Che cos'è un Data Fabric?

Un data fabric è un approccio moderno alla gestione dei dati che velocizza e semplifica l'accesso alle risorse di dati in tutta l'azienda. Accede, trasforma e armonizza i dati provenienti da più fonti, su richiesta, per renderli utilizzabili e fruibili da un'ampia gamma di applicazioni aziendali.

È fondamentalmente diverso rispetto ad approcci come i data lake e i data warehouse, in quanto anziché creare ulteriori silos di dati, integra i dati esistenti e le risorse di gestione dei dati già presenti in un'organizzazione e può accedere ai dati richiesti su richiesta, direttamente dai sistemi di origine, in base alle necessità.

Questo obiettivo viene raggiunto creando un livello globale e non distruttivo che si connette ai dati alla fonte e li trasforma in una visione armonizzata, coerente e unificata che può essere utilizzata per un'ampia gamma di applicazioni all'interno dell'organizzazione.

Attraverso l'automazione e l'elaborazione in tempo reale, garantisce che i dati siano costantemente accessibili, sicuri e pronti per l'analisi.

Questo approccio non solo semplifica la gestione dei dati, ma consente alle organizzazioni di sfruttare in modo efficiente un numero maggiore di dati - e più aggiornati - per ottenere approfondimenti, promuovendo l'innovazione e l'efficienza operativa.

Le organizzazioni che adottano un data fabric beneficiano di una migliore efficienza operativa e di un uso più strategico dei dati.

Per comprendere i tessuti di dati, è importante coglierne le componenti essenziali e il valore che apportano alle aziende attraverso una migliore gestione e accessibilità dei dati.

Un data fabric si riferisce a un'architettura e a un insieme di servizi di dati che forniscono funzionalità coerenti su uno spettro di fonti di dati, in formati diversi e con latenze diverse, in ambienti on premises, ibridi e multi-cloud.

I data fabric consentono di ottenere una visione centralizzata e coerente di dati disparati - nonostante i dati risiedano in formati e posizioni diverse - per l'utilizzo da parte di un'ampia gamma di consumatori e casi d'uso.

Si può pensare a un data fabric come al direttore di un'orchestra.

Proprio come un direttore d'orchestra armonizza i diversi strumenti per produrre un brano musicale unificato e bello, i data fabric integrano e gestiscono i dati provenienti da varie fonti - applicazioni, database, file, code di messaggi e così via - in un tessuto coeso e utilizzabile.

• Connessione e raccolta:per alcune applicazioni, è più appropriato o efficiente elaborare i dati dove si trovano, senza persistere i dati (connessione). Per altri scenari, è auspicabile la persistenza dei dati (raccolta). Un data fabric dovrebbe supportare entrambi gli approcci.
• Scalabilità: l'architettura è progettata per scalare sia orizzontalmente che verticalmente, in modo da soddisfare il crescente volume di dati senza compromettere le prestazioni.
• Flessibilità: il data fabric deve supportare un'ampia gamma di tipi di dati, consentendo alle aziende di lavorare con dati provenienti da qualsiasi fonte interna ed esterna e in qualsiasi formato.
• Interoperabilità: le architetture data fabric enfatizzano l'interoperabilità tra piattaforme e ambienti diversi, garantendo che i dati possano fluire liberamente e in modo sicuro.
• Automazione: automatizzando le attività di gestione dei dati, i data fabric riducono la necessità di interventi manuali, migliorando l'efficienza e riducendo la probabilità di errori.

Alle aziende non mancano i dati. Oggi le organizzazioni raccolgono molti più dati che in passato. Ecco perché i data fabric sono così importanti: risolvono le complessità introdotte dalle enormi quantità di dati dissimili generati da fonti diverse.

I data fabric semplificano l'accessibilità ai dati e l'interoperabilità tra sistemi diversi, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni tempestive e ben informate.

Riducono inoltre in modo significativo il tempo e l'impegno necessari per la gestione dei dati, un aspetto non trascurabile per le moderne aziende data-driven.

L'utilizzo di un'architettura data fabric offre alle aziende una moltitudine di vantaggi, specificamente pensati per navigare nelle complessità dei moderni data landscape e per sbloccare il valore nascosto in asset di dati vasti e diversificati.

