L’evoluzione delle Architetture di Dati

Nell’ultimo secolo i dati sono diventati la linfa vitale di ogni organizzazione, spaziando dai giganti dell’e-commerce ai fornitori di assistenza sanitaria e alle funzioni governative. Raccogliere e gestire efficacemente questi dati può fornire alle organizzazioni informazioni preziose per prendere decisioni strategiche. Tuttavia, questa attività si è rivelata essere molto ardua.

Nonostante l’importanza dei dati, secondo CIOinsight solo il 10% delle organizzazioni ritiene di gestire in modo eccellente i dati analitici. Riconoscendo questo importante gap nell’utilizzo dei dati e volendolo colmare, le organizzazioni hanno iniziato a implementare architetture di dati moderne.

Le architetture di dati sono framework strutturati e sistemi che definiscono come organizzare, integrare e fornire accesso ai dati all’interno di un’organizzazione. L’architettura imposta il riferimento e stabilisce delle linee guida per i dati e per come devono fluire attraverso i sistemi di archiviazione.

Questo articolo mostra l’evoluzione delle architetture di dati, i principi che ne stanno alla base e i vantaggi di adottare delle architetture di dati moderne per gestire efficacemente i dati dell’organizzazione.

L’evoluzione delle architetture di dati

Nel corso degli anni le architetture di dati si sono evolute per soddisfare le crescenti necessità di business. Una notevole trasformazione che analizzeremo in questa sezione è quella che riguarda il passaggio dal data warehouse al data fabric.

Data Warehouse

I data warehouse, detti anche logical warehouse, hanno costituito le fondamenta della gestione dei dati per decenni. Questi data warehouse sono dei repository centralizzati progettati per immagazzinare dati provenienti da diverse fonti, come sistemi di transazioni, file di log delle applicazioni, database relazionali, ecc., fornendo una vista unificata dell’informazione.

In generale, i data warehouse utilizzano processi di ETL (Extract, Transform, Load) per estrarre i dati dai sistemi sorgente, trasformarli per assicurarne la coerenza e caricarli nel warehouse. I data warehouse sono progettati esclusivamente per eseguire query e analisi; inoltre, spesso contengono un’elevata quantità di dati storicizzati.

Limiti dei data warehouse

Pur svolgendo il loro lavoro, i data warehouse pongono diverse sfide quando i volumi di dati aumentano. Le principali limitazioni sono:

• Silos di dati: spesso i data warehouse si trasformano in silos di dati, nei quali diversi dipartimenti o team mantengono esclusivamente i propri set di dati isolati, portando a incoerenze e a dati duplicati.
• Performance: i dati devono passare attraverso diversi passaggi e processi prima di essere disponibili per le analisi, e questo ha un grosso impatto sulle performance dei data warehouse.
• Scalabilità: implementare dei data warehouse è complesso e costoso a causa dei limiti di hardware. Richiede anche una grande esperienza nella modellazione dei dati, processi ETL e gestione dei database, rendendo così difficile gestire una crescita esponenziale di dati.

Data Lake

Per risolvere i limiti dei data warehouse, nel 2010 sono comparse le prime architetture data lake. I data lake sono piuttosto simili ai data warehouse, ma hanno la grande differenza di essere progettati per gestire anche i dati semi-strutturati e non strutturati.

La capacità dei data lake di archiviare una grande quantità di dati nel loro formato originale o in formato raw è utile per:

• Utilizzare dati provenienti da diverse sorgenti, indipendentemente dal tipo di dato (strutturato, semi-strutturato o non strutturato);
• Creare insiemi di dati selezionati specificamente per soddisfare un particolare utilizzo;
• Scoprire nuove informazioni sfruttando analitici avanzati e tecniche di machine learning, senza essere limitati da schemi predefiniti.

