I dati sono un asset fondamentale per i moderni sistemi software. Tuttavia, poiché lo sviluppo software sta diventando sempre più complesso e stratificato, è complicato gestire enormi volumi di dati e garantire che tali dati siano costantemente reperibili, riutilizzabili e gestiti a tutti i livelli della fabbrica IT.
Questa difficoltà spalanca le porte della competitività a tutte quelle organizzazioni che cercano di offrire esperienze digitali fluide attraverso un numero crescente di touchpoint e applicazioni, abilitando nuovi modelli di business digitali.
Il problema è che i dati provengono da fonti diverse, ma senza gli strumenti adeguati finiscono per essere eccessivamente frammentati, incoerenti e difficilmente accessibili. Questa frammentazione porta inevitabilmente a dipendenze e problemi di scalabilità tra i singoli componenti e servizi, compromettendo infine l’integrazione dei dati.
Per gestire questa complessità è necessario creare livelli di astrazione che isolino i componenti l’uno dall’altro, consentendo che le modifiche nei supply channel abbiano un impatto minimo sul backend.
Questo processo è noto come decoupling (disaccoppiamento) e mira a ridurre al minimo le dipendenze e i colli di bottiglia, migliorando al contempo il recupero dei dati, la discendenza dei dati e il controllo dell’accesso ai dati.
Il Data Decoupling Layer è un livello software che fa parte di un approccio architettonico più ampio, il Data Fabric. Persegue il disaccoppiamento dinamico, l’integrazione, il consolidamento e l’armonizzazione dei dati per un consumo ottimizzato, garantendo in definitiva scalabilità, flessibilità e un processo decisionale basato su dati reali.
Scopriamo come funziona e perché potrebbe apportare vantaggi sia ai sistemi moderni che a quelli tradizionali.
Comprendere il data decoupling
Al giorno d’oggi, i requisiti organizzativi cambiano frequentemente, adattandosi a un mercato in rapida evoluzione. L’utilizzo di tecnologie moderne e soluzioni innovative per garantire reattività, scalabilità e adattabilità è quindi diventato obbligatorio.
Questa necessità diventa particolarmente rilevante quando si tratta di gestire un’enorme quantità di dati. I dati sono infatti esposti a diversi canali provenienti da numerose fonti chiamate Systems of Records (SoRs) – come mainframe legacy, CRM, e-commerce, ERP – e sono così preparati per l’utilizzo.
Tuttavia, tale consumo di dati non è affatto semplice. Quando le applicazioni accedono direttamente alle fonti dati e interagiscono con esse, possono emergere diverse criticità. In primo luogo, l’accesso diretto delle applicazioni alle fonti di dati spesso porta a un accoppiamento stretto, creando colli di bottiglia nel sistema. Inoltre, le applicazioni possono inviare più query separate a diverse fonti dati, rischiando un sovraccarico. Infine, dati ridondanti, sparpagliati o incoerenti possono complicare l’integrazione e la condivisione.
Il disaccoppiamento dei dati mira a isolare i dati da applicazioni e sistemi specifici – in pratica, separando le logiche applicative e di business dal livello dati – creando livelli di astrazione che alleggeriscono e disaccoppiano i SoR e consentono l’aggregazione e l’integrazione dei dati in visualizzazioni unificate, più adatte a esigenze di visibilità, acquisizione, riutilizzabilità e gestione.
Il data decoupling layer funge da facilitatore di collegamento: garantisce che i singoli servizi e componenti possano essere aggiornati o sostituiti senza modificare l’intera infrastruttura sottostante. Ciò che avviene nei canali di approvvigionamento (app mobili, siti web, interazioni con l’assistenza clienti, ecc.) è separato dal back-end (orchestrazione on-premise o cloud, aggiornamenti software, migrazioni, ecc.).
