Secondo Lori Witzel, Director of Research for Analytics and Data Management, TIBCO, la natura distribuita della moderna architettura dei dati ha dato vita al concetto che sta alla base del Data Fabric (i “tessuti” di dati, ndt), oltre alla sempre più elevata pressione sugli insight data-driven, guidati dai dati. Con un crescente numero di endpoint lato utente, più interfacce machine-to-machine e un numero maggiore di funzioni analitiche che accrescono il nostro desiderio insaziabile di una business intelligence più veloce e insight di maggior valore, stiamo oggi lavorando con sorgenti dati on-premises, su multi-cloud ibridi e su ambienti poli-cloud.
Si aggiunga a questa varietà di ambienti il fatto che alcuni workload richiedono dati storici a riposo (at-rest), altri dati in streaming in tempo reale e altri ancora, infine, una combinazione… si può capire come “tessere” un data fabric – comunemente definito da analisti di primo piano come un framework abilitato dalla tecnologia, che supporta molti potenziali output, compresi dati che supportano workflow di insight – sia un processo non triviale.
Un framework di data fabric ci consente di operare in tutti gli ambienti legati ai dati a qualsiasi velocità e in tutti gli scenari applicativi dei dati stessi.
Ritenendo che si trovino su una traiettoria che li porterà a sperimentare un tasso di crescita annuale composto (Cagr, Compound Annual Growth Rate) pari a circa il 10% da oggi fino al 2028, gli approcci di data fabric supporteranno una vasta gamma di casi d’uso analitici, operazionali, transazionali e di governance per un insieme vario di applicazioni su tutti i segmenti verticali di mercato.
Un’importante società di analisi osserva che i data fabric sono un mezzo per incoraggiare la gestione dati aumentata (augmented) e l’orchestrazione cross-platform. C’è poi un elemento strutturale di automazione dell’intelligence che può ridurre l’ammontare di input umani necessari per ottenere i livelli più avanzati e progressivi di gestione e manutenzione dei dati.
Un framework che incoraggia l’innovazione
La differenza tra data mesh e data fabric è abbastanza importante da essere stata definita da analisti di mercato. Secondo loro, una data mesh è una soluzione architetturale che consente di costruire prodotti basati sui dati focalizzati sul business senza specificare la tecnologia necessaria, mentre un data fabric è un framework (un progetto d’implementazione) abbastanza flessibile da supportare molti output e utenti.
Quello che si otterrà adottando framework di data fabric è un’opportunità per gestire in modo più completo la natura estremamente dispersa dei dati attuali, offrendo massimo valore al business.
Data la quantità di verifiche, deduplicazioni, ratifiche, potenziamenti (augmentation) e cancellazioni del ritiro dei dati (per i dati obsoleti) di cui avremo bisogno per essere in grado di operare all’interno del moderno mondo dei dati, il data fabric rappresenta un framework di data management cruciale che consente di evitare il circolo vizioso e gli effetti indesiderati derivanti da una gestione scorretta dei dati.
Possiamo evidenziare quattro vantaggi fondamentali che le aziende possono trarre adottando i framework di data fabric, un insieme di benefici che si manifesteranno a vari livelli nelle diverse organizzazioni, ma che saranno tutti tipicamente presenti come set di vantaggi congiunti basati sui dati. Essenzialmente, questi vantaggi gravitano su insight, innovazione, governo delle informazioni e affidabilità assicurata.
Queste sono state alcune delle sfide che Koch Industries ha affrontato come un’“azienda di aziende” con molte business unit sottoposte a trasformazione digitale. Hanno cercato un data fabric flessibile per migliorare la data quality, la governance e infine per potenziare il valore di business dei propri dati.
Utilizzando una piattaforma di data fabric, il team Koch è stato in grado di progettare spazi dati autonomi per ciascuno dei propri business, abilitare una piattaforma dati condivisa e progredire verso l’ottimizzazione del flusso di dati condivisi attraverso tutta l’azienda. Dal momento in cui ha iniziato a guidare la propria nuova data fabric, Koch ha costruito 10 tenant, di cui 8 in produzione. Fin’ora, ciascun nuovo tenant ha offerto un time-to-value più rapido di quello precedente.
