Un nuovo approccio per costruire moderne Data Platform
Il mondo dei dati sta crescendo in modo esponenziale, rendendo la necessità di un modo efficiente per gestirli e analizzarli più critica che mai. I manager vivono in un’epoca di evoluzione rapida dei dati che richiede velocità, flessibilità e sicurezza: come possiamo affrontare queste sfide e mantenere così il nostro business aggiornato?
È qui che entra in gioco il concetto di data platform come nuova frontiera di acquisizione, archiviazione e gestione dei dati. Permette agli utenti di acquisire, trasformare ed estrarre valore dai dati in modo che le aziende possano sfruttare le informazioni delle data platform a loro vantaggio e ottenere insight utili
In questo articolo parleremo di data platform: che cosa sono, come funzionano e come iniziare a utilizzarle.
Definire le Data Platform
Una data platform integra strumenti che permettono alle organizzazioni di gestire i dati dall’acquisizione all’esposizione. Grazie al recente passaggio dai data warehouse ai data lake, è stato necessario rispondere alle nuove esigenze dei consumatori di dati.
Questo cambiamento nella domanda è dovuto a molteplici aspetti, come l’aumento dei dati non strutturati e semistrutturati, la popolarità delle architetture a microservizi e la necessità di soddisfare varietà, volume, velocità, veridicità e valore della gestione dei dati.
Tradizionalmente, un data center è l’infrastruttura fisica in cui i dati vengono archiviati e gestiti. Tuttavia, una data platform va oltre questo aspetto fisico, poiché acquisisce, archivia, prepara e distribuisce i dati aziendali, garantendo politiche di governance sicure a qualsiasi livello di utente. In altre parole, una data platform non si limita ad archiviare i dati, ma fornisce anche una suite completa di servizi che gestiscono il ciclo di vita dei dati, assicurando che siano sempre pronti all’uso.
Seguendo questa definizione, uno dei principali vantaggi è che queste piattaforme massimizzano le risorse e riducono il sottoutilizzo delle tecnologie consentendo la condivisione degli asset tra gli utenti; il valore aggiunto risiede nella possibilità di condividere dati e informazioni sia tra le aziende sia al loro interno.
L’importanza dell’integrazione: Platform Engineering ++
Il concetto di data platform oggi è più completo che mai. Mentre il platform engineering è diventato il fondamento IT delle data platform, l’essenza della nostra data platform risiede nella sua capacità di gestire e ottimizzare i dati attraverso processi quali l’acquisizione, la trasformazione e l’esposizione. Di conseguenza, le aziende possono tradurre i dati grezzi in informazioni utili.
La Platform Engineering ++ promette di offrire alle aziende capacità self-service per l’automazione dei team di sviluppo software nell’era cloud native, con un flusso di lavoro e un’infrastruttura più efficienti.
Sebbene la definizione di platform engineering possa sembrare ancora ambigua, i confini presumibilmente sfumati di questo framework sono dovuti alla necessità di comprendere un significato più ampio.
Questo include l’integrazione di infrastrutture e DevOps, segnando una naturale e più definita evoluzione dei loro ruoli. Inoltre, il platform engineering supporta anche i product team per i dati, il machine learning, l’intelligenza artificiale, l’orchestrazione, le API, gli eventi e i frontend. In questo senso più ampio, Giulio Roggero, CTO e Co-Fondatore di Mia-Platform, lo chiama Platform Engineering ++.
In questo contesto, le Internal Developer Platform (IDP) aiutano con la gestione e l’utilizzo dei dati fornendo strumenti che riducono la complessità e velocizzano il processo di gestione dei dati.
I componenti principali delle Data Platform
In generale, i componenti principali di una data platform possono essere suddivisi in livelli:
- Data warehouse e lake: dove i dati sono salvati e gestiti;
- Livello di acquisizione: porta all’interno i dati;
- Strumenti di trasformazione: raffinano i dati e li puliscono;
- Integrazione: i dati da varie sorgenti sono integrati in una piattaforma unificata, garantendo che tutti i dati in ingresso siano raccolti in forma standardizzata per migliorarne la coerenza e l’affidabilità;
- Elaborazione: una volta integrati, i dati vengono elaborati per aggregare le informazioni e creare entità arricchite su misura per scopi specifici;
- Gestione: dopo la loro integrazione ed elaborazione, la piattaforma gestisce i dati. Ciò include il mantenimento della loro integrità, l’aggiornamento e l’applicazione di politiche di governance che proteggano e controllino l’accesso ai dati.