I vantaggi di alto livello includono:

• Aumentare l'efficienza operativa
• Migliorare il processo decisionale strategico
• Semplificare i flussi di lavoro operativi
• Aumentare la conformità normativa

Ecco alcuni altri vantaggi specifici:

• Accesso senza soluzione di continuità attraverso i silos: i data fabrics colmano le lacune dei silos di dati, fornendo un accesso unificato a dati coerenti e affidabili in ambienti, piattaforme e luoghi diversi. Questo accesso continuo favorisce una migliore integrazione e collaborazione all'interno dell'organizzazione.
• Disponibilità di dati in tempo reale: facilitando l'elaborazione e l'integrazione dei dati in tempo reale, un data fabric garantisce ai decisori l'accesso a informazioni aggiornate, migliorando la reattività ai cambiamenti e alle opportunità del mercato.

• Governance dei dati semplificata: con un data fabric, le aziende possono implementare e applicare politiche di governance dei dati coerenti su tutti i loro dati, indipendentemente da dove risiedono. Questo approccio unificato alla governance aiuta a mantenere la qualità dei dati, l'accuratezza e la conformità alle normative.
• Elaborazione automatizzata dei dati: le architetture data fabric incorporano l'automazione per l'integrazione, la scoperta dei dati, la classificazione, l'accesso e il controllo di qualità, riducendo gli sforzi manuali e gli errori. Questa automazione supporta pratiche di gestione dei dati più efficienti e affidabili.

• Analisi più rapide e flessibili: fornendo una visione olistica del panorama dei dati di un'organizzazione, i data fabrics consentono un'analisi dei dati più rapida e una business intelligence più flessibile. Questa capacità consente alle aziende di trasformare rapidamente i dati in informazioni utili.
• Supporto per l'analisi avanzata dei dati: alcuni data fabric sono progettati per gestire carichi di lavoro complessi di elaborazione e analisi dei dati direttamente all'interno del fabric, tra cui l' apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, consentendo alle aziende di eseguire strategie di analisi avanzate direttamente all'interno del fabric, per un vantaggio competitivo. Queste funzionalità eliminano la necessità di copiare estratti di dati di grandi dimensioni in ambienti separati per l'analisi e sono ideali per i casi di utilizzo in tempo reale o quasi. Questi tessuti sono talvolta definiti smart data fabric.

• Riduzione della complessità di gestione dei dati: astraendo dalla complessità delle fonti di dati e dell'infrastruttura sottostante, i data fabric consentono alle organizzazioni di gestire i propri dati in modo più efficiente, riducendo il tempo e le risorse necessarie.
• Riduzione dei costi dell'infrastruttura: grazie a una migliore gestione dei dati e alla capacità di integrare in modo efficiente diverse fonti di dati, le aziende possono ottimizzare l'infrastruttura di archiviazione e di elaborazione dei dati, con notevoli risparmi sui costi.

• Politiche di sicurezza coerenti: i data fabric consentono di applicare politiche di sicurezza e controlli di accesso coerenti su tutti i dati, contribuendo a proteggere le informazioni sensibili e a ridurre il rischio di violazioni dei dati.
• Conformità semplificata: il modello di governance unificato supportato dai data fabric semplifica la conformità alla protezione dei dati e alle normative di settore, fornendo strumenti per la tracciabilità e la lineage dei dati, la reportistica e l'applicazione delle policy in diverse giurisdizioni.

I data fabric sono in grado di lavorare con diversi tipi di dati e stili di integrazione dei dati su molte piattaforme e sedi.

Ecco qualche dettaglio in più su come funzionano sotto il cofano.

1. Livello di ingestione dei dati

Questo livello è responsabile della connessione e della raccolta dei dati da varie fonti, tra cui database, servizi cloud, piattaforme SaaS, dispositivi IoT e sistemi on-premise.

Supporta diversi formati di dati e metodi di ingestione, tra cui i paradigmi di connessione (virtualizzazione) e raccolta (persistenza), assicurando che i dati siano accuratamente catturati e resi disponibili per l'elaborazione.

2. Livello di archiviazione e organizzazione dei dati

A questo livello, i dati ingeriti devono essere archiviati in un motore di archiviazione dei dati flessibile e multi-modello.

Questo livello pone l'accento sull'organizzazione e la catalogazione dei dati, impiegando la gestione dei metadati per facilitare la scoperta e l'accesso.