Secondo Jason Wingate, Solutions Architect presso Koch Global Services: “La nostra piattaforma di data governance doveva risolvere problemi con funzionalità out-of-box ed essere totalmente personalizzabile”. Attraverso il nuovo data fabric, il team ha ridotto il ciclo di sviluppo, aumentato l’efficienza, diminuito i costi e migliorato la qualità dei dati, il reporting e le funzioni. Il data fabric implementato ha consentito a Koch di essere riconosciuta non solo per la migliore governance delle informazioni, ma anche per maggiori insight, innovazione e successo nel futuro.
Insight
Il valore di un data fabric va oltre la governance e può alimentare insight a impatto elevato. In un mondo dove i dati rappresentano la linfa vitale di qualsiasi impresa, le organizzazioni devono pensare alla propria competenza di data management allo stesso modo in cui pensano alla propria base installata di dispositivi operativi, alla qualità e allo standard dei propri servizi acquistati e al livello base delle competenze del proprio personale.
Mentre le imprese, grandi e piccole, adottano i data fabric per automatizzare e accelerare la gestione dei dati, possono avvantaggiarsi di Intelligenza Artificiale (IA) e Machine Learning (ML) nei workflow di data management per potenziare il proprio approccio ai dati e alla fine ricavarne insight più profondi sul business. Mentre i casi d’uso degli insight sono spesso legati a uno specifico settore di mercato – per esempio, per rispondere alla domanda “quale macchinario potrebbe aver bisogno di manutenzione in un dato momento per evitarne la rottura?” per gli industriali -, qualsiasi mercato con insiemi di dati complessi trarrà beneficio da un approccio basato su data fabric.
Innovazione
Secondariamente, prendiamo in considerazione l’innovazione disruptive alimentata dai dati. Sviluppare e impiegare un framework robusto di data fabric consente alle organizzazioni di mettere in azione l’interezza dei propri dati. Questa ampiezza e portata agiscono come un vantaggio cruciale, un motore principale quando si cerca un vantaggio prodotto dai dati, come lanciare sul mercato nuovi prodotti e servizi rivoluzionari.
Un’impresa che sfrutti un approccio basato su data fabric troverà più facile trasformare il proprio business attraverso insight guidati dai dati che portino un nuovo livello di resilienza attraverso l’innovazione. Una tale organizzazione sarà anche destinata a sorpassare i propri concorrenti con accelerazione e agilità potenziate dall’IA.
Governance dell’informazione
La terza pietra angolare deriva dalla capacità del framework di un data fabric di sfruttare e supportare compliance e governance.
Il mercato globale è caratterizzato da un insieme sempre più complesso di regolamenti e normative. Questo si traduce nel fatto che le aziende hanno bisogno della gestione dei dati per funzionare, partendo da una base di accessi controllati, oltre a verificabilità e tracciabilità. Questi controlli devono applicarsi a utenti, processi e ai dati stessi. Con nuove proposizioni normative da UE, USA e dal resto del mondo ogni anno, questa è un’esigenza fondamentale per qualsiasi impresa che voglia avere successo. La vista unificata offerta dai framework di data fabric può semplificare e ottimizzare questa complessità.
Assicurazione
Un’infrastruttura di data fabric offre una sorta di “assicurazione” o affidabilità assicurata dei dati e delle capacità collegate. La stessa definizione di data fabric coinvolge la scelta di un approccio unificato al data management. Ciò implica che solo dati selezionati e affidabili siano accessibili per l’utilizzo.
Come si evince dal caso di Koch Industries, adottando un framework di data fabric viene incrementata la trasparenza su tutto il workflow degli insight. La diversità delle informazioni continua a crescere, mentre i carichi di lavoro legati ai dati stanno diventando per loro natura più contorti, maggiormente interconnessi e contemporaneamente più complessi. Comprendere quello che un’infrastruttura di data fabric può fare per gestire queste sfide e ricavare valore di business dalla complessità informativa è una necessità nell’era attuale del cloud, delle architetture dati ibride e dell’esplosione dei volumi e delle velocità dei dati stessi.
Oggi, il modo in cui le più importanti grandi aziende utilizzano i dati è realizzato con un tessuto differente – di un tipo sempre più spesso, prodotto con framework di data fabric.
