5 funzionalità fondamentali di una soluzione di Data Fabric

Nel mondo digitale odierno i dati sono diventati la colonna portante di ogni organizzazione. Gestire i dati, però, può essere complicato, soprattutto nel caso di grandi volumi provenienti da diverse fonti. Secondo questo sondaggio di CIOinsight, il 60% circa delle organizzazioni non ritengono totalmente affidabili i loro dati e le loro analisi. Qui è dove entrano in gioco le soluzioni di data fabric.

Una soluzione di data fabric consiste in una piattaforma unificata che integra in modo continuativo e fluido i dati provenienti da diverse sorgenti e fornisce una vista completa dell’intero panorama dei dati. Ma non tutte le soluzioni di data fabric sono uguali. La scelta di una di queste soluzioni deve tenere conto di alcune funzionalità chiave necessarie per trarre il massimo dai dati e ottenere un vantaggio competitivo nel settore di riferimento.

Questo articolo mostrerà i benefici derivanti dall’implementazione di una soluzione di data fabric, in seguito illustrerà 5 funzionalità chiave di una soluzione di data fabric per assicurarsi che le organizzazioni possano gestire efficacemente i loro dai e guidare il successo dell’azienda.

Benefici di una soluzione di data fabric

Una soluzione di data fabric è un approccio completo alla gestione dei dati che offre alle organizzazioni diversi benefici. Alcuni benefici di una soluzione di data fabric sono:

• Agilità nella gestione dei dati, permettendo alle organizzazioni di adattarsi velocemente alle necessità di business. Grazie al data fabric, le organizzazioni saranno in grado di integrare nuove sorgenti e nuovi formati di dati, operare trasformazioni sui dati e creare nuove applicazioni.
• Alta qualità dei dati, fornendo funzionalità come pulizia dei dati, arricchimento, ecc. Questo è molto importante perché dati di scarsa qualità portano a decisioni sbagliate.
• Migliore governance dei dati, grazie a funzionalità che assicurano che i dati siano gestiti per soddisfare i requisiti normativi e di conformità. Questo è importante perché le organizzazioni sono sempre più soggette a requisiti di questo tipo.
• Risparmio sui costi di gestione dei dati, riducendo la nacessità di silos di dati e integrandoli da diverse fonti. In questo modo le organizzazioni possono eliminare i dati duplicati e ridurre i costi dovuti alla manutenzione di diversi sistemi di dati. Inoltre, le soluzioni di data fabric possono aiutare le organizzazioni a ottimizzare l’archiviazione dei dati e il loro processamento fornendo una soluzione scalabile e flessibile.

Le 5 funzionalità chiave di una soluzione data fabric

Implementare una soluzione di data fabric offre grandi benefici, come appena visto. Ma, come anticipato, non tutte le soluzioni sono uguali e alcune potrebbero non essere in linea con le necessità della tua organizzazione.

Per aiutare a prendere decisioni consapevoli, qui sotto riportiamo le 5 funzionalità chiave di una soluzione di data fabric.

1. Visione completa dei dati

Oltre a integrare i dati da diverse sorgenti, un’altra funzionalità importante che le soluzioni di data fabric devono fornire è una visione completa dei dati, fornendo una singola fonte di verità all’interno dell’organizzazione. Inoltre, una soluzione di data fabric deve anche permettere di creare delle single view secondo le necessità di business.

Per esempio, un team ha bisogno di un modello con i dati delle interazioni dell’utente (visite al sito web, flusso di navigazione, ecc.) e un altro team ha bisogno di un modello con le informazioni del prodotto. La capacità di costruire single view con ciascuno dei due set di dati migliorerà sensibilmente la velocità di sviluppo.

Inoltre, una soluzione di data fabric dovrebbe offrire funzionalità low code/no code, in modo da alleggerire i team di sviluppo e permettere anche a figure meno tecniche di eseguire in autonomia alcune attività, come ad esempio creare pipeline di aggregazione di dati.

