Cos'è un data fabric?

Dai reparti produttivi alla porta del cliente, ogni singola interazione, transazione e decisione genera dati con cui è possibile predire, capire e razionalizzare ogni settore operativo dell'azienda. Ma solo a condizione che possano essere analizzati e resi fruibili.

Definizione di data fabric

Le soluzioni di data fabric ti permettono di mettere in connessione e gestire in tempo reale tutti i tuoi dati, incluse le transazioni analitiche e transazionali, attraverso applicazioni e sistemi diversi. Permettono la condivisione dei dati con un significato aziendale coerente tra un sistema e l'altro, in modo tale che la logica che definisce le metriche chiave resti inalterata mentre le informazioni circolano in ogni area dell'organizzazione. 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. In breve, 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.

Data mesh e data fabric

Sia il data mesh che il data fabric sono concetti di architetture di dati che puntano a migliorarne la gestione e l'integrazione in ambienti in cui convivono tipologie diverse di sistemi, applicazioni e utenti. Fermo restando l'obiettivo comune di favorire una gestione più snella dei dati, i due approcci sono separati da precise distinzioni che possono aiutarci a fare chiarezza sui termini.

Il data mesh è un'architettura di dati centralizzata che mira ad assegnare ai team la responsabilità diretta dei propri dati e servizi. Promuove il concetto di "autonomia dei dati", per cui i vari team possono non solo rivendicare e gestire i dati e i servizi di propria competenza, ma anche prendere decisioni in modo indipendente sulla base di quegli stessi dati e secondo le proprie esigenze. Il data mesh incoraggia i team a creare i propri microservizi e promuove il ricorso alle API per condividere i dati con gli altri team.

Il data fabric è invece una combinazione di architettura dati e soluzioni software dedicate che centralizzano, connettono, gestiscono e governano i dati in applicazioni e sistemi diversi. Le aziende hanno così la possibilità di accedere ai dati e di usufruirne in tempo reale, dando vita a una fonte unica di informazioni attendibili e automatizzando i processi di gestione dati.

Entrambi gli approcci hanno i propri vantaggi. Il data mesh è spesso considerato un'operazione riservata agli stadi successivi, ossia quando le infrastrutture di data fabric sono già state incorporate. Il data fabric assicura una visione centralizzata e unificata dei dati, permettendo di trarre informazioni preziose da tutti i sistemi. Dal punto di vista organizzativo questo è l'approccio ideale, perché l'infrastruttura così creata si traduce nell'ottimizzazione dell'intero business.

Portare il “business” nel data fabric

Il business data fabric va oltre l'approccio del data fabric tradizionale. Oltre a semplificare complessi ambienti di dati e a offrire dati significativi a ogni consumatore interessato, compie un passo avanti in termini di benefici e valore mantenendo intatti la logica e il contesto applicativo dei dati (in sostanza, ne preserva il DNA). In questo modo il business data fabric ovvia alla necessità di ricreare l'intero contesto di business perduto quando si estraggono e si replicano i dati, offrendo invece agli stakeholder aziendali e ai consumatori di dati la possibilità di accelerare i processi decisionali con fiducia e sicurezza, sapendo di poter sempre contare sul quadro completo dei dati, a prescindere da dove sono archiviati o come sono stati progettati.

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Business data fabric. Che cos'è?

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Estensione del valore del business data fabric

Un moderno business data fabric mette in connessione e governa i dati preservando e condividendo la logica aziendale che attribuisce un significato a tali dati attraverso relazioni, gerarchie e calcoli che rispecchiano il funzionamento effettivo del business. A tale scopo, le organizzazioni hanno bisogno di una base flessibile e multimodello in grado di gestire i dati sia transazionali che analitici all'interno di un unico framework. Quando è possibile accedere ai dati operativi dei processi di base e analizzarli nel contesto, senza perdere l'integrità o duplicare la logica, i team riescono ad agire sulla base di insight in tempo reale e a favorire l'automazione tra applicazioni, analytics e AI. Assistiamo così a un'evoluzione del data fabric, che non è più semplicemente un approccio alla gestione dei dati, ma diventa la base per la condivisione coerente di dati aziendali certi su scala enterprise.