Limiti dei data lake

Questa maggiore flessibilità nell’utilizzare diversi formati di dati ha reso i data lake più popolari rispetto ai data warehouse. Tuttavia, anche i data lake pongono delle sfide, in quanto i dati consumati senza una standardizzazione rigorosa possono causare incoerenze all’interno del database. Inoltre, i dati immagazzinati in un data lake richiedono ingenti sforzi nella trasformazione e nell’integrazione prima che possano essere utilizzati per condurre delle analisi, e questo può essere molto lungo e complesso.

Data Mesh

L’architettura data mesh, termine coniato nel 2019 da Zhamak Dehghani, è un approccio innovativo che offre un’alternativa all’architettura centralizzata di un data lake: è un’architettura dati decentralizzata che organizza i dati secondo lo specifico dominio di business. I team di dominio diventano responsabili dei loro dati e prodotti, migliorando la qualità e la governance dei dati.

I data lake tradizionali mostrano spesso i loro limiti di scalabilità e performance quando devono gestire grandi volumi di dati. L’architettura data mesh risolve questi problemi di scalabilità grazie alla sua infrastruttura dati decentralizzata e self-service. Poiché ogni dominio ha l’autonomia di scegliere le tecnologie e gli strumenti che rispondono meglio ai loro bisogni, l’architettura data mesh permette ai team di scalare indipendentemente i loro storage di dati e i sistemi di elaborazione.

Data Fabric

Con data fabric si indica un’architettura di dati integrata che è adattiva, flessibile e sicura. È un approccio architetturale e un framework tecnologocio che risponde alle sfide poste dai data lake fornendo una vista dei dati unificata e integrata attraverso diverse sorgenti.

L’architettura data fabric permette un accesso ai dati più rapido e più efficiente astraendo la complessità tecnologica coinvolta nei processi di integrazione, trasformazione e movimento dei dati, in modo che chiunque possa utilizzarli.

Per comprendere la differenza tra le architetture data mesh e data fabric e per capire quale paradigma adottare, rimandiamo all’articolo Data Mesh vs Data Fabric: una sfida tra due paradigmi di gestione dati.

I principi delle moderne architetture di dati

Secondo Dataversity, i principi di architettura dei dati si riferiscono ad un insieme di policy che regolano il framework di dati dell’azienda e alle regole operative per raccogliere, integrare e gestire gli asset di dati. Questi principi aiutano a creare architetture di dati uniformi, affidabili ed efficienti, allineate con gli obiettivi e le finalità dell’organizzazione.

Per sfruttare in modo efficace i dati in quanto asset competitivi, elenchiamo qui sotto alcuni dei più comuni principi di architettura dati da seguire:

• Qualità dei dati: la qualità dei dati è essenziale per ogni architettura di dati; stabilire degli standard e dei processi di qualità assicura che i dati siano accurati, completi ed affidabili. Il principio della qualità dei dati prevede l’implementazione di tecniche di profilazione, pulizia e validazione dei dati per identificare e corregere immediatamente i problemi, per evitare di avere dati di scarsa qualità. Dati affidabili e ben gestiti sono fondamentali per sviluppare modelli precisi e schemi rigorosi per estrarre informazioni preziose.
• Governance dei dati: il report sulla qualità dei dati di Experian riporta che il 78% delle organizzazioni a livello mondiale soffrono di una scarsa governance dei dati, che conduce a non fidarsi dei dati e degli insight che ne derivano. La governance dei dati prevede che in qualunque momento del ciclo di vita del dato chi consuma quel dato deve sapere la posizione, il formato, le relazioni e qualunque altra informazione rilevante sul dato, in modo da evitare il cosiddetto data debt (debito di dati). La governance dei dati è strettamente correlata alla qualità dei dati e permette alle architetture di dati di assicurarne l’integrità e aumentarne la qualità.
• Ricerca di coerenza: questo principio pone l’accento sul mantenere uniformità tra le strutture, i formati e le elaborazioni di dati in tutta l’organizzazione. Utilizzare termini standard e un vocabolario condiviso assicura che i dati siano definiti in modo coerente nei vari sistemi, rendendo più semplice la collaborazione tra persone tecniche e non sugli stessi progetti. La coerenza nella rappresentazione dei dati all’interno dell’organizzazione fornisce ai team una “singola fonte di verità”, rendendo i dati e le relative analisi facilmente comprensibili a un ampia gamma di utenti nell’azienda.
• Condivisione dei dati: rendere i dati un asset condivisibile assicura che i dati vengano trattati come una risorsa preziosa da promuovere e a cui accedere da diversi sistemi. Questo principio mira ad eliminare i silos di dati e favorisce la progettazione di architetture che facilitano una condivisione efficiente dei dati. In questo modo tutti gli stakeholder possono comprendere l’azienda e i suoi dati in modo completo, favorendo la collaborazione e un processo decisionale consapevole.
• Sicurezza e privacy dei dati: le moderne architetture di dati devono garantire la riservatezza e l’integrità dei dati, proteggendo allo stesso tempo le informazioni da accessi inautorizzati, violazioni e utilizzi scorretti.