3. Livello di elaborazione e integrazione dei dati

I dati all'interno del data fabric vengono elaborati e trasformati per soddisfare le esigenze di diverse applicazioni e analisi. Ciò include la pulizia, la trasformazione, la normalizzazione, la convalida, la riconciliazione, l'arricchimento e altre attività.

L'aspetto dell'integrazione consente di armonizzare i dati provenienti da fonti diverse, assicurando che i dati siano coerenti, accurati e pronti per l'uso in tutta l'organizzazione.

4. Livello di governance e sicurezza dei dati

Centrale nell'architettura del data fabric, questo livello implementa le politiche per la qualità dei dati, la privacy, la conformità e la sicurezza.

Garantisce che l'utilizzo dei dati sia conforme agli standard normativi e alle politiche organizzative, applicando meccanismi di crittografia, controllo degli accessi e auditing per proteggere le informazioni sensibili.

5. Livello di accesso e consegna dei dati

Questo livello facilita l'accesso e la condivisione efficiente dei dati all'interno dell'azienda e con partner esterni, se necessario.

Supporta diversi meccanismi di distribuzione dei dati, tra cui API, servizi di dati e flussi di eventi, consentendo a utenti e applicazioni di recuperare e sottoscrivere i dati di cui hanno bisogno in modo conveniente. Il data fabric deve supportare un'ampia varietà di protocolli di accesso, inclusi quelli relazionali, documentali, REST, ecc. senza la necessità di mappare e duplicare i dati.

6. Livello di analytics e insights

Le capacità di elaborazione analitica dovrebbero essere realizzate direttamente all'interno del data fabric stesso, includendo:

• Analytics avanzati
• Machine learning
• Intelligenza Artificiale generativa
• Business intelligence
• Natural language processing
• Business rules
• Analytic SQL

e altre funzionalità di analytics per generare insight e azioni programmatiche dai dati, il tutto senza la necessità di copiare gli estratti di dati in ambienti esterni.
Il data fabric dovrebbe supportare in modo nativo le analisi in tempo reale, i flussi di lavoro operativi intelligenti e il processo decisionale, aiutando le organizzazioni a ricavare dai propri dati un'intelligence azionabile e un valore strategico.

Esploriamo alcuni esempi ipotetici di come diversi tipi di aziende potrebbero sfruttare le tecnologie data fabric per risolvere sfide aziendali uniche, evidenziando la diversità e l'adattabilità delle soluzioni data fabric.

Scenario: un'azienda globale di vendita al dettaglio vuole creare una visione unificata dei clienti attraverso le sue piattaforme online, i suoi negozi fisici e le sue app mobili per offrire esperienze di acquisto personalizzate e migliorare la fidelizzazione dei clienti.Utilizzo del Data Fabric: l'azienda implementa un data fabric per integrare i dati dei clienti provenienti dai suoi sistemi di e-commerce, dai sistemi dei punti vendita nei negozi fisici, dal sistema CRM, dai dati di utilizzo delle app mobili e dai feedback dei clienti attraverso le piattaforme dei social mediaIl data fabric fornisce una visione a 360 gradi in tempo reale delle interazioni e delle preferenze dei clienti, nonché suggerimenti per le azioni e le promozioni migliori per i clien

ti successivi.Tecnologie utilizzate: analisi in tempo reale per il comportamento dei clienti, modelli di machine learning per la personalizzazione e funzionalità di virtualizzazione dei dati per integrare senza problemi fonti di dati diverse.

Scenario: una banca multinazionale deve migliorare le proprie capacità di rilevamento delle frodi e garantire la conformità ai requisiti normativi globali senza impattare sul servizio clienti.

Utilizzo del data fabric: utilizzando un data fabric, la banca integra in tempo reale i dati delle transazioni tra le diverse unità di business e piattaforme, applicando analisi avanzate e modelli basati sull'intelligenza artificiale per rilevare più efficacemente le attività fraudolente. Inoltre, automatizza la reportistica di conformità garantendo che tutti i dati siano conformi alle normative regionali attraverso un quadro di governance unific

ato.Tecnologie: Machine learning per il rilevamento delle frodi, funzionalità di ingestione di streaming in tempo reale che attivano l'esecuzione programmatica di modelli di ML e strumenti di conformità automatizzati all'interno dell'architettura del data fabric.