Architettura del data fabric

L'architettura del data fabric opera mettendo in collegamento, gestendo e governando i dati attraverso applicazioni e sistemi diversi, allo scopo di fornire una visione centralizzata e unificata. Questo riguarda tanto i team quanto i sistemi, ovunque risiedano all'interno della tua organizzazione. Questi alcuni degli elementi chiave che compongono l'architettura del data fabric:

• Connettori di dati: per capire di cosa si tratta potremmo paragonarli a ponti che collegano i sistemi diversi in cui sono archiviati i dati (ad es. database, applicazioni, sensori) a un'ubicazione centrale. In questo modo tutti questi set di dati eterogenei possono essere analizzati da un'unica posizione privilegiata.
• Gestione dati: è l'attività finalizzata ad assicurare che i dati siano organizzati, protetti e di alta qualità. Include processi come l'integrazione dei dati (mettere insieme dati provenienti da origini diverse), la governance dei dati (definire regole che dettano le modalità d'uso e gestione dei dati) e la sicurezza dei dati (proteggere i dati sensibili dagli accessi non autorizzati).
• Modellazione dati e livello semantico: la modellazione dati ti permette di dare un senso alle informazioni creando un linguaggio che li accomuna anche se appartengono a sistemi diversi. Gli approcci più evoluti estendono questo concetto preservando la semantica e la logica aziendale che descrivono il comportamento dei dati all'interno dei processi di business. Questo livello semantico condiviso permette ai sistemi transazionali e analitici di funzionare muovendo dalla stessa comprensione coerente delle relazioni e delle regole dei dati.
• Elaborazione dati e analytics: sono le fasi in cui i dati vengono elaborati e analizzati per trarne insight. È qui che entrano in gioco compiti come il data warehousing (archiviazione di grandi quantità di dati), lo streaming di dati (l'elaborazione continua di dati man mano che vengono generati) e l'elaborazione grafica dei dati (la visualizzazione dei dati in modi immediatamente intelligibili).
• Automazione della gestione dati: l'analisi dei dati può essere utilizzata per informare l'automazione in vari settori del business. A sua volta, l'automazione, in quanto elemento dell'architettura, contribuisce a fare sì che i dati siano gestiti in modo efficiente e coerente. Rientrano in questa voce compiti di automazione quali l'integrazione, la governance a la sicurezza dei dati. L'automazione può contribuire a ridurre gli errori, a risparmiare tempo e a migliorare la qualità dei dati.

I vantaggi del data fabric per il business

Il data fabric è uno strumento utile per migliorare in termini di accuratezza, efficienza e intelligenza. E quando le soluzioni in cloud sono potenziate dall'AI e dal machine learning, non ci sono limiti alle possibilità. Perché? Perché se alimentate con quantità crescenti di dati, le informazioni generate dall'intelligenza artificiale diventano man mano più accurate e approfondite. Di seguito proponiamo alcuni benefici per il business di livello generale ottenibili con le soluzioni di data fabric.

1. Gestione dati centralizzata e semplificata: la frammentarietà è una condizione che non ti puoi permettere. Il data fabric ti aiuta ad abbattere i compartimenti stagni, per reperire e far confluire in un unico posto i dati provenienti da tutti i sistemi, nei tempi e nei modi rispondenti alle tue necessità.
2. Insight rapidi: le imprese non possono più permettersi il lusso di restare in attesa dei risultati o di sperare che le analisi siano accurate. Con un'infrastruttura di data fabric nulla è lasciato al caso, e ogni azione è compiuta all'unisono e in tempo reale. Questo approccio unificato annulla la distanza tra i dati operativi e analitici, rendendo possibili cicli di feedback più rapidi, dall'insight all'azione.
3. Una fonte unica di informazioni attendibili: i sistemi più evoluti di gestione dei dati aziendali riescono ad amalgamare dati e sistemi infragruppo per dare vita a una singola visione. Ma queste soluzioni vanno oltre, modellando i dati affinché vengano proposti agli utenti in modo tale che essi possano non solo capirli, ma anche sfruttarli immediatamente per stabilire una linea d'azione. Integrando la logica aziendale condivisa nel data fabric, le organizzazioni hanno la certezza che tutti gli utenti e sistemi operino sulla base delle stesse definizioni e degli stessi calcoli, rafforzando così la fiducia e la coerenza tra analytics e operatività.
4. Gestione automatizzata dei dati: l'architettura di data fabric permette di automatizzare quelle che un tempo erano procedure manuali lente e soggette a errore, riconoscendo le tendenze, scovando le irregolarità e minimizzando il rischio di errori e imprecisioni.
5. Adattabile e scalabile: le moderne imprese devono possedere la capacità di invertire rotta rapidamente e di adattare senza discontinuità le operazioni e i modelli di business. Con le soluzioni di data fabric è più facile unificare i processi in risposta all'esigenza di un cambiamento rapido e preciso.
6. Controllo dei dati: il business data fabric permette alle imprese di esercitare un più stretto controllo sui propri dati attraverso funzionalità quali i controlli di qualità, il tracciamento e la protezione, sempre con l'obiettivo di avere dati conformi, coerenti e sicuri.

