Cos'è la gestione dati?
La gestione dati è la pratica della raccolta, organizzazione, gestione e accesso ai dati a supporto della produttività, dell'efficienza e del processo decisionale.
Panoramica della gestione dei dati
I dati sono essenziali per determinare il modo di fare impresa, sul piano operativo e funzionale. Le aziende sono chiamate a dare un senso ai dati e a stabilire criteri di pertinenza nell'apparente caos generato dai diversi sistemi e tecnologie che supportano le economie globali di oggi altamente connesse. È sui dati che occorre allora puntare i riflettori. I dati di per sé sono inutili: le aziende hanno bisogno di un modello efficace di strategia, governance e gestione dei dati per sfruttarne tutte le forme in modo pratico ed efficiente nelle supply chain, nelle reti di dipendenti, negli ecosistemi di clienti e partner… e molto altro ancora.
Definizione e processo di gestione dati
La gestione dati è la pratica della raccolta, organizzazione, gestione e accesso ai dati a supporto della produttività, dell'efficienza e del processo decisionale. Considerato il ruolo centrale che i dati rivestono oggi nel business, un'efficace strategia aziendale e una piattaforma evoluta di gestione dei dati sono essenziali per qualsiasi azienda, indipendentemente dalle dimensioni o dal settore. La gestione è importante per una serie di casi di utilizzo basati sui dati, tra cui l'esecuzione end-to-end dei processi di business, la conformità alle normative, l'analisi accurata e l'AI, la migrazione dei dati e la trasformazione digitale.
Il processo di gestione dei dati si articola in una serie di attività e procedure diverse, quali:
Raccolta, elaborazione e validazione dei dati
Integrazione delle diverse tipologie di dati provenienti da fonti disparate, compresi i dati strutturati e non strutturati
Gestione della qualità dei dati per aderire agli standard aziendali
Disponibilità di funzioni di self-service, collaborazione e accesso ai dati
Tutela e protezione dei dati e difesa della privacy
Gestione del ciclo di vita dei dati, dalla creazione all'eliminazione
Garanzia di un'elevata disponibilità di dati, anche con misure di disaster recovery
I fattori chiave della gestione dati
Perché la gestione dei dati è importante?
Ogni applicazione, soluzione analitica e algoritmo che trovano uso in azienda (ossia le regole e i rispettivi processi che permettono alla tecnologia di risolvere i problemi ed eseguire compiti) dipendono dalla continuità dell'accesso a dati di alta qualità. Nella sua essenza, il sistema di gestione dei dati punta a garantire sicurezza, disponibilità e accuratezza dei dati. Ma l'elenco dei vantaggi della gestione dati non finisce qui.
Trasformare i dati in un asset ad alto valore aggiunto per l'impresa
Senza una corretta gestione, si rischia di essere sopraffatti dai dati disponibili in quantità eccessive, e quindi persino inutili. Si aggiungano al quadro i livelli crescenti di diversità, distribuzione e domanda dei dati ed è facile capire come le organizzazioni possano faticare a sfruttare i dati come risorsa per soddisfare le loro esigenze di business digitale. Con gli opportuni strumenti, invece, i dati possono essere imbrigliati per rendere le aziende più efficienti grazie a conoscenze mai così approfondite, a previsioni più accurate e a processi di business innovativi. Le aziende ne possono trarre un quadro più nitido di ciò che i clienti desiderano e proporre customer experience eccezionali mettendo in pratica gli insegnamenti così ricavati. I dati possono anche concorrere a promuovere nuovi modelli di business, come le offerte di servizi basati sull'AI generativa, che non sarebbero altrettanto accurati senza una base di dati di alta qualità su cui fondare l'addestramento dei modelli.
"Essere data-driven dati significa utilizzare i dati, indipendentemente da come e dove debba essere gestita la loro complessità a livello di stato, archiviazione, accesso, qualità e contesto, per consentire alle organizzazioni di realizzare le proprie aspirazioni guidate dai dati, fondamentali per il successo del business digitale."
