La democratizzazione dei dati, proprio come il termine trasformazione digitale cinque anni fa, è diventata una parola d'ordine popolare in tutte le organizzazioni, dai reparti IT ai vertici aziendali. Spesso viene descritta semplicemente come un modo per aumentare l'accesso ai dati, ma in realtà la transizione è molto più ampia. Se implementata in modo efficace, una democrazia dei dati semplifica lo stack, elimina i custodi dei dati e rende la piattaforma dati completa dell'azienda facilmente accessibile da diversi team tramite una dashboard.
Al di là degli aspetti tecnici, gli obiettivi sono molto più alti. Se fatta bene, la democratizzazione dei dati offre ai dipendenti strumenti che consentono a tutti di lavorare con i dati, non solo ai data scientist. Può stimolare la curiosità dei dipendenti e l'innovazione. Quando i lavoratori hanno accesso ai dati giusti, non solo ottengono ciò di cui hanno bisogno per risolvere i problemi, ma sono anche stimolati a chiedersi: "Cos'altro posso fare con i dati?" in un'organizzazione davvero alfabetizzata in materia di dati.
In questo articolo, esploreremo i benefici della democratizzazione dei dati e come le aziende possono superare le sfide della transizione a questo nuovo approccio ai dati.
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La democratizzazione dei dati aiuta le aziende a prendere decisioni basate sui dati creando sistemi e adottando strumenti che consentono a chiunque nell'organizzazione, indipendentemente dal proprio background tecnico, di accedere, utilizzare e parlare dei dati di cui ha bisogno con facilità. Invece di considerare i dati forniti con il consenso come semplice output di lavoratori, clienti e potenziali clienti, ora rappresentano la porta d'ingresso dell'azienda verso un processo decisionale strategico.
Per una vera democratizzazione dei dati, sia i dipendenti che i consumatori devono disporre di dati in un formato facile da usare per massimizzarne il valore. Richiede anche l'alfabetizzazione dei dati in tutta l'organizzazione. I dipendenti e i leader devono fidarsi dell'accuratezza dei dati, sapere come accedervi e come potrebbero essere applicati ai problemi aziendali. A loro volta, entrambe le parti devono avere anche le competenze di alfabetizzazione dei dati per essere in grado di verificare l'accuratezza dei dati, garantirne la sicurezza e fornire o seguire indicazioni su quando e come devono essere utilizzati.
La democratizzazione dei dati è spesso confusa con la trasparenza dei dati, che si riferisce a processi che aiutano a garantire l'accuratezza dei dati e un facile accesso ai dati indipendentemente dalla loro posizione o dall'applicazione che li ha creati. La democratizzazione dei dati si riferisce invece alla semplificazione di tutti i processi relativi ai dati, dallo storage alla gestione dei dati alla sicurezza dei dati. Richiede anche un approccio di governance dei dati a livello di organizzazione, dall'adozione di nuovi tipi di formazione dei dipendenti alla creazione di nuove politiche per il data storage.
La democratizzazione dei dati richiede un abbandono della tradizionale architettura dei "dati a riposo", pensata per memorizzare dati statici. Tradizionalmente, i dati erano visti come informazioni da mettere in riserva, richiamate solo durante le interazioni con i clienti o l'esecuzione di un programma. Oggi, il modo in cui le aziende utilizzano i dati è molto più fluido; i dipendenti esperti in materia di dati utilizzano i dati in centinaia di app, analizzano i dati per un migliore processo decisionale e accedono ai dati da numerose località.
La democratizzazione dei dati utilizza un'architettura di dati adatta allo scopo progettata per il modo in cui operano le aziende odierne, in tempo reale. È distribuita sia on-premise che nel cloud, consentendo un ampio utilizzo e spostamento tra cloud, app e reti, nonché la memorizzazione di dati a riposo. Un'architettura progettata per la democratizzazione dei dati mira a essere flessibile, integrata, agile e sicura per consentire l'uso dei dati e dell'intelligenza artificiale (AI) su larga scala. Di seguito sono riportati alcuni esempi dei tipi di architetture adatte alla democratizzazione dei dati.