Scenario: un sistema sanitario mira a migliorare i risultati dell'assistenza ai pazienti e a far progredire la ricerca medica integrando le cartelle cliniche dei pazienti, i dati della ricerca e i dispositivi di monitoraggio della salute in tempo reale.

Uso del Data Fabric: il sistema sanitario utilizza un data fabric per unificare le Cartelle Cliniche Elettroniche (CCE), i dati della ricerca genomica e i dati dei dispositivi IoT provenienti dagli indossabili e dalle apparecchiature di monitoraggio in ospedale. Questa integrazione consente piani di cura personalizzati per i pazienti e abbatte i silos di dati che ostacolano una buona assistenza ai pazienti.

Tecnologie: integrazione dei dati IoT per il monitoraggio della salute in tempo reale, analisi dei dati per la ricerca e piattaforme di scambio dati sicure per accedere ai dati in modo sicuro e privato.

Scenario: un'azienda manifatturiera internazionale cerca di ottimizzare le operazioni della supply chain per ridurre i costi e migliorare il time-to-market dei suoi prodotti.Utilizzo del Data Fabric: l'azienda implementa un data fabric per integrare i dati dei partner della supply chain, dei sensori della linea di produzione e dei sistemi di gestione delle scorte.Utilizzando l'analisi predittiva, il data fabric identifica le potenziali interruzioni della supply chain prima che si verifichino e suggerisce strategie di ottimizzazione per rispettare gli impegni dei clienti e gli SLA.Tecnologie: an

alisi predittiva per gli approfondimenti della supply chain, IoT per il monitoraggio della linea di produzione e strumenti di integrazione dei dati per gli ecosistemi dei partner.

La virtualizzazione dei dati è una tecnologia che consente l'integrazione in tempo reale o quasi reale di dati provenienti da fonti diverse, senza richiedere lo spostamento fisico o la replica dei dati.

Crea una visione unificata e astratta dei dati provenienti da più fonti eterogenee, tra cui database, file, servizi web e applicazioni, rendendoli accessibili attraverso un unico livello virtuale.

Questo approccio facilita l'accesso ai dati nel formato e nella struttura più utili per gli utenti finali o le applicazioni, indipendentemente dal formato originale o dalla posizione dei dati.

Le caratteristiche principali della virtualizzazione dei dati includono:

• Riduzione della complessità: semplifica il panorama dei dati riducendo al minimo la necessità di replica e di archiviazione fisica dei dati, riducendo così i costi di archiviazione ed eliminando la ridondanza dei dati.
• Integrazione di fonti di dati diverse: è in grado di combinare dati che risiedono in vari formati e posizioni, fornendo una visione consolidata di dati distribuiti e dissimili.
• Accesso ai dati in tempo reale: offre la possibilità di accedere ai dati e di interrogarli in tempo reale, garantendo agli utenti la disponibilità delle informazioni più aggiornate.

Un livello semantico universale è un livello di astrazione che si colloca tra gli utenti aziendali (come gli analisti aziendali, le applicazioni e i responsabili delle decisioni) e le fonti di dati sottostanti.

Questo livello astrae i dettagli tecnici di come i dati vengono archiviati, presentando un'interfaccia unificata e semplificata per l'accesso ai dati in tutta l'azienda.

Un livello semantico universale supporta:

• Astrazione dei dati: presenta un modello di dati coerente e adatto al business a tutti gli utenti dei dati.
• Ottimizzazione delle query: le funzionalità di elaborazione intelligente delle query garantiscono che le richieste di dati siano soddisfatte in modo efficiente, ottimizzando le prestazioni e l'utilizzo delle risorse.
• Sicurezza e governance dei dati: controllo centralizzato dell'accesso e dell'utilizzo dei dati, implementazione delle regole di sicurezza, privacy e conformità in modo coerente per tutti i dati.

L'implementazione di un data fabric comporta un approccio strutturato e l'adesione alle best practice del settore per garantire una soluzione robusta e scalabile.

Il processo prevede diverse fasi chiave, dalla pianificazione e progettazione all'implementazione e all'ottimizzazione continua. Ecco una guida passo passo per aiutare un'organizzazione a intraprendere questo viaggio:

1. Identificare gli obiettivi aziendali: comprendere i risultati aziendali specifici che si vogliono ottenere con un data fabric, come una migliore accessibilità dei dati, un migliore processo decisionale o una migliore esperienza dei clienti.
2. Valutare gli attuali problemi dei dati: individuare i problemi di gestione dei dati esistenti, tra cui i silos di dati, i problemi di qualità dei dati o le inefficienze nell'elaborazione dei dati.

