Gestione dei dati

Quali sono i principali tipi di gestione dei dati?

La gestione dei dati è una disciplina ampia che comprende molteplici elementi. Di seguito riportiamo alcuni esempi comuni.

• Architettura dei dati: si tratta di un framework che mostra il modo in cui il patrimonio di dati è strutturato e gestito all'interno di un'organizzazione, inclusi modelli, policy, standard e regole.
• Modellazione dei dati: i modelli di dati sono diagrammi visivi del flusso di dati attraverso un'applicazione o un'organizzazione, in cui ogni modello rappresenta un set di dati o una relazione. Questo aiuta gli utenti a comprendere la struttura dei dati.
• Inserimento dei dati: l'inserimento dei dati nelle pipeline comporta la loro elaborazione per correggere gli errori, rimuovere i duplicati e combinare set di dati. ETL (Extract Transform Load (ETL)) e ELT (Extract Load Transform) sono esempi di pipeline di dati che vengono utilizzate per filtrare, unire e formattare i dati per l'utilizzo nelle analisi di intelligenza artificiale (AI) e Business Intelligence (BI).
• Catalogo dati: creando un inventario delle risorse di dati, è possibile renderle più ricercabili e consentire la collaborazione tra gli utenti.
• Archiviazione dei dati: le organizzazioni tendono a archiviare i propri dati in un data warehouse (un sistema utilizzato per ospitare grandi quantità di dati strutturati), un data lake (un repository centrale per dati strutturati e non strutturati) o un data lakehouse (che è un incrocio tra un data warehouse e un data lake).
• Ottimizzazione e manutenzione dei dati: man mano che i dati e i modelli di utilizzo cambiano nel tempo, le prestazioni analitiche possono iniziare a peggiorare. Per mantenere prestazioni ottimali, è necessario un piano per il monitoraggio e la gestione delle modifiche.

I vantaggi della gestione dei dati per le aziende

Le organizzazioni hanno ora accesso a grandi quantità di dati e, senza una solida gestione, è facile essere sopraffatti e perdere informazioni e opportunità preziose. Con l'aumento del volume dei dati, avrai bisogno di una strategia che copra gestione e manutenzione durante il loro intero ciclo di vita.

Efficienza e integrità

Un'efficiente gestione dei dati si traduce in processi semplificati e integrità dei dati, e questi contribuiscono a loro volta a migliorare le prestazioni aziendali. Con le strutture e i sistemi giusti, puoi organizzare e utilizzare i tuoi dati in modo molto più efficiente.

La gestione dei dati include l'ottimizzazione del flusso di lavoro e l'automazione delle attività ripetitive, oltre alla garanzia che i dati siano conservati in una posizione centralizzata e ben organizzata. Ciò significa che il processo di raccolta e analisi dei dati è più rapido e non dovrai perdere tempo a cercare informazioni pertinenti.

Riuscire a garantire la qualità e l'integrità dei dati riduce il rischio di duplicazioni o lacune che causano errori costosi e ritardi nei progetti. Ad esempio, non rimarrai confuso da più copie di un file in posizioni diverse in sistemi diversi.

Oltre ad aumentare la produttività, un migliore accesso ai dati potenzia la collaborazione e la comunicazione tra i reparti e aiuta a ridurre i silos.

Affidabilità e precisione

Con una buona gestione e manutenzione dei dati, puoi assicurarti che le tue informazioni siano sempre accurate e affidabili. Grazie a metodi come la convalida dei dati e l'implementazione di processi di pulizia, è possibile trovare e correggere eventuali errori, incongruenze o valori mancanti.

Una parte fondamentale della gestione dei dati per il lakehouse è la scelta di un formato versatile, in grado di adattarsi ai dati in evoluzione e interoperabile tra i sistemi. Ciò permette di avere la massima flessibilità nell'utilizzo di strumenti analitici e di AI in tutta l'organizzazione, senza dover aggiornare o migrare gli utenti a nuovi sistemi. Un formato di dati interoperabile consente di mantenere un'unica copia dei dati da utilizzare all'interno dell'organizzazione, riducendo al minimo la duplicazione dei dati, abbattendo i costi di archiviazione e favorendo una buona igiene dei dati.