Casi di utilizzo del data fabric di impresa

Abbiamo discusso dei benefici di ordine generale che l'azienda può trarre dal data fabric in termini di velocità, precisione, automazione e scalabilità. Ma cosa dire degli usi più specifici? Indipendentemente dalla natura della tua attività imprenditoriale, gran parte delle aziende che sono di media grandezza in su è accomunata da alcuni elementi operativi di base fondamentali. Diamo uno sguardo a come le soluzioni di data fabric possono generare un impatto su queste attività essenziali:

• Customer service: i dati dei clienti affluiscono velocemente, in grande quantità, e ogni giorno da nuove fonti. Dai sistemi CRM interni fino ai social media e persino alle recensioni dei clienti, preziose informazioni di intelligence vengono acquisite costantemente. Tentare di categorizzare e analizzare manualmente questa enorme mole di set di dati disparati sarebbe praticamente impossibile. Il data fabric permette invece di arginare in qualche modo queste continue ondate, aiutandoti a definire e istituire i parametri analitici di cui intendi servirti, unitamente alle tipologie e alla natura dei dati da confrontare o su cui concentrarti. Può essere facilmente automatizzato affinché punti su set di dati diversi in funzione dei diversi risultati, facendo sì che nessuna preziosa fonte di dati dei clienti venga trascurata.
• Riconoscimento delle frodi e risk management: i reati informatici e gli attacchi di phishing costano alle aziende miliardi di dollari ogni anno. Per non parlare del danno reputazionale che può fare da corollario a ogni attacco grave e imprevisto. Con un data fabric hai i mezzi per scrutare l'intero panorama di business, sia interno che esterno, per intercettare le minacce e i comportamenti rischiosi prima che diventino un problema. Questo significa analizzare i dati provenienti da molteplici sistemi e sorgenti, incluse transazioni, feedback dei clienti, note spese e voci dei centri di costo e registri pubblici, fino ai social media e agli articoli di stampa che potrebbero mettere in guardia su possibili ripercussioni per la tua attività. Le soluzioni di data fabric possono impiegare algoritmi di AI e machine learning per intercettare e individuare schemi e anomalie in vasti set di dati, che altrimenti sfuggirebbero al controllo umano. Potendo contare su questi avvertimenti tempestivi puoi mettere i tuoi team, i tuoi clienti e i tuoi utili al riparo da tentativi di frode e altri rischi.
• Previsioni di vendita: l'architettura del business data fabric migliora le previsioni di vendita permettendo alle aziende di integrare e analizzare i dati provenienti da un'ampia varietà di fonti interne ed esterne, in tempo reale. Diventa così possibile tracciare un quadro organico dei dati di vendita dell'azienda, che possono essere utilizzati per formulare previsioni accurate e attendibili. Potendo fare affidamento con facilità sul più ampio spettro possibile di dati di vendita olistici, le aziende sono messe in condizioni ideali per allocare risorse, prepararsi a picchi e flessioni e, in definitiva, per offrire ai propri clienti e committenti il miglior servizio possibile.
• Operazioni di HR più fluide: l'architettura del business data fabric può essere utilizzata per integrare i dati non solo degli attuali dipendenti in forza, ma anche dei candidati e dei neoassunti. Per la tua azienda questo significa partire avvantaggiata, perché può godere di una visione totale sulle operazioni di HR, dal conteggio delle ore lavorate alla soddisfazione del personale. Per i tuoi team di HR significa invece disporre delle informazioni di intelligence di cui hanno bisogno per far emergere e affrontare le piccole difficoltà prima si trasformino in grossi problemi. Una visione unificata sui dati dei dipendenti ti può aiutare a creare un ambiente di lavoro che risulti coinvolgente, stimolante e gratificante.
• Conformità e regolamenti: negli ultimi due anni le aziende hanno registrato risarcimenti da record per vertenze con i dipendenti a seguito di cause legali indipendenti o di class action. Con il progressivo aumento delle persone che lavorano da casa, la crescente decentralizzazione dei luoghi di lavoro aziendali e un cambiamento generale a livello di sensibilità culturale, molte imprese si trovano schiacciate dal peso di normative locali, nazionali e internazionali con cui stare al passo. Affidarsi a procedure manuali per venire a capo delle questioni di conformità si sta rivelando un'impresa a dir poco velleitaria. È un bene quindi che le soluzioni di data fabric possano essere automatizzate per adeguarsi alle più recenti regolamentazioni locali e globali, setacciare da cima a fondo i tuoi sistemi e i registri e avvisarti dell'esistenza di un qualsiasi rischio di compliance.