- Livello di accesso dell’utente: dove strumenti di intelligence, analisi dei prodotti e altri strumenti sono utilizzati per il supporto alle decisioni, alla sperimentazione e alla gestione dei clienti.
Pertanto, il cuore di una data platform risiede nella sua architettura stratificata che si concentra sull’archiviazione, l’elaborazione e l’analisi dei dati, assicurando che questi ultimi possano fluire in modo continuo e sicuro in tutta l’organizzazione.
Più precisamente, una data platform efficiente ha un’architettura dati moderna. Comprende l’integrazione e la gestione dei dati end-to-end, compresa una IDP dedicata agli insight di business. Questo IDP contiene microservizi e funzionalità legate al core business dell’azienda. Inoltre, una data platform presenta un livello di mercato o di prodotti digitali, con API che consentono l’integrazione di canali esterni. Questa capacità non è solo una caratteristica tecnica: aumenta l’utilità della piattaforma. Infatti, facilitando la connessione di applicazioni e fonti di dati esterne, la piattaforma garantisce che i dati tra i sistemi siano più puliti e coerenti. Questa integrazione migliora radicalmente la gestione e l’usabilità dei dati.
Tra una IDP e un Data Fabric, è anche possibile avere un livello semantico che funziona come un’unica fonte di verità per armonizzare e orchestrare i dati e fornire la gestione dei metadati.
Considerazioni sull’infrastruttura
Come mostrato nell’immagine precedente, la nostra data platform colma il divario tra l’acquisizione dei dati e la business intelligence, migliorando la scalabilità nella gestione dei flussi di dati. In questo modo, gli utenti possono interagire con le aziende e i loro sistemi, come i CRM e gli e-commerce. Pertanto, uno stack di dati moderno può ridurre il carico di lavoro dei sistemi, rendere possibile la scalabilità e la flessibilità dei servizi offerti e ridurre il time to value necessario.
Nell’era del “platform-as-a-product“, le piattaforme includono strumenti che aiutano gli sviluppatori e i business user a diventare autosufficienti. Possono utilizzare starter kit o blocchi riutilizzabili predefiniti per automatizzare modelli e procedure, assistere in attività comuni e ripetitive, suggerire feedback su problemi o rischi per la sicurezza e semplificare le operazioni attraverso l’infrastruttura.
Ci sono diverse fasi, dall’acquisizione dei dati agli output azionabili, che vengono gestite da Mia-Platform Fast Data:
- Acquisire: i dati entrano nella piattaforma attraverso connettori e collettori responsabili della raccolta di informazioni grezze da varie fonti.
- Pulire, Validare, Persistere: una volta acquisiti, i dati vengono puliti e convalidati per garantirne la standardizzazione, la precisione e l’affidabilità; ad esempio, vengono trasformati e archiviati in un formato adatto all’analisi.
- Trasformare e Aggregare: i dati elaborati sono aggregati per facilitare l’accesso e l’analisi in modo efficace.
- Esporre, Produrre e Sicurezza: infine, i dati vengono resi accessibili agli utenti finali attraverso le API. In questa fase si creano prodotti di dati e viene data priorità alla sicurezza dei dati durante il loro ciclo di vita. Di conseguenza, gli insight possono essere integrati nei processi decisionali.
I vantaggi delle Data Platform
Nelle data platform moderne e strutturate, si ha accesso alle informazioni da provider sia cloud che non, beneficiando di una visione più ampia senza ritardi di elaborazione e con il vantaggio di tenere traccia degli accessi.
Poiché le data platform spesso includono dashboard, report e messaggi di feedback, le decisioni aziendali diventano immediatamente più efficaci e di valore, consentendo una più facile condivisione dei dati. Soprattutto, l’adozione di una data platform rappresenta una rivoluzione contro gli approcci obsoleti e isolati alla gestione dei dati, che spesso comportano maggiori rischi per la sicurezza.
Una caratteristica fondamentale di una data platform è che risolve i problemi di qualità, fiducia e affidabilità dei dati. Questo grazie a un’architettura stratificata che, dall’acquisizione all’esposizione, prevede moduli specifici per la pulizia, la trasformazione e la sicurezza dei dati, per facilitare un’analisi approfondita. La ricerca della qualità dei dati oggi è fondamentale, dove le buone prestazioni delle applicazioni si basano sui dati su cui è possibile eseguire i test. In definitiva, sebbene la gestione della qualità del dato può essere eseguita in modo semi-manuale, automatizzare è l’unico modo per scalare, garantire una governance e una sicurezza dei dati efficienti e coprire l’ampiezza e la profondità dei test.