Tutto questo significa che puoi fare affidamento sui dati per prendere le decisioni giuste. Avere dati aggiornati e accurati ti permette di ottenere informazioni più attendibili e di rispondere efficacemente ai cambiamenti del mercato e alle esigenze dei clienti.

Privacy e sicurezza

Una corretta gestione rende i dati intrinsecamente più sicuri e lavora di pari passo con le politiche di governance. Mentre la governance dei dati fornisce a livello aziendale policy e framework che supportano la qualità e l'auditing dei dati, la gestione dei dati copre la loro organizzazione tecnica e pratica.

Con un'efficace gestione e governance dei dati, saprai sempre dove si trovano i tuoi dati e chi è autorizzato ad accedervi. Ti sarà così più facile individuare potenziali vulnerabilità, scoprire se mancano informazioni e prevenire l'accesso non autorizzato, che potrebbe portare a violazioni.

La gestione dei dati comporta anche l'aggiunta di protocolli di sicurezza, come la crittografia e l'anonimizzazione dei dati, per proteggersi dagli attacchi informatici. Copre l'intero ciclo di vita dei dati nel sistema, inclusa la rimozione dei record che hanno superato la data entro la quale è possibile conservarli legalmente. Conservando solo le informazioni necessarie ai clienti e tenendo le registrazioni del loro consenso, è possibile garantire la conformità alle leggi sulla privacy dei dati e alle normative specifiche dei settori industriali.

Privacy e sicurezza dei dati ti aiutano a proteggere la tua azienda non solo dalle sanzioni finanziarie, ma anche dalla pubblicità negativa che deriva da una violazione. Dimostrando di essere in grado di tutelare la sicurezza dei tuoi dati, creerai un rapporto di fiducia con clienti e partner commerciali.

Scalabilità e ripristino

Un altro vantaggio della gestione dei dati è che può aiutare la tua azienda a scalare. Grazie a una migliore visibilità e a dati affidabili, potrai prendere rapidamente decisioni, rispondere ai cambiamenti e cogliere nuove opportunità. Comprenderai inoltre meglio le preferenze dei clienti e potrai dimostrare la tua crescita e il tuo potenziale a nuovi investitori.

Una maggiore efficienza, resa possibile anche da processi automatizzati e ripetibili, consente di ridurre i costi operativi e di gestire grandi quantità di dati man mano che l'azienda cresce. Con una piattaforma di gestione dei dati in cloud, non dovrai preoccuparti di espandere i sistemi di archiviazione dei dati.

Una buona gestione dei dati include anche solide strategie di backup e ripristino, garantendo il recupero rapido dei dati critici e riducendo al minimo i tempi di inattività in caso di attacco informatico o guasto del sistema.

Quali sono le difficoltà da superare per implementare una gestione dei dati efficiente?

Man mano che il tuo patrimonio di informazioni cresce, diventa sempre più difficile tenere traccia di dove sono archiviati i dati e di chi può accedervi. Esaminiamo alcuni dei problemi chiave che le aziende devono affrontare.

Conformità

La gestione dei dati è l'implementazione tecnica della strategia di governance dei dati. Di conseguenza, in assenza di una strategia di governance corretta sarà più difficile gestire i dati.

Ci sono molte normative da considerare, come il Data Protection Act 2018, il California Consumer Privacy Act e il GDPR (Regolamento generale sulla protezione dei dati). Inoltre, il panorama della conformità è in continua evoluzione, il che significa che occorre fare uno sforzo continuo per tenersi aggiornati, soprattutto se l'attività è internazionale.

Sicurezza e privacy dei dati

Lo abbiamo già detto: più dati si hanno, più difficile diventa tenerli al sicuro. Se le tue policy di gestione dei dati non sono adeguate, l'esistenza di informazioni disorganizzate porterà a errori e a un indebolimento della sicurezza. Ma con tutte le altre attività di cui devi occuparti ogni giorno, la sicurezza e la crittografia a volte possono essere trascurate.

Una cattiva gestione dei dati può, in ultima analisi, causare la perdita di dati o il guasto totale del sistema, esponendo la tua azienda al rischio di una violazione e interrompendo la tua attività operativa (con conseguente riduzione dei ricavi). Il mancato rispetto dei requisiti di sicurezza e privacy può portare ad azioni legali e multe, per non parlare dei danni alla reputazione e della perdita di fiducia da parte dei consumatori.

