesso ai dati in tutto l'hybrid cloud da un unico punto di ingresso, consentendo di unificare, rendere accurati e preparare i dati per i modelli AI. Combinano la flessibilità di un data lake con le prestazioni e la struttura di un data warehouse. La maggior parte delle soluzioni lakehouse dispone di livelli di metadati intelligenti che facilitano la categorizzazione e la classificazione dei dati non strutturati.

Inoltre, i data lakehouse aiutano le organizzazioni a creare workflow convenienti sulla base di una comprensione autentica dei dati e dei reali requisiti aziendali. Ciò consente l'ottimizzazione del workflow, che migliora i costi e le prestazioni, e la scoperta di connessioni nascoste nei dati.

Per democratizzare l'accesso ai dati ottimizzati e gestiti dal data lakehouse, è consigliabile prendere in considerazione l'implementazione di un Data Fabric.

Guarda il video (13:33)

Data fabric

Un Data Fabric è il passo successivo nell'evoluzione dell'architettura dei dati e degli strumenti di gestione. È progettato per creare maggiore fluidità tra diversi flussi di dati e ambienti cloud, rendendo i dati accessibili in modo sicuro agli utenti finali e facilitando il consumo di dati self-service.

L'architettura del Data Fabric semplifica l'integrazione end-to-end utilizzando sistemi intelligenti e automatizzati che apprendono dalle pipeline di dati. Grazie all'integrazione tra varie fonti di dati, i data scientist possono creare una visione olistica dei clienti, accessibile da un'unica dashboard. L'architettura fornisce quindi consigli per acquisire meglio il valore dei dati e aumentare la produttività, accelerando il time to value per tutti i suoi prodotti di dati.

Database



Un database è un archivio digitale per memorizzare, gestire e salvaguardare i set di dati, ed è un elemento essenziale di un'architettura di dati.

Le applicazioni devono essere in grado di memorizzare, gestire e governare enormi quantità di dati strutturati e non strutturati in un ambiente hybrid cloud, per supportare casi d'uso avanzati di analytics e AI.

Per rendere operativa l'AI, la tua organizzazione deve trovare il database giusto per i workload giusti al prezzo giusto. Ogni database deve essere affidabile, sicuro, reattivo e costruito appositamente per workload e requisiti specifici.

"I clienti possono avere fino a nove tipi di database diversi e molte istanze di ciascuno. Un Data Fabric mette ordine in questi silos di dati. Edward Calvesbert VP of Product Management, watsonx platform software IBM
Modernizzare per ottimizzare

Modernizzare per ottimizzare

Quando si mappa il modo in cui i dati saranno accessibili e gestiti, è necessario prestare particolare attenzione all'infrastruttura, poiché è lì che si accede e si gestiscono i dati.

Potrebbe essere necessario modernizzare l'infrastruttura per scalare l'AI e aiutare i tecnici dei dati a rispondere ai workload e alle esigenze moderne. Molte organizzazioni stanno passando a un approccio intenzionale all'hybrid cloud che si concentra sull'allineamento della tecnologia agli obiettivi aziendali, sul miglioramento della scalabilità e delle prestazioni aziendali complessive.

Una piattaforma di cloud ibrido crea esperienze coerenti tra ambienti, workflow e team.

Se i dati sono la nostra stella polare, l'infrastruttura utilizzata per accedere e gestirli è fondamentale. In particolare, il livello di fiducia e trasparenza richiesto in tutti gli ambienti. Ric Lewis Senior VP of Infrastructure IBM
Prossimi passi

Un'architettura ben progettata crea una solida base per il modo in cui l'organizzazione utilizza i dati. Le decisioni intenzionali sull'architettura ti aiutano a sfruttare appieno le funzionalità dell'hybrid cloud e dell'AI per ottenere risultati aziendali.

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Note a piè di pagina

1 How Strong Is Your Data Balance Sheet?, Scott A. Snyder, Knowledge at Warton, novembre 2022.
2 CEO decision-making in the age of AI, Global C-suite Series, IBM Institute for Business Value, giugno 2023.