Panoramica dell'architettura dei dati

L'architettura dei dati costituisce il ponte tra i dati grezzi e le esigenze aziendali. Immagina una dispensa disordinata: se metti alla rinfusa barattoli di fagioli e sacchetti di ingredienti secchi senza un sistema organizzativo ben definito, sarà incredibilmente difficile trovare ciò che ti serve per preparare la cena. Lo stesso vale per le organizzazioni basate sui dati: dati disorganizzati, duplicati e scollegati impediscono loro di soddisfare tempestivamente le proprie esigenze aziendali specifiche.

Come funziona l'architettura dei dati?

L'architettura dei dati funziona creando un ambiente dati standard per operazioni armonizzate in tutta l'organizzazione. Applica un approccio sfaccettato per facilitare una gestione efficace dei dati e si evolve nel tempo. Questi i metodi più comuni:

• Impiego dei modelli di dati: i modelli di dati rappresentano la struttura e le relazioni dei dati.

• Utilizzo di soluzioni di archiviazione: le soluzioni di archiviazione sono un altro modo per mantenere i dati organizzati e accessibili.

• Applicazione delle misure di sicurezza: le misure di sicurezza proteggono i dati da violazioni, attacchi o danneggiamenti.

• Implementazione della governance dei dati: le pratiche di governance dei dati rendono i dati conformi alle leggi e ai regolamenti.

Insieme, questi elementi facilitano una gestione efficace dei dati, supportando il processo decisionale strategico e l'efficienza operativa.

Una solida architettura dei dati dovrebbe essere sufficientemente flessibile da soddisfare esigenze aziendali specifiche. Con l'affermarsi di nuove fonti di dati sul mercato grazie a tecnologie emergenti quali l'AI e l'Internet of Things (IoT), l'architettura dei dati rende i dati utili, organizzati e recuperabili.

Se implementata correttamente, l'architettura dei dati aiuta le aziende a:

• Ridurre le ridondanze nell'archiviazione dei dati

• Migliorare la qualità dei dati

• Aumentare le opportunità di pulizia e armonizzazione dei dati

• Creare opportunità di integrazione

• Ridurre la compartimentazione dei dati

Tipi di architettura dei dati e componenti sottostanti

L'architettura dei dati offre una visione d'insieme su come interagiscono i diversi sistemi di gestione dei dati. I repository di archiviazione dei dati più piccoli, tra cui l'architettura del data lake, l'architettura del data warehouse e altri modelli di dati, alimentano le capacità analitiche di diversi tipi di architettura dei dati, tra cui le architetture del data fabric e del data mesh.

Tipi di modelli di dati

Esistono tre tipi distinti di modelli di dati:

1. Modelli di dati concettuali

I modelli di dati concettuali, talvolta denominati modelli di dominio, offrono alle aziende una visione d'insieme del contenuto dei propri sistemi di dati, della loro organizzazione e dei tipi di regole ad essi applicate.

1. Modelli di dati logici

I modelli di dati logici sono meno astratti dei modelli di dati concettuali. Forniscono una visione dettagliata degli elementi dati, di come interagiscono tra loro e di come si relazionano con i diversi aspetti dell'azienda.

1. Modelli di dati fisici

I modelli di dati fisici sono i tipi di modelli di dati più dettagliati. Descrivono le specifiche dell'implementazione del database, inclusi indici, tabelle e specifiche di archiviazione e performance. Forniscono una panoramica dettagliata su come le organizzazioni proteggono, archiviano e accedono ai dati.

Architettura dei dati e modellazione dei dati a confronto

La differenza principale tra architettura dei dati e modellazione dei dati risiede nelle dimensioni. La modellazione dei dati fa parte dell'architettura dei dati: è la rappresentazione degli oggetti dati e delle loro relazioni. Mentre l'architettura dei dati fornisce il quadro strategico, la modellazione dei dati offre gli strumenti tattici per implementare tale quadro.

Tipi di architettura dei dati

1. Architettura del data lake

L'architettura del data lake, o semplicemente data lake, archivia dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati su qualsiasi scala, risultando particolarmente utile per i data scientist e i data engineer. L'architettura del data lake consente alle organizzazioni di raccogliere in modo sicuro e veloce i dati nel loro formato nativo, compresi quelli basati su cloud e quelli on-premise. Viene utilizzata per alimentare applicazioni emergenti di machine learning, funzionalità di AI, proof-of-concepts e operazioni di backup e ripristino dei dati.