Esempi di data fabric all'opera

Dopo aver accennato ad alcuni dei modi in cui le soluzioni di data fabric sostengono le operazioni aziendali essenziali, passiamo ad alcuni esempi di settori che si stanno affidando alle nuove soluzioni di gestione dati per innovare e competere:

• Sanità: le soluzioni di data fabric permettono di ottenere una visione centralizzata e in tempo reale sui dati dei pazienti. Integrando i dati delle cartelle cliniche elettroniche attinti da molteplici fonti, gli operatori sanitari possono tracciare un quadro più esaustivo dell'anamnesi dei pazienti e di conseguenza formulare diagnosi e piani terapeutici più accurati. La stessa efficienza delle sperimentazioni cliniche può trarre giovamento dall'integrazione dei dati confluiti da varie fonti (dalle cartelle cliniche ai risultati di laboratorio) in un unico luogo, facilitando l'azione di tracciamento e analisi dei progressi degli studi.
• Produzione industriale: dalle materie prime fino alla porta del cliente, pochi settori generano dati da più punti di quanto faccia quello manifatturiero. Per assecondare la domanda della clientela di maggiore trasparenza e provenienza etica, molte aziende integrano dati RFID e soluzioni di tracciamento blockchain nelle loro diramazioni produttive delocalizzate. Una visione a 360° delle supply chain permette allora di controllare fino all'ultimo anello della catena per scorgere eventuali strozzature allo stadio iniziale e giocare d'anticipo sulle carenze. Anche le reti IoT aprono loro una finestra sull'intero parco di macchine e impianti produttivi, per sapere quando è necessario che intervenga la manutenzione ed evitare costosi tempi di fermo. Infine, i cicli di vita dei prodotti diventano più compressi che mai, permettendo alle aziende di restare aggiornate letteralmente al minuto con le ultime tendenze. Analizzando i dati di mercato e dei social media, le aziende possono riconoscere le tendenze in divenire e comunicare in tempo reale nuovi orientamenti di progettazione ai centri di R&S.

• Settore Oil & Gas ed energetico: integrando i dati trasmessi dai sensori e altre fonti sul campo, le compagnie riescono a identificare schemi e tendenze che potrebbero suggerire eventuali rischi o problemi meccanici. In questo settore i tempi di fermo sono doppiamente onerosi, perché gli impianti sono in genere altamente specializzati e costosi da riparare, per non parlare del calo della produzione di energia, destinato a termine a produrre perdite. Le soluzioni di data fabric possono anche migliorare l'efficienza della programmazione della produzione, integrando in un'unica posizione i dati di varia provenienza, per esempio dai sensori, dal mercato o dalle previsioni meteo. Per le aziende energetiche questo significa poter allocare le risorse in modo più oculato e prepararsi in vista delle crisi (economiche e persino politiche) a cui il settore è particolarmente esposto.
• Commercio al dettaglio: il retail omnicanale è ormai un concetto di dominio comune, così come la sua capacità di passare senza soluzione di continuità tra le opzioni di shopping e consegna in negozio e online. La rivoluzione omnicanale non si ripercuote unicamente sui luoghi in cui si acquistano merci, ma si estende al modo in cui i consumatori possono personalizzare l'intera esperienza del retail. Parliamo allora di sistemi POS "smart" che vanno dai carrelli e scaffali intelligenti alle opzioni di pagamento touchless, fino alle sempre più sofisticate funzioni di personalizzazione. Tutto questo sfocia ovviamente nella creazione e acquisizione di dati. Il data fabric permette allora agli operatori del retail di fondere i dati di shopping dei clienti con i set di dati della supply chain e del magazzino, per dare vita a un ecosistema di commercio altamente accurato e predittivo.
• Servizi finanziari: da una varietà di fonti, che vanno dall'utilizzo delle carte di debito e credito agli investimenti, dall'assicurazione all'imposizione fiscale, confluiscono dati dei clienti su cui è possibile impostare una linea d'azione. Un data fabric può aiutare le società di servizi finanziari a gestire, analizzare e proteggere questi dati tanto preziosi quanto vulnerabili. La posta in gioco sul fronte della cybersecurity si fa incredibilmente alta in questo settore e ogni falla nel sistema può rapidamente trasformarsi in una voragine. Le soluzioni di data fabric giungono in soccorso delle aziende del comparto per chiudere quelle falle ed eliminare dalle loro operazioni ogni zona scoperta, mettendo in atto protocolli di sicurezza estesi a ogni area del business per una perfetta visibilità.

