Architettura dei dati

Framework di architettura dei dati

Un framework di architettura dei dati è una struttura concettuale utilizzata per pianificare, sviluppare, implementare, governare e sostenere un'architettura. I tre principali framework sono:

TOGAF: l'architettura dei dati più comunemente utilizzata è TOGAF, sviluppata da The Open Group nel 1995. Questo framework si concentra sull'allineamento della strategia e degli obiettivi dell'architettura dei dati agli obiettivi aziendali.

DAMA-DMBoK2: DAMA International ha originariamente pubblicato il Data Management Body of Knowledge nel 2018. Questo framework si concentra sul data management e include definizioni e linee guida sui principi di gestione dei dati.

Framework di Zachman: sviluppato nel 1987 da John Zachman, questo framework è una matrice per la gestione dell'architettura aziendale. È progettato per aiutare a organizzare elementi come modelli, specifiche e documenti. Questo framework poggia su sei domande fondamentali: chi, cosa, quando, dove, perché e come.

Componenti dell'architettura dei dati

L'architettura dei dati è costituita da diversi componenti che le organizzazioni combinano per sfruttare efficacemente i propri dati. Esempi di componenti chiave includono:

Archiviazione dei dati: l'archiviazione dei dati è un meccanismo per memorizzare e gestire i dati garantendo che siano salvati e organizzati in modo sicuro e siano disponibili per il recupero, l'elaborazione e l'analisi.

Pipeline di dati: una pipeline di dati è un processo end-to-end per spostare i dati da un sistema all'altro, ad esempio dallo storage a un'applicazione. Include tutte le fasi del ciclo di vita dei dati, come affinamento, archiviazione e analisi.

Streaming di dati: anche lo streaming trasferisce dati da una fonte a una destinazione, ma il trasferimento avviene in un flusso continuo. Lo streaming consente l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale.

Dashboard di dati: una dashboard è un'interfaccia utente che presenta visivamente metriche e informazioni importanti provenienti da diverse fonti. Permette il monitoraggio, l'analisi e la presa di decisioni in tempo reale.

Governance dei dati: la governance dei dati è il processo di creazione di politiche e framework per la gestione efficiente dei dati. Allineando i requisiti dei dati alla strategia aziendale, la governance migliora la qualità, la gestione e la visibilità dei dati. Una buona governance dei dati consente a un'organizzazione di sfruttare al meglio i propri dati, garantendo al contempo sicurezza e conformità.

Integrazione dei dati: quando l'architettura facilita l'integrazione dei dati, questi fluiscono facilmente tra i sistemi. I silos vengono così eliminati e le organizzazioni possono sfruttare appieno i propri dati.

Condivisione dei dati: la condivisione dei dati è la capacità di rendere i dati disponibili per usi interni o esterni. Un'architettura che supporta una condivisione efficace dei dati favorisce la collaborazione e crea opportunità per generare nuovi flussi di reddito con la monetizzazione dei dati.

Analisi dei dati: è il processo di analizzare e interpretare i dati. L'analisi trasforma i dati grezzi in informazioni fruibili mettendo in luce modelli, tendenze e correlazioni. L'analisi in tempo reale è la prassi di raccogliere ed esaminare i dati in streaming mentre vengono generati, ed è spesso utilizzata in applicazioni dove la tempestività è fondamentale. L'analisi in tempo reale si fonda sulla funzionalità di streaming dei dati.

AI e machine learning: la giusta architettura dei dati è essenziale per sfruttare il potere dell'AI e del machine learning, indipendentemente dal fatto che i modelli di machine learning vengano usati per estrarre informazioni o per creare applicazioni di AI. L'architettura dei dati supporta l'infrastruttura di AI, consente un flusso e un'analisi efficaci dei dati e influisce direttamente sui risultati dell'AI e del machine learning.

Marketplace dei dati: Un marketplace dei dati è un negozio online che consente lo scambio di prodotti di dati tra produttori e consumatori di dati.

Tipi di architettura dei dati

Le aziende possono scegliere tra diverse architetture dei dati in base alle loro esigenze e obiettivi. Alcuni dei tipi più comuni di architetture dei dati sono:

Architettura Lambda: l'architettura Lambda è un approccio ibrido all'elaborazione di enormi quantità di dati che combina metodi di elaborazione in batch e streaming. Le architetture Lambda possono essere estremamente complesse. Gli amministratori devono mantenere solitamente due basi di codice separate per i livelli di batch e streaming, il che rende più complicata la fase di debugging.