Gartner "Data Management Solutions Primer for 2023." Adam Ronthal, Ehtisham Zaidi, 14 febbraio 2023
È un dato di fatto che le organizzazioni che si lasciano guidare dai dati partono con un importante vantaggio competitivo. Affidandosi a strumenti avanzati, le aziende possono gestire e accedere come mai prima d'ora a quantità superiori di dati da più fonti. Possono inoltre sfruttare numerosi tipi diversi di dati, strutturati e non strutturati, in tempo reale, quali i dati dei dispositivi dell'Internet of Things (IoT), file audio e video, dati clickstream di Internet e commenti sui social media, aprendo nuove opportunità per monetizzare i dati e trasformarli in asset.
Gettare le basi dei dati per la trasformazione digitale
Si sente spesso dire che i dati sono la linfa vitale della trasformazione digitale, ed è vero. I responsabili di dati e analytics (D&A) devono essere in grado di soddisfare le esigenze del business digitale e la crescente complessità dell'infrastruttura dei dati (compreso l'impatto del cloud). Per fare ciò che fanno, l'AI, il machine learning, l'Industria 4.0, l'analisi avanzata, l'IoT e l'automazione intelligente hanno bisogno di quantità enormi di dati tempestivi, accurati e sicuri.
Il machine learning e l'AI generativa, per esempio, hanno bisogno di set di dati particolarmente vasti e diversificati per poter "apprendere", riconoscere modelli complessi, risolvere problemi e tenere i propri modelli e algoritmi sempre aggiornati ed efficacemente funzionanti. La stessa analisi avanzata (spesso supportata dal machine learning e dall'AI) dipende da grandi set di dati di alta qualità per poter produrre informazioni pertinenti e fruibili su cui agire con sicurezza. Infine, l'IoT e l'Industrial IoT dipendono da un flusso costante di dati di macchine e sensori distribuiti a velocità estremamente elevate.
I dati sono il comune denominatore di qualsiasi progetto di trasformazione digitale. Prima che le aziende possano trasformare i processi, sfruttare i vantaggi delle nuove tecnologie e diventare imprese intelligenti, hanno bisogno di una solida base di dati. In sostanza, hanno bisogno di un moderno sistema di gestione dati.
"La sopravvivenza nel tempo di qualsiasi attività dipenderà da un'architettura agile e incentrata sui dati capace di stare al passo con il ritmo del cambiamento."
Donald Feinberg, vicepresidente di Gartner
La sicurezza della conformità alle leggi sulla privacy
Una corretta gestione dei dati è essenziale anche per garantire la conformità alle leggi nazionali e internazionali sulla privacy, come il regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e il California Consumer Privacy Act negli Stati Uniti, nonché agli obblighi di privacy e sicurezza specifici di settore. E quando tali protezioni devono essere dimostrate o verificate, è fondamentale che siano presenti solide policy e procedure di gestione dei dati.
Approcci alla gestione dei dati
In questi ultimi anni, "data fabric" e "data mesh" sono diventati termini diffusi in ambito di gestione dei dati, date le numerose organizzazioni che li hanno adottati per la propria architettura gestionale. Il modello architettonico del data fabric ha lo scopo di creare uno strato di connessione per le varie origini di dati, facilitando il self-service, l'accesso e la distribuzione dei dati in tutta l'azienda. Un'architettura di data fabric ha lo scopo di prescindere dalle diverse ubicazioni in cui vengono archiviati i dati dal punto di vista dell'utente finale, presentando una singola vista unificata utilizzabile come tale anche quando l'architettura sottostante è altamente distribuita.
Data mesh
Il data mesh è un approccio alla gestione dati che si avvale di un framework di architettura distribuita. In altre parole, ripartisce la proprietà e la responsabilità di specifici set di dati tra quegli utenti, all'interno dell'intera azienda, che possiedono le conoscenze specialistiche per capire cosa significano tali dati e sanno come utilizzarli al meglio. L'architettura di data mesh connette e trae dati da varie fonti, come data lake e warehouse, e distribuisce i set di dati pertinenti agli esperti umani e ai team di dominio appropriati in tutta l'azienda. In sostanza, un voluminoso ammasso di dati in un data lake centrale viene ordinato e distribuito in blocchi gestibili agli utenti più adatti per comprenderli e sfruttarli.