Cosa fare perché le soluzioni di data fabric siano una realtà anche per la tua azienda

Fermi restando i vantaggi di varia natura che ogni azienda può trarre dalla trasformazione resa possibile dalle soluzioni di data fabric estese all'intero business, si tratta di un cambiamento che non può avvenire dall'oggi al domani. Come per ogni valida iniziativa, tutto parte da una buona pianificazione, un'efficace comunicazione e la definizione di obiettivi realistici. Quelli che abbiamo elencato di seguito sono alcuni dei passaggi iniziali che molte aziende di punta hanno intrapreso nel loro percorso verso la gestione unificata dei dati.

1. Valutazione dell'architettura dati in essere: per tracciare la rotta della tua destinazione, devi sapere dove ti trovi in questo preciso istante. È essenziale passare in rassegna i tuoi processi e sistemi attuali per capire meglio le fonti, i sistemi e i flussi di dati esistenti. Così facendo potrai individuare le lacune e le criticità che dovranno essere affrontate per implementare con più efficienza un data fabric.
2. Definizione del quadro di governance dei dati: nel pianificare l'azione di gestione, integrazione e governance dei dati per l'intera organizzazione è fondamentale innanzitutto definire con chiarezza le policy, i processi e gli standard che ti aspetti di riscontrare in corso d'opera. Avrai così la certezza di un sistema di dati accurato, coerente e sicuro, capace di metterti al riparo da rischi e preoccupazioni.
3. Progettazione dell'architettura del data fabric: ultimate le prime due fasi, avrai bisogno di disegnare l'architettura del data fabric. Questo comporterà la necessità di individuare tutte le fonti di dati e di crearne un modello semantico, oltre a definire e stabilire i piani per la governance e i protocolli di sicurezza dei dati.
4. Implementazione dell'integrazione dei dati: una volta progettata l'architettura del data fabric, il passo successivo consiste nel mettere in collegamento le varie fonti di dati sia interne che esterne all'organizzazione. E quindi integrare quei dati per tutti i sistemi e gli utenti del tuo panorama, creando una visione unificata.
5. Implementazione della governance e della sicurezza dei dati: hai definito i protocolli di governance e sicurezza con i quali desideri lavorare. Ora devi passare all'atto pratico, implementando per esempio processi di qualità, derivazione e mascheramento dei dati, oltre a fissare i protocolli di autorizzazione utenti e accessi.
6. Implementazione dell'analisi dei dati: una volta implementato il data fabric, non resta che metterlo in azione. Le soluzioni software più evolute ti aiuteranno a compiere questo passaggio, che presuppone l'integrazione armoniosa dei sistemi e delle applicazioni esistenti, lo spostamento in sicurezza dei set di dati, e insight supportati dall'AI con cui sviluppare, automatizzare e distribuire configurazioni di analytics capaci di generare informazioni e risultati il più possibile fruibili, pertinenti e in tempo reale.
7. Gestione del cambiamento e comunicazioni: l'implementazione di un'architettura di data fabric passa necessariamente per un cambiamento culturale, per avere la certezza che la tua organizzazione sia pronta ad accogliere le nuove pratiche di gestione dati e a promuovere l'uso dei dati nei diversi team e settori dell'azienda.

I dati sono informazioni, e le informazioni sono potere. Le soluzioni di data fabric aiutano i tuoi team a collaborare più agevolmente, perché hanno dalla loro parte le informazioni giuste e gli insight basati sui dati più accurati. Nei tuoi sistemi e nei tuoi team si nasconde un potenziale ancora tutto da scoprire: contattaci oggi stesso per capire come sprigionare quella potenza nel tuo intero business.