Le architetture data fabric sono progettate per connettere le piattaforme di dati con le applicazioni dove gli utenti interagiscono con le informazioni per un accesso semplificato ai dati in un'organizzazione e consumo di dati self-service. Sfruttando i servizi di dati e le API, un data fabric può anche riunire dati provenienti da sistemi legacy, data lake, data warehouse e SQL Database, fornendo una visione olistica delle prestazioni aziendali.
I dati all'interno di un data fabric sono definiti utilizzando metadati e possono essere archiviati in un data lake, un ambiente di storage a basso costo che ospita grandi memorizzazioni di dati strutturati, semistrutturati e dati non strutturati per analytics, machine learning e altre applicazioni.
Un altro approccio alla democratizzazione dei dati utilizza un data mesh, un'architettura decentralizzata che organizza i dati in base a uno specifico dominio aziendale. Utilizza grafici di conoscenza, semantica e tecnologia AI/ML per scoprire modelli in vari tipi di metadati. Quindi, applica questi insight per automatizzare e orchestrare il ciclo di vita dei dati. Invece di gestire le operazioni di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) all'interno di un data lake, un data mesh definisce i dati come un prodotto in più repository, ognuno con il proprio dominio per la gestione della propria pipeline di dati.
Come l'architettura dei microservizi in cui i servizi leggeri sono accoppiati insieme, un data mesh utilizza domini funzionali per impostare i parametri relativi ai dati. Ciò consente agli utenti di tutta l'organizzazione di trattare i dati come un prodotto con accesso diffuso. Ad esempio, i team di marketing, vendita e servizio clienti avrebbero i propri domini, fornendo maggiore proprietà ai produttori di un determinato set di dati, pur consentendo la condivisione tra diversi team.
Le architetture data fabric e data mesh non si escludono a vicenda; possono persino essere utilizzate per completarsi a vicenda. Ad esempio, un data fabric può rafforzare il data mesh perché può automatizzare i processi chiave, come la creazione più rapida di prodotti di dati, l'applicazione della governance globale e l'orchestrazione più semplice della combinazione di più prodotti di dati.
Approfondimenti: Data fabric vs data mesh: qual è la scelta giusta per te?
Man mano che sempre più organizzazioni cercheranno di evolversi verso una cultura della democratizzazione dei dati e costruiranno l'architettura per supportare una cultura dell'alfabetizzazione dei dati, otterranno diversi benefici e incontreranno alcune sfide lungo il percorso. Di seguito sono riportati alcuni vantaggi e potenziali rischi da considerare durante questo cambiamento organizzativo:
Molte aziende si rivolgono alla democratizzazione dei dati per eliminare i silos e ottenere di più dai propri dati tra i reparti. La necessaria integrazione dei dati riduce i colli di bottiglia, consentendo agli utenti business di prendere decisioni aziendali più rapide e liberando gli utenti tecnici per dare priorità alle attività che utilizzano meglio le loro competenze. Il risultato è una maggiore efficienza e produttività.
La sicurezza dei dati è una priorità assoluta. La democratizzazione dei dati aiuta intrinsecamente le aziende a migliorare i processi di sicurezza dei dati richiedendo un'attenzione deliberata e costante alla governance dei dati e all'integrità dei dati. C'è un'attenta attenzione alla supervisione e al mettere i dati giusti nelle mani delle persone giuste, il che si traduce in una strategia di sicurezza dei dati più completa.
Una palude di dati è il risultato di un data lake mal gestito, privo di adeguate pratiche di qualità e governance dei dati per fornire informazioni approfondite, rendendo i dati inutili. Troppe aziende hanno una scarsa qualità dei dati; la democratizzazione dei dati mira ad affrontare questo problema con una supervisione e una governance dei dati complete. Riconoscendo i dati come prodotto, crea un maggiore incentivo a gestire correttamente i dati.
