Che cosa significa Data Fabric?

Lo scopo del data fabric

Dobbiamo pensare al data fabric come una sorta di "tessuto" che copre un'area vasta e collega diversi luoghi, tipologie e sorgenti di dati, con metodi per accedere a tali dati. I dati possono essere elaborati, gestiti e memorizzati mentre si muovono all'interno del data fabric. I dati possono anche essere accessibili da applicazioni interne ed esterne o condivisibili con esse, per una vasta gamma di utilizzi analitici e operativi per tutte le aziende, dall'analisi avanzata per le previsioni, allo sviluppo prodotto, fino all' ottimizzazione di vendite e marketing. Gli obiettivi sono numerosi: aumentare il coinvolgimento dei clienti con interazioni e app mobili più avanzate, rispettare le normative sui dati e ottimizzare le supply chain, per citarne solo alcuni.

Naturalmente è tutto molto più complesso di come appare a prima vista. L'esatta composizione di un data fabric dipende dal ruolo dell'individuo (analista, esecutivo, ingegnere dei dati, analista di dati analista di dati della linea di business). Ma tutti accettano l'assunto che un data fabric consente l'accesso, l'ingestione, l'integrazione e la condivisione di dati affidabili in un ambiente dati distribuito. Più specificamente, un data fabric:

si collega a qualsiasi sorgente di dati attraverso pre-packaged connectors and components connettori e componenti preconfezionati, eliminando la necessità di scrivere codice;
offre funzionalità di ingestione e integrazione dei dati, fra due e più sorgenti e applicazioni;
Supporto di processi in batch, real-time e big data
gestisce ambienti multipli (on-premise, cloud, ibridi e multicloud), sia come sorgente di dati sia come consumatore di dati;
offre funzionalità integrate di qualità dei dati, preparazione e governance dei dati, supportate da automazione potenziata con machine learning per migliorare la salute dei dati;
supporta la condivisione dei dati con soggetti interni ed esterni attraverso il supporto di API.

I dati come fattore di competitività per ogni azienda

Viviamo in un'era di cambiamenti che avvengono con una velocità senza precedenti e coinvolgono le imprese e l'innovazione. In questo contesto, i dati assicurano un vantaggio competitivo con cui ogni azienda può avere successo e prosperare; inoltre, le imprese devono fornire dati velocemente per soddisfare le esigenze dell'azienda stessa e dei clienti. Secondo un recente studio di Forrester, le aziende guidate da informazioni approfondite crescono con tassi medi superiori al 30% ogni anno.

Riconoscendo questo fatto, sempre più aziende stanno provando a ricavare valore aggiunto dai loro dati nei modi più svariati, fra cui la creazione di nuovi flussi di ricavi e la riduzione dei costi attraverso le efficienze operative. Tuttavia, con la prevalenza del cloud e dell' Internet of Things, assieme a tecnologie di stoccaggio ed elaborazione sempre più abbordabili, i dati non sono più vincolati ai data center interni dell'azienda (on premise). Ci sono più dati, più tipi di dati, distribuiti in molti più luoghi, che rendono molto più difficile la gestione.

Le sfide di gestione dei dati

Avere successo in questo contesto e diventare un'organizzazione guidata dai dati non è facile. Esistono molti ostacoli sulla strada che porta a diventare un leader digitale. Poiché le aziende utilizzano sempre più applicazioni, i loro dati sono sempre più chiusi in compartimenti stagni e inaccessibili al di fuori del loro contesto di origine. Con infrastrutture e sistemi obsoleti che esasperano il problema, i dati possono restare intrappolati in un silos quando si prova a migrare sul cloud. Può essere difficile soprattutto condividere i dati fra sistemi residenti su diversi cloud pubblici (ad es. AWS e Azure) o fra un cloud pubblico e un data center on-premise, oppure memorizzarli tutti in un data warehouse in cloud.

Oggi un'azienda tipica possiede dati in diversi luoghi on-premise e in molteplici cloud pubblici e/o privati. I dati sono strutturati e non, e vengono mantenuti nei formati più svariati: cartelle di file, database relazionali, applicazioni SaaS ecc. Inoltre, l'elaborazione dei dati richiede moltissime tecnologie, dal trattamento in batch ETL o ELT, all'acquisizione dei dati modificati, fino allo streaming in tempo reale. Con quasi tre organizzazioni su quattro (74%) che utilizzano 6 o più strumenti per l'integrazione dei dati, diventa molto difficile per le aziende essere snelle e ingerire, integrare, analizzare e condividere i loro dati e incorporare nuove sorgenti di dati.