Data fabric
Il data fabric è una combinazione di architettura dati e soluzioni software dedicate che centralizzano, connettono, gestiscono e governano i dati in applicazioni e sistemi diversi. Le soluzioni di data fabric ti permettono di connettere e gestire tutti i dati in tempo reale, attraverso applicazioni e sistemi diversi. Ne consegue la possibilità di creare una fonte unica di informazioni attendibili da poter utilizzare e consultare quando e dove necessario, democratizzando e automatizzando i processi di gestione dei dati. Il data fabric serve anche a semplificare tutti i dati, specie nelle architetture distribuite più complesse, predisponendoli all'impiego nelle applicazioni di analytics, AI e machine learning, unificandoli, ripulendoli, arricchendoli e proteggendoli. L'architettura e le soluzioni di data fabric permettono alle aziende di far leva sui dati e scalare i sistemi, adattandoli al contempo ai mercati in rapido mutamento.
Gestione dati anagrafici (MDM)
La gestione dei dati anagrafici è la disciplina che consiste nel creare un unico riferimento anagrafico altamente attendibile (un'unica versione corretta dei fatti) per tutti i dati aziendali più importanti, quali i dati di prodotti, clienti, asset, finanza e altro ancora. Scopo dell'MDM è far sì che in azienda non si utilizzino versioni multiple e potenzialmente incoerenti dei dati nelle diverse aree, che si tratti di processi, operazioni, analisi o reporting. Un efficace MDM poggia su tre pilastri principali: consolidamento, governance e gestione della qualità dei dati.
"Una disciplina ad alto contenuto tecnologico in cui il reparto IT e il resto dell'azienda operano in sinergia per garantire uniformità, accuratezza, stewardship, coerenza semantica e rendicontabilità degli asset di dati anagrafici ufficialmente condivisi dall'azienda."
Definizione Gartner di MDM
Integrazione dati
L'integrazione dati è l'insieme delle operazioni di inserimento, trasformazione, combinazione e messa a disposizione dei dati, dove e quando sono necessari. L'integrazione non avviene unicamente all'interno dell'azienda, ma si estende anche ai partner nonché alle fonti e ai casi di utilizzo dei dati di terze parti, per soddisfare i requisiti di consumo di dati di tutte le applicazioni e di tutti i processi di business. Si basa su tecniche quali il trasferimento dei dati in massa/batch, l'estrazione, la trasformazione e il caricamento (ETL), l'acquisizione dei dati di modifica, la replicazione, la virtualizzazione, l'integrazione dei dati in streaming, l'orchestrazione dei dati e altro ancora.
Data discovery e catalogazione
I processi di discovery e catalogazione dei dati ti permettono di individuare i dati di cui disponi e di stabilirne le correlazioni. Il processo di discovery viene spesso previsto nell'ambito della profilazione dei dati (che a sua volta è finalizzato a generare una vista panoramica dei dati in termini di struttura, contenuti, ecc.) e indica la localizzazione dei diversi set di dati e le relazioni che li legano, sia tra le molteplici sorgenti (eterogenee) che all'interno di ciascuna di esse. Più in generale, è uno strumento fondamentale per comprendere la tua infrastruttura di dati. Applicato alle informazioni sensibili, il data discovery si occupa in particolare di individuare e classificare i dati personali o comunque sensibili all'interno della tua organizzazione, in modo che possano essere adeguatamente protetti per motivi di privacy, sicurezza e conformità normativa.
