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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.