Con il continuo aumento della quantità e delle sorgenti di dati, il problema è destinato a peggiorare. Il risultato è che i professionisti dei dati finiscono per dedicare il 75% del loro tempo ad attività diverse dall'analisi dei dati. Questo non solo compromette gravemente la capacità delle organizzazioni di sfruttare al meglio i loro dati in modo puntuale, ma costituisce anche un grave spreco e un modo improduttivo di utilizzare il tempo dei professionisti della gestione dei dati.

Oltre agli ostacoli che impediscono alle organizzazioni di accedere rapidamente ai dati, esiste una miriade di problemi che compromettono l'affidabilità dei dati. In effetti, quasi la metà dei dati aziendali ha problemi di integrità. Inoltre, è 10 volte più costoso fare qualsiasi lavoro che si basi su dati che presentano difetti.

Data fabric in soccorso

Implementare un data fabric per gestire la raccolta, la governance, l'integrazione e la condivisione dei dati può aiutare le aziende a vincere queste sfide e diventare leader digitale. Un data fabric non è una soluzione diretta a un problema specifico di integrazione integrazione o gestione dei dati. È una soluzione permanente e scalabile per gestire tutti i dati in un ambiente unificato.

In ultima analisi, implementare un data fabric può aiutare un'azienda a superare le problematiche di gestione dei dati e diventare leader digitale grazie a:

un ambiente unico per l'accesso e la raccolta dei dati, senza preoccuparsi della sua ubicazione fisica e delle modalità di stoccaggio dei dati, eliminando i silos di dati;
una gestione dei dati più semplice e unificata, con integrazione, qualità, governance, e condivisione dei dati, senza utilizzare numerosi strumenti e offrendo un accesso più rapido a dati più sani e affidabili;
maggiore scalabilità per adattarsi al progressivo incremento dei volumi di dati e del numero di sorgenti di dati e applicazioni;
utilizzo più semplice del cloud grazie al supporto di ambienti on-premise, ibridi e multicloud e alla migrazione più rapida fra questi ambienti;
minore dipendenza da infrastrutture e soluzioni preesistenti;
predisposizione dell'infrastruttura di gestione dei dati per le esigenze future, grazie alla possibilità di aggiungere nuove sorgenti di dati e destinazioni finali (oltre a nuove tecnologie) sul data fabric esistente, senza impattare sulle connessioni e sulle implementazioni già realizzate.

Come ottenere dati affidabili velocemente

Talend Data Fabric offre tutte le funzionalità richieste dalle moderne imprese guidate dai dati in un ambiente unificato con un'architettura nativa che consente loro di adattarsi ai cambiamenti più velocemente, con garanzie sull'integrità dei dati. Gli elementi distintivi della soluzione di Talend consentono di fornire dati sani, puliti, completi e non compromessi.

Ambiente unificato

Talend mette a disposizione un ambiente unificato per tutte le esigenze, aiutando a trasformare i dati grezzi in dati sani. Talend Data Fabric elimina la necessità di avere più prodotti, contratti e meccanismi di supporto per l'integrazione dei dati. Dalla scoperta all'ingestione, dall'integrazione dei dati da diverse sorgenti alla pulizia dei dati stessi, dall'assicurazione di integrità dei dati all'analisi e condivisione di dati affidabili con tutti i soggetti interessati.

Generazione di codice nativo

Talend genera codice ottimizzato nativamente (in Java/Spark/SQL) nella costruzione di pipeline di dati per sfruttare tutte le principali piattaforme (come AWS, Azure o Snowflake). Insieme agli oltre mille connettori e componenti di Talend per le applicazioni e gli ambienti più diffusi, questo agevola il lavoro di scrittura del codice e costruzione delle pipeline.

On premise o in cloud

Inoltre, Talend Data Fabric è progettato nativamente per funzionare con ambienti sia on-premise sia in cloud. Talend può ingerire e integrare dati sia da ambienti di back-office interni all'azienda, come Oracle e SAP, sia da ambienti cloud come AWS, Azure, Google Cloud o Snowflake. Si possono adottare velocemente nuove tecnologie basate sul cloud, ad esempio contenitori con Docker e Kubernetes, analitica avanzata con Databricks, Qubole, Spark e "serverless computing".

Qualità e governance dei dati pervasive

Talend Data Fabric integra la qualità dei dati in ogni fase della gestione: durante la scoperta e l'ingestione di dati, utilizzando Talend per la data stewardship e assegnando i ruoli per la pulizia dei dati, oppure quando bisogna tracciare l'origine dei dati per garantirne la conformità e l'integrità. Talend Data Fabric è progettato per favorire la collaborazione fra IT e impresa e per condividere dati sani con una gestione dei dati in modalità self-service.

Ora che abbiamo visto che cos'è e come funziona un data fabric, ti invitiamo a scaricare una prova gratuita di Talend Data Fabric per scoprire che cosa puoi fare realmente con i tuoi dati.