Il data discovery viene utilizzato anche per creare cataloghi di dati, con il concorso di altre tecniche di automazione più avanzate come l'AI e il machine learning. I cataloghi di dati rappresentano un repository di informazioni (note come metadati) relative ai tuoi asset di dati: quali dati vengono conservati, dove sono ubicati, in che formato sono e all'interno di quali domini sono pertinenti. Tutte queste informazioni dovrebbero essere raccolte il più possibile automaticamente, e possono essere ulteriormente classificate in base a criteri geografici, temporali, di controllo degli accessi, ecc. I cataloghi sono indicizzati e consultabili, e supportano modalità self-service e di collaborazione. Nelle forme più complete, i cataloghi raccolgono i metadati provenienti da varie fonti derivate, come i report analitici e i dashboard, oltre alle fonti fisiche dei dati. Generalmente utilizzati in combinazione con gli strumenti di preparazione dei dati, i cataloghi sono importanti per sostenere la governance e l'accesso ai dati in modalità collaborativa e self-service.
Governance, sicurezza e conformità dei dati
La governance dei dati è un complesso di regole e mansioni finalizzate a garantire disponibilità, qualità, conformità e sicurezza dei dati nell'intera organizzazione. All'interno di un'organizzazione, la governance dei dati definisce l'infrastruttura e designa le persone (o le posizioni) che hanno sia l'autorità che la responsabilità della gestione e della salvaguardia di dati specifici per natura e tipologia. La governance è un aspetto fondamentale della conformità. I sistemi presiedono alla meccanica della sicurezza, dell'archiviazione e dell'accesso, nonché delle corrette procedure di eliminazione e conservazione. Anche la governance dei dati contribuisce a garantire innanzitutto che i dati siano accurati e che rispettino gli standard aziendali non solo prima di essere inseriti nel sistema, ma anche durante l'uso e quando vengono richiamati dal sistema per essere utilizzati o archiviati altrove. Sul piano organizzativo, la governance specifica le modalità d'uso dei processi e delle tecnologie da parte dei soggetti responsabili al fine di gestire e proteggere i dati.
Quello della sicurezza dei dati è un tema di scottante attualità in un mondo in cui imperversano hacker, virus, attacchi cibernetici e violazioni dei dati. La sicurezza è ormai una caratteristica intrinseca di sistemi e applicazioni, ma è la governance dei dati che entra in gioco per garantire che tali sistemi siano adeguatamente configurati e amministrati per proteggere i dati e che le procedure e le responsabilità vengano osservate per proteggere i dati al di fuori dei sistemi e dei database.
Cos'è una strategia dei dati d'impresa e perché anche tu dovresti averla?
Al giorno d'oggi le strategie aziendali dipendono dai dati per automatizzare i processi, personalizzare le esperienze di clienti e dipendenti, stimolare la crescita attraverso nuovi mercati o acquisizioni e innovare. Il successo di un'azienda, pertanto, è sempre più legato all'allineamento della strategia dei dati alla strategia di business. La strategia di dati dovrebbe trovare riscontro a tutti i livelli dell'organizzazione. Deve apparire significativa per il business e inserita nel suo contesto.
Ogni azienda ha bisogno di una strategia di dati per stabilire le priorità del proprio lavoro. Sappiamo tutti che i volumi di dati generati e utilizzati dalle aziende crescono in modo consistente. I problemi e i fabbisogni che emergeranno saranno sempre preponderanti rispetto alle risorse. Le aziende hanno bisogno di criteri per assegnare la priorità alle attività sui dati destinate a realizzare il maggior valore nel quadro della strategia di dati. La strategia deve "vivere e respirare" con le priorità aziendali ed essere pienamente allineata ad essa, preservando comunque una flessibilità sufficiente per assecondare i vari stadi di trasformazione e maturazione dell'azienda. Non può ridursi a una dichiarazione scritta in un documento, ma deve prendere “vita” all’interno dell’organizzazione.
Una strategia per i dati deve specificare tutte le funzionalità che devono essere sviluppate per centrare i risultati del business. Funzionalità che non riguarderanno unicamente strumenti di gestione dei dati, ma che dovranno investire anche la struttura organizzativa, l'acquisizione dei dati e la strategia delle reti di dati, oltre ai sistemi di compliance ed etica. La strategia traccia una tabella di marcia per sviluppare le capacità nell'arco di più anni, definendo le aspettative sugli obiettivi raggiungibili e ciò che presuppongono in termini di tempistiche, costi e appoggio dirigenziale.