2. Accesso e disponibilità dei dati in real‑time

La disponibilità dei dati e l’accesso in real‑time sono essenziali perché le organizzazioni possano prendere decisioni consapevoli e rispondere rapidamente alle condizioni di business in costante cambiamento. Le soluzioni di data fabric sfruttano tecnologie come processamento dei dati in-memory, cache, streaming, ecc., oltre ad un’architettura ad eventi basata su data stream per fornire la disponibilità dei dati in tempo reale.

Inoltre, la soluzione di data fabric deve integrarsi facilmente con sistemi di change data capture (CDC). Questi sistemi individuano i cambiamenti che avvengono sulla fonte dei dati ed inviano l’evento corrispondente in piccoli incrementi in near real‑time alla piattaforma di event streaming.

3. Alte performance e scalabilità

Alte performance e capacità di scalare sono caratteristiche cruciali per ogni soluzione di data fabric. Una soluzione di data fabric performante può gestire grandi volumi di dati, processarli velocemene e inviarli agli utenti in real‑time. Al crescere del volume di dati la soluzione deve essere in grado di scalare, in modo da gestire il carico maggiore senza compromettere le performance.

Un buon modo di testare le performance e la scalabilità di una soluzione di data fabric è di condurre dei test di riferimento usando dei dati prefissati. Nonostante la maggior parte non siano gratuite, soluzioni come Mia‑Platform Fast Data forniscono demo gratuite che permettono di determinare se siano lo strumento adatto prima di procedere con una PoC.

4. Solida governance dei dati

Una solida governance dei dati assicura che i dati all’interno del data fabric siano accurati, coerenti e affidabili. Per essere sicuri che la governance fornita da una soluzione sia robusta, deve possedere le seguenti funzionalità:

• Storico dei dati: questa funzionalità traccia i movimenti del dato dalla sua origine alla sua posizione attuale. Aiuta a garantire l’accuratezza dei dati e consente agli utenti di ricondurre il dato alla sua fonte, che è cruciale per essere conformi alle normative.
• Sicurezza dei dati: una soluzione di data fabric con una solida governance dei dati deve basarsi su rigide policy di sicurezza per proteggere i dati sensibili. Questo include autenticazione, autorizzazione, crittografia e policy di controllo di accesso come ad esempio RBAC (Role‑Based Access Control).
• Conformità: la conformità a regolamenti come il GDPR è fondamentale per la governance dei dati. Una soluzione di data fabric ideale deve avere funzionalità di compliance incorporate che garantiscano che i dati siano raccolti, archiviati e utilizzati secondo queste normative.

5. Architettura cloud‑native

Infine, un’architettura cloud‑native corrisponde allo stato dell’arte. Un’architettura di questo tipo permette di essere eseguita facilmente in ambienti cloud e sfruttare servizi cloud come autoscaling, data warehousing e serverless.

Un’architettura cloud‑native è caratterizzata dalla sua abilità di gestire applicazioni containerizzate e microservizi, che garantiscono alta scalabilità e fault tolerance. In questo modo sarà più semplice scalare la soluzione di data fabric in base all’aumento dei volumi di dati e spostare i carichi di lavoro tra diversi ambienti (ambienti cloud on‑premise, public cloud, private cloud e hybrid cloud) in accordo con le esigenze di business.

Inoltre, un’architettura cloud‑native permette di utilizzare risorse in modo più efficiente, in quanto le risorse possono essere allocate e spostate al bisogno, riducendo i costi e aumentandone la sostenibilità.

Il ruolo di Mia‑Platform Fast Data

Quando si sceglie una soluzione di data fabric è importante che la scelta soddisfi i requisiti aziendali e sia sufficientemente scalabile per stare al passo con gli obiettivi di business presenti e futuri. Prendendo in considerazione le cinque caratteristiche descritte in questo articolo, si può essere certi di prendere una buona decisione.

Mia‑Platform Fast Data è un’ottima opzione per numerose organizzazioni, in quanto consente di gestire in modo sicuro i propri dati, garantendone la coerenza e la correttezza su tutti i canali grazie al modello Command and Query Responsibility Segregation (CQRS).

Per saperne di più su Mia‑Platform Fast Data, consultate questo white paper sui vantaggi dei fast data e molto altro ancora.