La democratizzazione dei dati contrasta il problema della gravità dei dati, o l'idea che i dati diventino più difficili da spostare man mano che crescono di dimensioni. Cose come gli enormi archivi di dati dei clienti vengono affrontati in modo più strategico, consentendo alle aziende di mantenere l'accesso man mano che l'azienda cresce.
La democratizzazione dei dati cerca di rendere i dati più accessibili agli utenti non tecnici, in parte, rendendo più facile l'uso degli strumenti che accedono ai dati. Ciò include strumenti che non richiedono competenze tecniche avanzate o una profonda comprensione degli analytics dei dati per essere utilizzati.
Come per qualsiasi cambiamento importante nelle operazioni aziendali, le aziende dovrebbero sviluppare una strategia completa sui dati per raggiungere i propri obiettivi di democratizzazione dei dati. I passaggi chiave includono:
Una volta iniziato il percorso di democratizzazione dei dati, i team possono iniziare a esaminare le caratteristiche di questo nuovo paradigma dei dati, incluso l'avanzamento di nuovi strumenti come AI e machine learning. Ecco alcuni modi in cui le aziende possono utilizzare la democratizzazione dei dati per consentire una più ampia implementazione dell'AI:
Discuti le priorità di analytics aziendale e automazione e decidi da iniziare a introdurre l'AI. Ad esempio, potresti voler investire in strumenti di analytics per sviluppare report di business intelligence interni, customer service chatbot in tempo reale e analytics self-service per diversi team aziendali. È probabile che non sia possibile implementare questi strumenti di AI tutti in una volta, quindi definisci prima le aree migliori per utilizzare l'AI.
Non tutti i dati all'interno della tua azienda sono adatti per l'AI, o per altri casi d'uso. Esamina i tuoi set di dati e determina quali sono adatti per ulteriori ricerche, per vedere se ti aiuteranno ad affrontare casi d'uso pertinenti. Con la democratizzazione dei dati in atto, la tua azienda dovrebbe avere maggiori insight sulla qualità e sulla disponibilità dei dati per guidare questo processo e sul ROI per ogni caso d'uso.
Lo sviluppo di modelli di machine learning (ML) è notoriamente soggetto a errori e richiede molto tempo. MLOps crea un processo in cui è più facile raccogliere insight dai dati aziendali. Inoltre ottimizza il processo con operazioni di machine learning che utilizzano modelli di ML predefiniti progettati per automatizzare il processo di creazione di modelli di ML.
La democratizzazione dei dati garantisce la visibilità della raccolta, della creazione di modelli, della distribuzione, della gestione e del monitoraggio dei dati. Ciò si traduce in prodotti basati sull'AI più commerciabili e in una maggiore responsabilità.
La democratizzazione dei dati si basa su due elementi chiave: inizia con la giusta architettura dei dati, ma viene amplificata dalle giuste soluzioni di automazione e AI. IBM offre un approccio moderno alla progettazione e all'implementazione di un'architettura data fabric che aiuta le organizzazioni a sperimentare i benefici del data fabric in una piattaforma unificata che rende tutti i dati (che spaziano in ambienti ibridi e multicloud) disponibili per l'AI e gli analytics dei dati.
Watsonx è un portfolio di prodotti di AI che accelera l'impatto dell'AI generativa nei workflow principali per migliorare la produttività. Il portfolio comprende tre potenti componenti: lo studio watsonx.ai per i nuovi foundation model, l'AI generativa e il machine learning; lo store watsonx.data adatto allo scopo, per la flessibilità di un data lake e le prestazioni di un data warehouse; e il toolkit watsonx.governance, per consentire workflow di AI costruiti con responsabilità, trasparenza e sfruttabilità.
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