Realizza la tua strategia sui dati con un data fabric

Oggi, le organizzazioni stanno vivendo una crescita incessante dei dati stimolata dall'accelerazione digitale degli ultimi due anni. Sebbene questo periodo rappresenti una grande opportunità per la gestione dei dati, ha anche creato una complessità fenomenale man mano che le aziende adottano ambienti ibridi e multicloud.

Quando si tratta di scegliere un'architettura che completi e migliori la tua strategia dati, il data fabric è diventato un argomento sempre più scottante tra i leader dei dati. Questo approccio architettonico sblocca valore aziendale semplificando l'accesso ai dati e facilitando il consumo di dati self-service su larga scala.

Al recente Chief Data and Technology Officer Summit on data fabric and data strategy di IBM, ho avuto una conversazione entusiasmante con leader dei dati di alcune delle organizzazioni più prestigiose al mondo su come un'architettura di data fabric possa aiutare a portare i dati giusti alle persone giuste al momento giusto, guidando un processo decisionale migliore in tutta l'organizzazione.

Un data fabric orchestra varie fonti di dati in un panorama ibrido e multicloud per fornire dati pronti per il business a supporto di analytics, AI e altre applicazioni. Questo potente concetto di gestione dei dati abbatte i silo, abilitando nuove opportunità per modellare la governance dei dati e la privacy, l'integrazione multicloud, visioni olistiche dei clienti a 360° e un'AI affidabile, tra altri casi d'uso comuni nei settori.

Quando sono rientrato in IBM nel 2016, i dati a livello aziendale e il loro utilizzo stavano vivendo un momento cruciale. Grazie ai progressi nel cloud computing e nell'AI, era chiaro che i dati potevano avere un ruolo molto più importante oltre a essere un output necessario. I dati stavano emergendo come un asset che poteva dare beneficio a tutti gli aspetti di un'organizzazione.

Come neo Chief Data Officer (CDO), mi è stato affidato il compito di creare una strategia di dati aziendali basata sulla trasformazione di IBM in un'impresa di hybrid cloud e basata sull'AI. Il mio obiettivo era implementare una strategia e un'architettura dei dati che dessero agli utenti appropriati l'accesso ai dati. Gli aspetti chiave erano che i dati dovevano essere affidabili e sicuri, e dovevano fornire insight che generassero valore aziendale attraverso analytics senza sacrificare la privacy.

Una parte importante della nostra evoluzione ha incluso anche la preparazione del Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati dell'UE, entrato in vigore nel maggio 2018. Il nostro percorso per integrare sicurezza, governance e conformità nella nostra strategia dati rappresenta ancora una soluzione digitale per clienti e clienti per raggiungere la preparazione al GDPR.

In mezzo alla complessità in continua evoluzione del nostro ambiente, abbiamo riconosciuto la necessità di un data fabric per portare avanti la nostra strategia. Il vantaggio chiave di un data fabric è che fornisce un knowledge graph aumentato che dettaglia dove si trovano i dati, dove si trovano, di cosa si tratta e chi vi ha accesso. Una volta stabilito un grafo della conoscenza aumentata, che è il componente principale di un data fabric, eravamo in una posizione forte per automatizzare in modo intelligente in tutta l'azienda, integrando l'AI in tutti i nostri processi principali, dalla supply chain al procurement al quote-to-cash. Questo ha portato infine a forti riduzioni del tempo di ciclo. Inoltre, ci siamo presto resi conto che la nostra business transformation fungeva anche da blueprint per i nostri clienti e i nostri clienti. Ma cos'altro può fare un data fabric?

Un data fabric non solo funge da pannello di controllo centrale che crea visibilità, ma fornisce anche una base flessibile per un componente come un data mesh. Una rete dati suddivide grandi architetture di dati aziendali in sottosistemi che possono essere gestiti da vari team.

Gettando una base di data fabric, le organizzazioni non devono più spostare tutti i loro dati in una singola sede o in un singolo data store, né adottare un approccio completamente decentralizzato. Invece, un'architettura data fabric permette un equilibrio tra ciò che deve essere decentralizzato logicamente o fisicamente e ciò che deve essere centralizzato.

Un data fabric pone le basi per il data mesh in diversi modi, ad esempio fornendo ai proprietari dei dati funzionalità self-service e di creazione, tra cui la catalogazione degli asset di dati, la trasformazione degli asset in prodotti e il rispetto di politiche di governance federate.

I leader dei dati di oggi sono principalmente concentrati su uno dei tre fattori strategici: mitigare il rischio, far crescere il fatturato e migliorare il risultato economico. Quello che trovo entusiasmante nel costruire una strategia attorno a un data fabric è che permette ai leader dei dati di agire come agenti del cambiamento affrontando contemporaneamente queste esigenze aziendali.

Al IBM Summit, i leader dei dati hanno tutti concordato che stiamo entrando in una nuova fase, in cui ci sarà molta più decentralizzazione nel mondo della gestione dei dati. Ci aspettiamo che concetti come Data Fabric e data mesh svolgano un ruolo critico nella Strategia, poiché possono permettere ai team di accedere alle risorse e agli strumenti di cui hanno bisogno on-demand per supportarli durante tutto il ciclo di vita del prodotto dati.

Ma c'è ancora da discutere. Nella guida appena pubblicata per i leader dei dati, The Data Differentiator, troverai il nostro approccio in sei fasi per progettare e implementare una strategia dati. Queste informazioni vengono continuamente testate e ottimizzate dagli esperti IBM durante gli incontri con i clienti, e volevamo condividerle con la community per facilitare la conversazione su cosa serve per avere successo con i dati. Troverai anche una discussione sul ruolo che la tua architettura di gestione dei dati svolge.

Per saperne di più dai leader dei dati sul data fabric e su come implementare la tua strategia sui dati, guarda la replica del vertice CDO/CTO .