1. Architettura del data warehouse

L'architettura del data warehouse, chiamata anche data warehouse, è un grande repository che raccoglie dati provenienti da tutta l'azienda. L'architettura del data warehouse conserva questi dati eterogenei in un'unica posizione centralizzata. Viene utilizzata principalmente per orientare le decisioni relative alla gestione dei dati e supportare i processi aziendali.

1. Architettura del data mart

L'architettura del data mart, o data mart, è una versione più piccola e mirata dell'architettura del data warehouse. Contiene sottoinsiemi di dati più piccoli che sono in genere importanti per singoli team, utenti o gruppi all'interno di un'organizzazione, come il reparto vendite. I dati specializzati contenuti in questi mart consentono a team o utenti selezionati di estrarre informazioni mirate più rapidamente rispetto a un data warehouse. È molto più dettagliata rispetto all'architettura del data lake e del data warehouse.

1. Architettura del data fabric

Un data fabric è una combinazione di soluzioni software dedicate e architettura dei dati che connettono, gestiscono, centralizzano e governano i dati in applicazioni e sistemi diversi. Il data fabric permette alle organizzazioni di raccogliere insight sui propri dati e li applica per ridurre i compartimenti stagni e migliorare le misure di manutenzione dei dati. L'architettura del data fabric utilizza dati provenienti da una varietà di fonti, tra cui l'architettura del data lake, l'architettura del data warehouse e altre applicazioni, per fornire una panoramica dettagliata di come un'organizzazione utilizza i dati. Il data fabric è particolarmente utile perché consente alle organizzazioni di accedere ai propri dati indipendentemente dalla loro ubicazione, senza doverli estrarre e ricostruire costantemente, mantenendo intatti il contesto e la logica aziendale. A differenza dei sistemi di archiviazione dati, il data fabric ottimizza tutti i dati in un'architettura complessa, proteggendoli, pulendoli, arricchendoli e unificandoli affinché siano utili per l'analisi, il machine learning e le applicazioni di AI.

1. Architettura del data mesh

L'architettura del data mesh, o data mesh, organizza i dati per dominio in una posizione decentralizzata. La categorizzazione dei dati per dominio, per esempio marketing, vendite o HR, consente ai proprietari dei dati all'interno dell'azienda di prendere decisioni basate sui dati e di ricavarne insight utili per le decisioni aziendali. L'architettura del data mesh raccoglie dati da altre fonti decentralizzate, tra cui l'architettura del data lake e l'architettura del data warehouse, e li integra in un data fabric per fornire insight dettagliati sui dati e promuovere l'agilità aziendale.

Componenti dell'architettura dei dati

Proprio come l'organizzazione della cucina, l'architettura dei dati ha diverse componenti. L'organizzazione non riguarda solo i contenitori fisici, ma anche i processi logici e l'impegno mentale necessari per mantenere tutto in ordine. Ogni aspetto dell'architettura dei dati svolge un ruolo distinto e apporta vantaggi unici che garantiscono il corretto funzionamento dell'architettura. Le componenti chiave dell'architettura dei dati includono:

• Modelli di dati: i modelli di dati sono rappresentazioni molto dettagliate e astratte degli oggetti dati e delle loro interazioni. Forniscono una panoramica dell'organizzazione e della struttura dei dati e descrivono come funzionano i flussi di dati e le dipendenze all'interno del sistema dati di un'organizzazione. I modelli di dati sono particolarmente utili per la progettazione di database, poiché contribuiscono a garantire l'integrità e la coerenza dei dati.

• Integrazione dei dati: i canali di integrazione dei dati collegano dati provenienti da varie fonti in un'unica vista centralizzata. I processi comuni di integrazione dei dati includono operazioni ETL ("extract, transform, and load", ossia estrazione, trasformazione e caricamento), sincronizzazione e migrazione dei dati. Un'integrazione efficace crea un ambiente dati coeso che supporta analisi e creazione di report completi collegando silos di dati altrimenti disgiunti.

• Archiviazione dati: l'archiviazione dei dati comprende database, architettura del data warehouse e architettura del data lake. Le soluzioni di archiviazione dati supportano le esigenze attuali e future in materia di dati con una migliore scalabilità, sicurezza e affidabilità. Un'architettura di archiviazione adeguata migliora il recupero e la gestione dei dati, consentendo un accesso rapido alle informazioni corrette quando necessario.