Integrazione dei dati

La maggior parte delle organizzazioni utilizza più sistemi diversi per raccogliere e archiviare i propri dati, ma può essere difficile riunirli tutti per l'elaborazione o l'analisi se i sistemi non si integrano bene tra di loro (come accade spesso con i sistemi legacy). Se decidi di consolidare tutti i tuoi dati in un'unica piattaforma o repository, le difficoltà aumentano.

Ognuno dei tuoi strumenti o app di gestione dei dati adotterà uno stile diverso per i suoi database, e i dati stessi possono variare enormemente per tipo e formato. Prima di tentare l'integrazione, dovrai assicurarti che i dati siano formattati e trasformati dove necessario, per evitare errori nel confronto e nell'analisi.

Silos di dati e vincoli di fornitore

È difficile avere un solido piano di gestione dei dati quando i dati sono sparsi un po' ovunque. Mantenere i dati in sistemi separati, inoltre, porta alla creazione di silos che rendono più difficile mantenere la coerenza in tutta l'organizzazione, ottenere visibilità sui dati a livello aziendale e avere la certezza che i set di dati siano accurati.

Se c'è sovrapposizione di dati tra silos diversi, può accadere che due team analizzino gli stessi dati, con conseguente spreco di risorse. I silos sono anche deleteri per la condivisione delle informazioni e la collaborazione tra i reparti.

La mancanza di portabilità dei dati crea ulteriori problemi, rendendo complicato spostare i dati tra ambienti diversi. Ciò potrebbe essere dovuto al fatto che il formato in cui conservi i dati è proprietario di un determinato fornitore, piuttosto che utilizzabile su tutte le piattaforme.

Questo ci porta al problema del vendor lock-in, che si verifica quando non è fattibile abbandonare un prodotto perché questo significherebbe interrompere la tua attività operativa o sostenere costi eccessivi. In questo caso, sei costretto a continuare con il tuo attuale fornitore, anche se non offre un buon servizio.

Quale aiuto può darti una piattaforma di gestione dei dati?

Una piattaforma di gestione dei dati, come Databricks, è un sistema digitale integrato che ti aiuta a raccogliere, organizzare e analizzare grandi quantità di dati per carichi di lavoro di analisi, BI e AI in tutta la tua organizzazione. Alcuni casi d'uso comuni includono la segmentazione del pubblico per ottenere informazioni dettagliate sul comportamento dei clienti, il monitoraggio delle frodi finanziarie o l'affrontare in maniera preventiva le fluttuazioni della supply chain.

Questi sistemi di gestione dei dati centralizzano i dati in modo che siano accessibili a tutti i membri dell'organizzazione, riducendo i silos e le incoerenze. Solitamente sono dotati di impostazioni per la sicurezza dei dati, come crittografia e backup e ripristino automatici, oltre a funzioni ETL ed ELT e a strumenti per la governance dei dati e la gestione dei metadati. Possono anche offrire funzionalità autonome di manutenzione e ottimizzazione dei dati per mantenere bassi i costi di archiviazione ed elevate le prestazioni delle query.

Come piattaforma di gestione dei dati, Databricks combina le funzionalità uniche dell'architettura data lakehouse con una piattaforma di data intelligence basata su modelli di AI che analizzano insieme i dati e il modo in cui vengono utilizzati. La Databricks Data Intelligence Platform mette a disposizione delle aziende accesso in linguaggio naturale, catalogazione e scoperta semantiche, gestione e ottimizzazione automatizzate e governance e privacy migliorate.

L'AI è anche alla base della ottimizzazione predittiva di Databricks, che ottimizza automaticamente i dati imparando dai tuoi modelli di utilizzo. Questo strumento prevede il modo migliore per ottimizzare e solo dopo esegue le azioni necessarie. Ciò garantisce che vengano eseguite solo le ottimizzazioni che porteranno un ROI elevato, oltre a ridurre i costi di archiviazione e a mantenere buone prestazioni delle query.

Queste funzionalità contribuiscono alla qualità complessiva dei dati e all'affidabilità delle pipeline di dati durante l'intero ciclo di vita della gestione dei dati, di concerto con le altre funzionalità guidate da DatabricksIQ, che crea modelli di AI generativa altamente specializzati e accurati, e in grado di comprendere i dati e la terminologia aziendale.