Caratteristiche delle moderne architetture di dati

In questa elenchiamo alcune delle caratteristiche che deve possedere una moderna architettura di dati:

• Automazione: le moderne architetture di dati utilizzano processi, strumenti e tecnologie automatizzate per ottimizzare le attività e le operazioni relative ai dati. A differenza dei sistemi tradizionali, le moderne architetture di dati possono costruire processi altamente complessi in poche ore o giorni, grazie a strumenti cloud.
• Adattamento: una moderna architettura di dati deve essere flessibile per rispondere alle necessità di business in continua evoluzione. Deve supportere diversi tipi di utente, operazioni di query e deploy, sistemi di elaborazione dati, pipeline, ecc.
• Scalabilità: la scalabilità è una caratteristica fondamentale delle moderne architetture di dati, e permette di scalare velocemente e in modo conveniente quando cambiano le richieste di business.
• Convenienza economica: sfruttando infrastrutture scalabili, le moderne architeture di dati permettono di adattarsi facilmente a futuro aumento di richieste senza dover acquistare hardware eccessivi all’inizio. Inoltre, spesso utilizzano piattaforme di cloud computing che permettono di pagare solamente per le risorse che si usano effettivamente.

Benefici delle moderne architetture di dati

Le moderne architetture di dati garantiscono diversi benefici alle aziende e alle organizzazioni che decidono di implementarle. In particolare, i principali vantaggi sono:

• Fornire una panoramica completa: grazie all’integrazione dei dati provenienti da diverse sorgenti e sistemi dell’organizzazione, i dati sono raccolti e archiviati in modo uniforme e organizzato. Questa integrazione assicura che in ogni momento i dati forniscano una panoramica completa dell’azienda, un’unica fonte di verità.
• Ridurre la ridondanza: l’integrazione dei dati disincentiva la sovrapposizione di campi di dati equivalenti all’interno dell’organizzazione, raccogliendo e armonizzando dati diversi e sorgenti diverse.
• Migliorare la qualità dei dati: grazie a tecniche come pulizia e validazione dei dati, standardizzazione, monitoraggio e correzione della qualità dei dati, ecc., l’affidabilità dei dati migliora.

Conclusione

L’evoluzione delle architetture di dati è stata guidata dalla crescente importanza dei dati all’interno delle organizzazioni. Dai data warehouse tradizionali ai moderni approcci di data mesh e data fabric, queste architetture hanno affrontato sfide specifiche e portato nuove opportunità.

Utilizzando le moderne architetture di dati le organizzazioni potranno trarre vantaggio dalla più elevata qualità dei dati e da panoramiche complete, sbloccando il pieno potenziale dei loro dati e rimanendo competitive nel mercato moderno.

Un esempio virtuoso di conivenza delle due principali moderne architetture, ovvero data mesh e data fabric, è Mia-Platform Fast Data. Per approfondire il suo funzionamento, leggi questo articolo e scarica l’infografica gratuita.