Data decoupling layer: una spiegazione
Immaginate di avere diversi dispositivi di marche diverse in varie stanze della tua casa, ognuno con il proprio sistema di controllo. Ora, pensate al data decoupling layer come a un assistente di domotica intelligente. Che gli chiediate di riprodurre musica o spegnere le luci, non state parlando direttamente con il servizio di streaming audio o con le vostre lampadine. Il dispositivo capisce cosa intendete, sa dove inviare la richiesta, recupera i dati o esegue l’azione necessaria e vi fornisce una risposta semplice.
In pratica, lo smart home device semplifica il controllo astraendo la complessità e le differenze dei dispositivi. Ciò significa che i comandi rimangono coerenti, anche se i servizi di back-end o i dispositivi cambiano. Siete indipendenti (o disaccoppiati) dalle complesse operazioni dei dispositivi e non avete bisogno di più controller. L’aggiornamento di uno qualsiasi dei dispositivi richiede solo la modifica delle impostazioni del dispositivo per la casa intelligente, non dell’intero sistema di controllo.
In breve, il data decoupling layer funge da intermediario intelligente tra le applicazioni e le numerose fonti, formati e sistemi di dati sottostanti. Fornisce un’interfaccia semplificata e coerente per gestire in background numerose componenti diverse e complesse, rendendo l’interazione più semplice e flessibile.
Data decoupling layer: come funziona?
Pensate a una grande azienda di e-commerce con molti sistemi che contengono diverse informazioni sui clienti, come il sito web, l’app mobile, il CRM, gli strumenti di marketing, il sistema di ordini e il programma fedeltà. Senza un livello di disaccoppiamento dei dati, chiunque cerchi di comprendere la storia completa di un cliente deve passare da un sistema all’altro. Questo processo può diventare estremamente lento, confusionario e spesso incoerente, un po’ come utilizzare molti controller diversi per un unico sistema di domotica.
Un data decoupling layer agisce in questo caso come smart home assistant per i dati dei clienti. Invece di gestire ogni sistema separatamente, si connette a tutti, ne comprende i formati di dati specifici e li riunisce. Raccoglie, collega, ripulisce e combina tutte le informazioni dei clienti in un unico profilo, semplice e unificato.
Ora, che un sales representative o un analista marketing voglia conoscere i dati di un cliente, può semplicemente chiedere a questo singolo livello, e ottenere immediatamente un quadro completo (informazioni di contatto, cronologia di navigazione, acquisti, punti fedeltà, interazioni di marketing e ticket di supporto).
In sostanza, il data decoupling layer semplifica l’accesso a dati complessi e sparsi astraendo il disordine e offrendo una visione chiara e coerente. In questo caso specifico, è molto più semplice la comprensione completa dei clienti e l’elaborazione rapida e affidabile delle informazioni raccolte.
Digital Integration Hub (DIH) per concretizzare e supportare il disaccoppiamento dei dati
Gli approcci tradizionali creano dati isolati, incoerenti e poco accessibili, ostacolando una gestione efficiente e richiedendo un’interazione diretta con il SoR. Il disaccoppiamento dei dati risolve questi problemi, superando i limiti dell’integrazione SoR tradizionale. Ma come viene concretizzato?
Il data decoupling layer si manifesta attraverso il Digital Integration Hub (DIH), che ne è in qualche modo la sua materializzazione. Il DIH è un approccio architetturale basato su pattern event-driven e solidi componenti di gestione dei dati per incrementare l’integrazione e la sincronizzazione dei dati.
I pattern basati sugli eventi, come il CQRS pattern, consentono di separare l’acquisizione e il consumo dei dati mediante comunicazione asincrona, che ottimizza le query e migliora il flusso, la coerenza e la scalabilità dei dati nel tempo.Nello specifico, il Digital Integration Hub garantisce che le richieste insistano su una replica quasi in tempo reale dei dati SoR e che tali dati siano strutturati in base alle esigenze del canale, con prestazioni, scalabilità e disponibilità che dipendono dal data decoupling layer.