Garantisci il successo con le best practice per la gestione dei dati

La gestione dei dati è un compito difficile che non finisce mai. Ecco alcuni modi per garantire che le tue attività in quest'ambito si svolgano senza intoppi.

Identifica gli obiettivi aziendali

È importante comprendere gli obiettivi a livello aziendale in modo da poter assicurarsi che la strategia di gestione dei dati sia in linea con essi. Questo ti aiuterà a sapere quali set di dati sono rilevanti e meritano di essere raccolti, conservati e analizzati, evitando di sovraccaricare il tuo software di gestione dei dati.

Su questa base, potrai quindi sviluppare un piano che si concentri sui dati giusti e sui KPI più pertinenti. Quali informazioni saranno più preziose per l'azienda nel suo complesso? Potrai inoltre impostare obiettivi relativi ai dati che contribuiranno al successo generale dell'azienda, come ridurre la duplicazione dei dati del 50% in un anno.

Dai priorità alla qualità dei dati

L'utilizzo di dati di alta qualità è l'unico modo per trovare informazioni affidabili e prendere decisioni accurate. Prima di usare i tuoi dati, quindi, dovrai prepararli e confermarne l'integrità. La preparazione include pulizia, modifica, organizzazione, integrazione e unione dei dati, nonché la loro verifica. Queste operazioni aiutano a garantire che i dati siano coerenti e accurati.

Altri processi per migliorare la qualità dei dati includono l'addestramento dei membri del team sul modo corretto di inserire i dati e l'esecuzione di controlli regolari per verificarne l'accuratezza. Ciò ti consentirà di identificare eventuali dati inesatti o obsoleti e di individuare differenze nella formattazione ed errori ortografici che influirebbero sui risultati.

Abilita l'interoperabilità

Interoperabilità significa poter scambiare ed elaborare dati tra diversi sistemi e processi aziendali, anche se tali dati sono in più formati e posizioni, offrendone una vista unificata. Ciò rende più semplice ottenere una buona gestione dei dati e una buona governance.

Come accennato in precedenza, dovrai evitare il vendor lock-in e optare per soluzioni di gestione dei dati che assicurino l'interoperabilità tra i formati.

Ad esempio, Delta Lake UniForm (abbreviazione di Delta Lake Universal Format) è basato su un framework di archiviazione open source che fornisce una vista in tempo reale dei dati per tutti gli utenti, indipendentemente dal formato. La perfetta unificazione dei formati delle tabelle evita di dover creare ulteriori copie o silos di dati.

Garantisci la sicurezza dei dati

Inizia creando policy per la sicurezza e la governance e forma i dipendenti su come gestire i dati in modo sicuro. Puoi limitare l'accesso con diversi livelli di autorizzazioni, ma assicurati di controllare che tutti abbiano accesso ai dati di cui hanno bisogno per svolgere il proprio lavoro e di spiegare perché sono stati posti dei limiti.

Scegli un sistema di gestione dei dati con solide impostazioni di sicurezza, utilizza tecniche di crittografia e anonimizzazione dei dati ed elimina le informazioni quando non ne hai più bisogno. Esegui diversi backup dei tuoi dati e metti in atto una strategia per affrontare una potenziale violazione.

Esegui audit e report regolari

È importante eseguire controlli regolari sui dati per mantenerne l'affidabilità e la conformità e per generare report significativi. I report sui dati mostrano l'andamento della tua attività nel tempo, spesso utilizzando visualizzazioni come grafici e tabelle su una dashboard online. Eseguire report regolari permette anche di verificare la presenza di anomalie e di confermare la validità dei dati.

I report di conformità rivelano il modo in cui raccogli, archivi, utilizzi e proteggi i dati aziendali e quelli dei tuoi clienti. Sono utili per dimostrare che ti stai attenendo a tutti i requisiti pertinenti. I report analitici consentono di analizzare una strategia o un processo aziendale e di prendere decisioni guidate dai dati combinando dati qualitativi e quantitativi.

Crea una strategia di gestione dei dati

La cosa in assoluto più importante è elaborare un piano che guidi le attività di gestione dei dati. Questa roadmap dovrebbe disciplinare esattamente il modo in cui la tua organizzazione raccoglierà, organizzerà, utilizzerà e analizzerà i dati, in base a processi documentati.

