Scopri informazioni dettagliate su una vasta gamma di argomenti relativi alla gestione dei dati, dalle nozioni di base sui dati e sui database alle architetture, alla governance e molto altro ancora.
La gestione dei dati è la pratica organizzativa che consiste nella raccolta, organizzazione, architettura, governo, elaborazione e manutenzione dei dati in modo sicuro ed efficace, affinché possano essere utilizzati ai fini di analytics e processo decisionale.
Sempre più spesso, la gestione dei dati si preoccupa di rendere i dati "AI-ready", ovvero di alta qualità, accessibili e affidabili per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale (AI). Un recente sondaggio condotto dall'analista di settore Gartner ha rilevato che il 63 percento delle organizzazioni sente di non avere, o non è sicuro di avere, le giuste pratiche di gestione dei dati per l'AI.1
Questa guida completa affronta ogni aspetto, dalle basi della gestione dei dati fino alla trattazione di piattaforme dati, architettura dei dati, ingegneria dei dati, governance dei dati e altro ancora.
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La strategia di gestione dei dati aiuta le organizzazioni a garantire che i dati siano sempre disponibili, integrati, governati, sicuri e accurati. Costituisce la base per la trasformazione digitale, le iniziative di AI e i migliori risultati aziendali.
I dati sono una qualsiasi raccolta di fatti, numeri, parole, osservazioni o altre informazioni utili. Detto questo, i dati si presentano in numerosi formati diversi, ciascuno definito da caratteristiche, fonti e formati unici.
Esiste un database praticamente per ogni applicazione di gestione o trattamento dei dati. Esplora i database relazionali, i database vettoriali, i database distribuiti, i motori di query: li trovi tutti qui.
Le piattaforme di dati, compresi data warehouse, data lake e data lakehouse, consentono la raccolta, la trasformazione, l'analisi e la governance dei dati per attività specifiche.
Le architetture dei dati descrivono il modo in cui i dati vengono gestiti, dalla raccolta al consumo, e definiscono il blueprint per cui fluiscono all'interno dell'organizzazione. Sono anche fondamentali per le operazioni di trattamento dei dati e le applicazioni di intelligenza artificiale (AI).
Gli ingegneri dei dati progettano sistemi per l'aggregazione, lo storage e l'analisi dei dati su larga scala e consentono alle organizzazioni di ottenere insight in tempo reale da grandi set di dati.
Esplora i modi per spostare informazioni digitali tra sistemi, dispositivi e località, tra cui il trasferimento di file, il data streaming e la migrazione dei dati.
L'integrazione dei dati riunisce i dati provenienti da fonti eterogenee, trasformandoli in una struttura coerente e rendendoli accessibili per l'elaborazione, l'analisi e il processo decisionale.
L'elaborazione dei dati è la conversione di dati non elaborati in informazioni utilizzabili attraverso fasi strutturate quali raccolta, preparazione, analisi e storage dei dati.Oggi, il machine learning (ML), l'AI e l'elaborazione parallela, o il calcolo parallelo, consentono il trattamento dei dati su larga scala.
I big data comprendono enormi e complessi set di dati in vari formati, tra cui dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, che richiedono un approccio analitico avanzato per estrarre insight significativi.
La gestione dei dati aziendali (EDM) è la gestione dei dati su larga scala: si tratta di organizzare, governare e ottimizzare i dati aziendali durante tutto il loro ciclo di vita, dalla creazione e raccolta fino allo storage, all'integrazione, all'utilizzo e all'eventuale archiviazione o eliminazione.
La qualità dei dati misura la capacità di un set di dati di soddisfare i criteri di accuratezza, completezza, validità, coerenza, unicità, tempestività e idoneità allo scopo ed è fondamentale per tutte le iniziative di governance dei dati all'interno di un'organizzazione.
La governance dei dati aiuta a garantire la disponibilità, la sicurezza e l'integrità dei dati, definendo e implementando politiche, standard e procedure per la raccolta, la proprietà, la lo storage, l'elaborazione e l'utilizzo dei dati.
Risorse
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Note a piè di pagina
1 Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk. Gartner.com, 26 febbraio 2025