• Sicurezza dei dati: le misure di sicurezza dei dati sono precauzioni adottate dalle organizzazioni per proteggere i propri dati da accessi non autorizzati, violazioni e danneggiamenti. Le misure comuni di sicurezza dei dati includono la crittografia, i controlli degli accessi e le verifiche periodiche. Garantire la sicurezza dei dati è fondamentale per mantenere l'integrità dei dati e la conformità ai requisiti normativi, proteggendo le informazioni sensibili da potenziali minacce.

• Governance dei dati: la governance dei dati comprende politiche e procedure standard per la gestione delle risorse dati. Contribuisce a garantire la qualità dei dati e assicura il rispetto delle leggi e delle normative. Un quadro di governance dei dati definisce ruoli e responsabilità, standard dei dati e misure di responsabilità, che promuovono un utilizzo efficace ed etico dei dati all'interno di un'organizzazione.

Principi dell'architettura dei dati

I principi dell'architettura dei dati stabiliscono le linee guida fondamentali e le best practice per gestire i dati in modo efficace all'interno di un'organizzazione. Questi principi costituiscono la base per la creazione di un ambiente dati solido e scalabile, in grado di supportare le esigenze aziendali attuali e future.

• Coerenza: un'architettura dei dati ben strutturata garantisce che i dati siano uniformi e standardizzati in tutta l'organizzazione. Ciò richiede l'utilizzo di definizioni e formati di dati standardizzati per facilitare l'integrazione e l'analisi.

• Scalabilità: l'architettura dei dati contribuisce a facilitare la crescita. Pertanto, è predisposta per un aumento del volume dei dati e per ulteriori fonti di dati. Adottando misure per pianificare questi cambiamenti, come assicurarsi di disporre di spazio sufficiente per l'afflusso di dati o di un software di analisi veloce e flessibile, le organizzazioni possono mantenere intatta la propria architettura dei dati.

• Sicurezza: le misure di sicurezza sono fondamentali per proteggere l'architettura dei dati da accessi non autorizzati, attacchi e violazioni. Utilizzando misure di sicurezza comuni, come quelle che potresti avere sul tuo telefono o computer per proteggerti da virus o furti di identità, le organizzazioni possono garantire la sicurezza dei propri dati e la protezione della privacy.

• Flessibilità: per sua stessa natura, l'architettura dei dati è adattabile, è in grado di adeguarsi alle tecnologie in evoluzione e alle esigenze aziendali in qualsiasi momento. Invece di richiedere molto tempo e riadattamenti per aggiungere nuovi software, come funzionalità di AI o persino un nuovo sistema di posta elettronica, l'architettura dei dati consente alle organizzazioni di utilizzare nuovi strumenti rapidamente e con il minimo sforzo.

• Disponibilità: l'architettura dei dati rende i dati disponibili a chiunque ne abbia bisogno, ogni volta che ne ha bisogno. Anziché limitare l'accesso a informazioni importanti, come i dati sulle vendite e sui ricavi, le organizzazioni possono rendere i propri dati liberamente accessibili a chiunque all'interno dell'azienda. Ciò migliora la tempestività e l'efficacia del processo decisionale.

Quali sono i vantaggi dell'architettura dei dati?

Se implementata correttamente, l'architettura dei dati offre alle aziende una serie di vantaggi, tra cui:

• Gestione avanzata del ciclo di vita dei dati: la moderna architettura dei dati permette alle aziende di gestire meglio i propri dati nel tempo. Poiché i dati diventano rapidamente obsoleti, un'architettura dei dati fluida aiuta le aziende a migrare i dati verso aree di archiviazione più lente e meno costose. L'architettura dei dati rende i dati più accessibili per la revisione senza aumentare la necessità di costose strutture di archiviazione.

• Migliore qualità dei dati: l'architettura dei dati consente di mantenere gli standard di governance e sicurezza dei dati in tutta l'organizzazione. Archiviando i dati all'interno di un'architettura di alta qualità, le organizzazioni trovano rapidamente i dati di cui hanno bisogno e raccolgono insight utili per prendere decisioni aziendali informate.