La strategia dovrebbe delineare le best practice per evitare le varie difficoltà legate alla gestione dei dati e includere policy e flussi di lavoro ufficiali per garantire la coerenza. Tali policy dovrebbero riguardare la distribuzione, la sicurezza e la conformità dei dati e specificare quali strumenti debbano essere utilizzati.

Come costruire una strategia di gestione dei dati

Naturalmente, ogni azienda e i suoi dati sono unici, quindi non esiste un piano di gestione dei dati valido per tutti. Tuttavia, i passaggi di base sono gli stessi per la maggior parte delle organizzazioni.

Inizia eseguendo un audit o una valutazione per esaminare la tua attuale infrastruttura dati, inclusi sorgenti, piattaforme, processi e funzionalità. Oltre a cercare lacune e vulnerabilità nella sicurezza, puoi eseguire un'analisi SWOT per evidenziare punti di forza e debolezze.

Delinea i tuoi obiettivi relativi ai dati e allineali con obiettivi più ampi. Imposta i processi per la raccolta e la preparazione dei dati, incluse pulizia e trasformazione dei dati. Metti in atto linee guida per verificare che i dati siano accurati, completi e aggiornati. Ad esempio, come identificherai i dati incompleti o imprecisi?

Includi criteri di governance dei dati per garantire che i dati vengano utilizzati correttamente e in modo coerente in tutta l'azienda e definisci ruoli e responsabilità degli utenti. Non dimenticare la conformità: chi controllerà che i clienti abbiano autorizzato la raccolta e l'utilizzo dei loro dati?

Dovrai considerare anche la tecnologia per l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati; prenditi il tempo necessario per trovare un sistema che consenta l'interoperabilità. Come e dove conserverai i dati e come li manterrai al sicuro? Assicurati che sia facile per i team collaborare e comunicare le informazioni ricavate dai dati.

Comunica queste policy a tutti i dipendenti e offri una formazione completa su come raccogliere, utilizzare e proteggere i dati. Potrebbe essere necessario assumere nuovo personale con competenze specifiche nella gestione dei dati o coinvolgere consulenti esterni per supervisionare il cambiamento. Assicurati che tutti comprendano la strategia di gestione dei dati e sappiano come svolgere il proprio ruolo al suo interno.

Infine, è importante monitorare e valutare regolarmente la strategia di gestione dei dati per garantirne l'efficacia: potrebbe essere necessario apportare modifiche in base alle prestazioni e all'accuratezza dei dati.

Come può un data lakehouse migliorare la gestione dei dati?

Oltre a adottare le best practice sopra menzionate, puoi migliorare i tuoi sforzi di gestione dei dati utilizzando un data lakehouse. Che cos'è un lakehouse? È un tipo di architettura aperta che combina i migliori elementi dei data lake e dei data warehouse.

Sebbene i warehouse siano ideali per i dati strutturati, non sono adatti (o convenienti) per i dati non strutturati o semi-strutturati. I data lake, d'altro canto, sono adatti per l'archiviazione di dati grezzi in una varietà di formati, ma non possono supportare le transazioni o garantire la qualità dei dati. I lakehouse offrono il meglio di entrambi i mondi.

I lakehouse utilizzano funzionalità di gestione dei dati simili a quelle di un data warehouse, ma sono costruiti direttamente su uno storage cloud a basso costo in formati aperti. Questo li rende scalabili e permette di archiviare, raffinare, analizzare e accedere a un'ampia varietà di tipi di dati. Consentendo ai tuoi team di utilizzare i dati senza dover accedere a più sistemi, contribuiscono a eliminare i silos.

La Databricks Data Intelligence Platform è un sistema unificato basato sull'architettura lakehouse, il che significa avere un'unica architettura per tutte le attività di integrazione, archiviazione, elaborazione, governance, condivisione, analisi e AI.

Grazie alla funzione integrata Delta Lake UniForm, consente la portabilità e l'interoperabilità dei dati, inclusa la possibilità di passare da un formato aperto di tabella all'altro. Non dovrai preoccuparti di dipendere da un fornitore o di lavorare con ecosistemi chiusi e avrai i tuoi dati sempre sotto il tuo controllo, per una gestione dei dati il più semplice possibile.