Data mesh: il data mesh è un paradigma che descrive un insieme di principi e un'architettura logica per scalare le piattaforme di analisi dei dati. Unifica dati disparati provenienti da molteplici fonti attraverso governance e condivisione centralizzate per migliorare accesso e sicurezza.

Data warehouse: un data warehouse  è un sistema di gestione dei dati che memorizza dati strutturati in uno schema predefinito. Include dati attuali e storici provenienti da più fonti e facilita l'accesso alle informazioni e la generazione di report. I data warehouse sono tipicamente utilizzati per la Business Intelligence (BI), la reportistica e l'analisi dei dati.

Data lake: un data lake è un repository che memorizza i dati nel loro formato nativo non elaborato, permettendo l'archiviazione economica di grandi volumi di dati provenienti da più fonti. I data lake permettono agli utenti di memorizzare i dati così come sono, senza doverli prima strutturare, e di eseguire una varietà di analisi su di essi, tra cui creazione di dashboard e visualizzazioni, elaborazione di big data, analisi in tempo reale e machine learning.

Data lakehouse: un data lakehouse è un'architettura di gestione dei dati aperta che combina la flessibilità, la convenienza economica e la scalabilità dei data lake con le capacità di gestione dei dati dei data warehouse. I data lakehouse fanno sì che i team abbiano sempre a disposizione i dati più completi e aggiornati per progetti di data science, machine learning e business analytics, senza dover accedere a più sistemi.

Architettura a medaglione: un' architettura a medaglione è un modello di progettazione dei dati utilizzato per organizzare logicamente i dati in un lakehouse, allo scopo di migliorarne progressivamente la struttura e la qualità nel passaggio da un livello all'altro dell'architettura.

Best practice nell'architettura dei dati

La giusta architettura dei dati è fondamentale per aiutare le aziende a ricavare dai propri dati informazioni sulle quali costruire il loro successo. Per garantire i migliori risultati, le best practice nell'architettura dei dati includono:

Allineamento al business: l'architettura dei dati dovrebbe supportare gli obiettivi e le strategie a lungo termine dell'azienda.

Flessibilità e scalabilità: l'architettura dei dati dovrebbe essere facilmente adattabile al mutare delle esigenze. Man mano che i volumi di dati aumentano, l'architettura dovrebbe essere in grado di scalare per fornire informazioni in tempo reale e supportare iniziative di machine learning e AI.

Governance e sicurezza integrate: governance e sicurezza dovrebbero essere centrali nella progettazione dell'architettura. L'architettura dovrebbe supportare una governance efficiente e l'integrazione del machine learning e dell'AI nelle piattaforme di dati.

Unificazione: un approccio unificato consente a vari carichi di lavoro di operare senza problemi sugli stessi dati, garantendo al contempo sicurezza e governance.

Base aperta: utilizzare strumenti proprietari che vincolano a un unico fornitore ostacola l'adozione diffusa e limita l'innovazione. Lavorare con una base aperta facilita e incoraggia l'integrazione e la condivisione dei dati, consentendo di ottenere informazioni migliori.

Democratizzazione dei dati: l'architettura dei dati dovrebbe prevenire i colli di bottiglia che impediscono ai team di utilizzare i dati per innovare e, al contempo, integrare politiche di governance dei dati chiaramente definite.

Architettura dei dati su Databricks

La Databricks Data Intelligence Platform, basata sull'architettura lakehouse, offre una soluzione unificata, sicura e governata per dati e AI, garantendo prestazioni affidabili, funzionalità di AI incentrate sui dati e un data warehousing serverless flessibile ed economico, il tutto senza vincoli di fornitore.

L'architettura lakehouse combina gli aspetti migliori di data lake e data warehouse per aiutare le aziende a ridurre i costi e a realizzare più velocemente le iniziative nell'ambito di dati e AI. Basata su tecnologie open-source e standard aperti, la Databricks Platform elimina i silos che storicamente complicano la gestione di carichi di lavoro di dati e AI.

Integrato nella Databricks Data Intelligence Platform, Unity Catalog fornisce una governance unificata per dati e AI nei lakehouse, agevolando la collaborazione, aumentando la produttività e garantendo conformità su tutte le piattaforme.

La Databricks Data Intelligence Platform offre una soluzione alle molteplici sfide che le aziende si trovano oggi ad affrontare. Con un'architettura che democratizza i dati in sicurezza, Databricks aiuta ogni membro del team a sfruttare il potenziale dei dati per il successo dell'organizzazione.