Ecco perché l’osservabilità è una parola chiave nel contesto della data platform. L’osservabilità va dall’acquisizione del dato fino alla fine della reportistica analitica, consentendo una rapida scalabilità delle attività, dai test all’automazione e al monitoraggio nell’intero ecosistema.
A questo proposito, il platform engineer e il team si concentrano sulla creazione di flussi di lavoro e sull’automazione di logiche personalizzate per le aziende. In questo modo, loro possono creare i cosiddetti “golden path” e, attraverso un’infrastruttura più efficiente, contribuire a ridurre il carico cognitivo giornaliero degli sviluppatori e aumentare la loro produttività.
Primi passi con le Data Platform
Valutare le esigenze e gli obiettivi dell’organizzazione
Nel contesto più ampio della Platform Engineering++, le data platform consentono una struttura funzionale di governance dei dati. Una struttura di questo tipo è ottimale per costruire, ad esempio, architetture applicative cloud-native e applicazioni su scala web per nuove esperienze dei clienti basate sui dati. Per sfruttare appieno il potenziale delle data platform, è necessario iniziare a valutare come la piattaforma gestirà, elaborerà ed esporrà i dati per soddisfare gli obiettivi e le esigenze dell’organizzazione.
Questa struttura risponde anche all’esigenza specifica di sviluppare applicazioni che migliorino la velocità e la versatilità mantenendo costi ragionevoli. È essenziale definire chiaramente gli obiettivi del business con una soluzione di tipo data platform, che possono andare dalla creazione di un’esperienza personalizzata del cliente all’interno di una data platform alla comprensione del journey del cliente.
Per guidare l’azienda verso il raggiungimento di un obiettivo e di una crescita condivisi e ambiziosi, è importante anche capire i ruoli degli attuali team, in particolare dei team di sviluppatori, e definirli.
Selezione degli strumenti di gestione adeguati
Una volta compresi i requisiti di business dell’organizzazione, è necessario considerare altri aspetti prima di selezionare gli strumenti di gestione e analisi adeguati. Il primo è se la piattaforma prospettata consente autonomamente l’unificazione del flusso di dati.
Ricordate a quali clienti si rivolge l’organizzazione: gli utenti possono essere suddivisi in gruppi con esigenze e aspettative diverse, il che consente di offrire un’esperienza personalizzata.
Altri aspetti da considerare sono il supporto di strumenti basati sull’intelligenza artificiale, la facilità d’uso, l’analisi in tempo reale e le esigenze di dati in tempo reale, l’integrazione con altri sistemi e strutture e la sicurezza dei dati.
Tutte queste caratteristiche sono presenti in Mia-Platform Fast Data, che integra funzionalità essenziali per incrementare la velocità di sviluppo delle applicazioni. Collabora con partner come Amazon Web Services e mostra come ottenere un processo più efficiente, ad esempio automatizzando la creazione di livelli per i clienti dal livello prospect al livello Gold.
Per scoprire come entrare a far parte del principale platform builder e raggiungere i propri obiettivi aziendali, dai un’occhiata a questo video demo di Mia-Platform Fast Data.
Conclusioni
Le data platform sono ecosistemi dinamici che guidano la business intelligence integrando i dati provenienti da varie fonti. I vantaggi principali riguardano la coerenza dei dati, l’accessibilità e la sicurezza, oltre alla riduzione del carico cognitivo degli sviluppatori. Mia-Platform Fast Data può rappresentare una svolta nel processo di sviluppo delle applicazioni, offrendo soluzioni innovative che accelerano la velocità di sviluppo e ottimizzano i processi aziendali.
In effetti, Platform Engineering ++ è un approccio fondamentale e più completo alle data platform che consente flessibilità e scalabilità, migliorando l’automazione e riducendo i costi e i carichi cognitivi degli sviluppatori. Mentre Platform Engineering ++ fornisce l’infrastruttura, la vera potenza delle data platform risiede nella loro capacità di trasformare i dati grezzi in insight e azioni, migliorando l’agilità e l’intelligenza aziendale.
Questo approccio è più efficiente nel dare priorità all’efficienza dell’infrastruttura, mantenendo la qualità e la sicurezza dei dati. Tutte le data platform possono condividere la stessa struttura generale, ma non condividono gli stessi strumenti o forniscono le stesse funzionalità.
A questo proposito, prima di scegliere la data platform giusta per la vostra organizzazione, è importante comprendere le esigenze dell’azienda e stabilire obiettivi chiari che vi guidino attraverso le funzionalità desiderate. Questi passaggi sono fondamentali per individuare la soluzione che soddisfi i requisiti unici dell’azienda e tutti gli obiettivi aziendali.