• Riduzione della ridondanza dei dati: i dati duplicati a volte compaiono in diverse aree all'interno di un'azienda. La duplicazione dei dati aumenta il rischio di inesattezza dei dati e limita la loro potenziale integrazione. Un'architettura dei dati ben strutturata consente alle organizzazioni di standardizzare l'archiviazione dei dati e ridurre i duplicati rischiosi, migliorando i processi di analisi dei dati.

• Silos di dati ridotti al minimo: diverse zone di archiviazione dei dati spesso creano silos di dati, che riducono al minimo la capacità di un'organizzazione di lavorare al massimo delle proprie potenzialità. L'architettura dei dati garantisce un'integrazione flessibile tra i vari domini di dati, consentendo alle diverse parti dell'azienda di visualizzare i dati reciproci e comunicare in modo più efficace. Questa integrazione offre alle aziende una visione completa dei dati importanti, come le spese e i ricavi, migliorando il processo decisionale e garantendo un'unica versione della realtà.

Quali sono i framework di architettura dei dati più comuni?

I framework di architettura dei dati costituiscono la base dell'infrastruttura IT e sono fondamentali per supportare una strategia aziendale basata sui dati. Esistono diversi framework ampiamente adottati per guidare l'implementazione dell'architettura dei dati all'interno delle organizzazioni. I più comuni sono:

• Il framework di Zachman: questo approccio strutturato all'architettura dei dati organizza i dati e i processi aziendali fornendo una panoramica delle prospettive e delle astrazioni. Il framework comprende tutto, dalle informazioni contestuali generali alle specifiche operative dettagliate. Facilita la comunicazione tra gli stakeholder offrendo un linguaggio e una metodologia comuni, consentendo un migliore allineamento tra i sistemi IT e gli obiettivi aziendali.

• TOGAF (The Open Group Architecture Framework): il TOGAF è una metodologia globale per la progettazione, la pianificazione, l'implementazione e la gestione dell'architettura dei dati. Si concentra sull'allineamento dell'infrastruttura IT con gli obiettivi aziendali e crea un ambiente dati coerente. In questo modo aiuta le organizzazioni a raggiungere i propri obiettivi strategici attraverso una gestione dei dati guidata e strutturata.

• DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge): questo framework offre linee guida complete e best practice per la gestione dei dati. Funge da utile riferimento per i professionisti dei dati, trattando vari aspetti dell'architettura dei dati, tra cui la governance, la qualità e l'integrazione dei dati. Il framework DAMA-DMBOK sottolinea l'importanza dei principi e delle pratiche di gestione dei dati, garantendo dati coerenti e di alta qualità in tutta l'organizzazione.

Il futuro dell'architettura dei dati

L'architettura dei dati supporta le tendenze emergenti in materia di dati e le tecnologie più recenti, consentendo alle organizzazioni di essere all'avanguardia nel campo delle tecnologie moderne e di ottenere un vantaggio competitivo. Tra le tendenze potenziali che l'architettura dei dati può facilitare figurano:

• Analisi legata a AI e machine learning: le tecnologie di AI e machine learning stanno rivoluzionando il panorama dei dati grazie a potenti analisi predittive, automazione ed elaborazione avanzata dei dati. Queste tecnologie migliorano l'architettura dei dati identificando schemi, effettuando previsioni e automatizzando le attività di routine. Tutto ciò rende i sistemi di gestione intelligente dei dati più efficaci.

• Edge computing: con l'edge computing i dati vengono elaborati più vicino all'utente invece di affidarsi a data center centralizzati. Quando integrato nell'architettura dei dati, riduce la latenza complessiva e ottimizza le capacità di elaborazione dei dati in tempo reale. Questo è fondamentale per le applicazioni che richiedono insight immediati, come i dispositivi IoT e i software di analisi in tempo reale.

• Blockchain: la tecnologia blockchain crea un sistema di registro decentralizzato che migliora la sicurezza e l'integrità dei dati. Fornendo un metodo trasparente di registrazione delle transazioni, la blockchain migliora significativamente l'affidabilità e l'attendibilità dell'architettura dei dati.

• Soluzioni di dati e analisi: l'architettura dei dati migliora le performance delle soluzioni di dati e analisi. Sfruttando anche i vantaggi offerti dagli ecosistemi di dati aperti, le organizzazioni con un'architettura dei dati stabile sono più preparate a prendere decisioni aziendali agili in mercati in continua evoluzione.

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