L'evoluzione della gestione dati
Sono oltre 50 anni che una gestione efficace dei dati è fondamentale per il successo delle aziende, non solo aiutandole a migliorare l'accuratezza del reporting delle informazioni, a individuare le tendenze e a prendere decisioni migliori, ma anche alimentando la trasformazione digitale e supportando le nuove tecnologie e i modelli di business oggi disponibili. I dati sono diventati una nuova forma di capitale e le organizzazioni capaci di guardare al futuro sono perennemente in ricerca di modi nuovi e migliori per sfruttarli a proprio vantaggio. Ecco allora le ultime tendenze nella moderna gestione dei dati che potrebbero investire anche la tua attività o settore, ed è quindi importante tenere d'occhio:
Data fabric: la maggior parte delle organizzazioni oggi distribuisce i propri dati di vario genere tra i sistemi in cloud e on-premise, e si affida a molteplici sistemi di gestione database, tecnologie di elaborazione e strumenti. Il data fabric, una combinazione personalizzata di architettura e tecnologia, sfrutta i metadati, l'integrazione dinamica dei dati e l'orchestrazione per consentirne l'accesso e la condivisione senza difficoltà in un ambiente distribuito.
Gestione dati nel cloud: molte aziende hanno deciso di trasferire integralmente o parzialmente sul cloud la propria piattaforma di gestione dati. La gestione dei dati in cloud sfrutta tutti i vantaggi offerti dal cloud, che vanno dalla scalabilità alla sicurezza avanzata, dall'accesso migliorato all'automatismo delle operazioni di backup e disaster recovery, passando per i risparmi sui costi e altro ancora. Le soluzioni di database in cloud e DBaaS (database-as-a-service), stanno conoscendo una popolarità crescente così come i data warehouse e i data lake in cloud.
Dati come prodotto: il termine si riferisce alla pratica di trattare i dati interni come un prodotto di prim'ordine, in un quadro in cui il lavoro del tuo team di dati (e, per estensione, il tuo Chief Data Officer o figura dirigenziale equivalente) consiste nel fornire al resto dell'organizzazione i dati esatti di cui ha bisogno al momento giusto e al livello di qualità richiesto. L'obiettivo è quello di consentire un maggiore utilizzo dei dati in generale, sotto forma per esempio di insight analitici più puntuali e accurati.
Gestione aumentata dei dati: una delle tendenze più recenti prende il nome di gestione “aumentata” dei dati. La gestione aumentata dei dati sfrutta l'AI e il machine learning per conferire ai processi gestionali proprietà di configurazione e ottimizzazione automatiche. La gestione aumentata automatizza i dati, anche anagrafici, sotto ogni aspetto, dalla qualità all'integrazione, lasciando libero il personale tecnico qualificato di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto.
Augmented analytics: l'analisi aumentata sfrutta le tecnologie dell'intelligenza artificiale (AI), il machine learning e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) non solo per trovare automaticamente gli insight più importanti, ma anche per democratizzare l'accesso all'analisi avanzata in modo che tutti, non solo i data scientist, possano porre domande sui propri dati e ottenere risposte in uno stile naturale e conversazionale.
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In sintesi
Sappiamo che le informazioni sono tratte da dati. E se informazione equivale a potere, allora gestire e capitalizzare in modo efficace i dati significa dotare la tua azienda di un autentico superpotere. In quanto tali, le responsabilità di gestione dei dati e il ruolo del Chief Data (and Analytics) Officer si stanno evolvendo fino a diventare agenti chiave del cambiamento nell'organizzazione, promuovendo l'adozione del cloud, sfruttando nuove tendenze e tecnologie e fornendo valore strategico all'azienda.
Soluzioni per la gestione di dati e database
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