1. Catalogare le fonti di dati: inventariare le fonti di dati rilevanti all'interno dell'organizzazione, compresi database, file, applicazioni on premises e cloud, cloud storage e dati e applicazioni di terze parti.
2. Valutare l'infrastruttura dei dati: valutare lo stato attuale dell'infrastruttura dei dati per identificare potenziali lacune o aree di miglioramento nella gestione, elaborazione, archiviazione e analisi dei dati.

1. Scegliere le tecnologie giuste: in base agli obiettivi e alla valutazione dello stato attuale, selezionare le funzionalità appropriate per il data fabric. Un'architettura data fabric può richiedere diverse funzionalità o servizi di gestione dei dati. Una delle migliori pratiche consiste nel cercare piattaforme che combinino molte delle funzionalità richieste in un unico prodotto, riducendo al minimo la complessità e accelerando il time-to-value.
2. Progetto architettonico: sviluppare un progetto architettonico dettagliato che delinei il modo in cui i diversi componenti del data fabric interagiranno, garantendo scalabilità, sicurezza e conformità.

1. Politiche di governance dei dati: stabilire chiare politiche di governance dei dati che coprano la qualità dei dati, la privacy, la sicurezza e gli standard di conformità.
2. Ruoli e responsabilità: definire ruoli e responsabilità per la gestione dei dati, garantendo la responsabilità e la titolarità dei dati in tutta l'organizzazione.

1. Selezionare un'area pilota: scegliere un'area aziendale o un caso d'uso specifico per pilotare l'implementazione del data fabric. Dovrebbe trattarsi di un'area in grado di fornire risultati rapidi o intuizioni preziose.
2. Implementazione e test: implementare le funzionalità necessarie e integrare le fonti di dati selezionate. Convalidare l'implementazione esercitando le funzionalità di accesso ai dati, integrazione e analisi su un caso d'uso specifico.

1. Espandere gradualmente: in base al successo del progetto pilota, espandere gradualmente la portata del data fabric per includere altre fonti di dati e aree aziendali.
2. Monitoraggio e ottimizzazione: monitorare costantemente le prestazioni del data fabric, apportando le modifiche necessarie per migliorare l'efficienza, la scalabilità e la qualità dei dati.

1. Formazione e supporto: fornire formazione e risorse per garantire che i dipendenti possano utilizzare efficacemente il data fabric per l'accesso e l'analisi dei dati.
2. Incoraggiare la collaborazione: promuovere un ambiente collaborativo in cui i dati vengono condivisi e utilizzati per guidare i processi decisionali in tutta l'organizzazione.

1. Ciclo di feedback: stabilire meccanismi per la raccolta di feedback da parte degli utenti del tessuto di dati per identificare le aree di miglioramento.
2. Rimanere aggiornati: tenersi aggiornati sui progressi delle tecnologie e delle pratiche di gestione dei dati per garantire che il data fabric si evolva per soddisfare le future esigenze e opportunità aziendali.

Seguendo questi passaggi, un'organizzazione può implementare con successo un data fabric che migliora la sua capacità di sfruttare i dati per ottenere vantaggi competitivi, efficienza operativa e innovazione.

Abbattendo i silos e integrando i dati su diverse fonti e piattaforme, un data fabric non solo semplifica la gestione dei dati, ma apre anche un nuovo regno di insight, efficienza e innovazione.

Mentre le aziende continuano a navigare nelle complessità dell'era digitale, l'agilità e l'intelligence fornite da un'architettura di data fabric diventano risorse indispensabili.

Tra le numerose tecnologie che consentono di costruire un solido data fabric, InterSystems IRIS si distingue da tutte le altre.

InterSystems IRIS offre molte delle funzionalità necessarie per implementare architetture data fabric intelligenti e in tempo reale in un unico prodotto, eliminando la necessità di implementare, integrare e mantenere decine di tecnologie diverse.

Avere tutte queste funzionalità in un unico prodotto costruito su un'unica base di codice accelera il time to value, riduce la complessità del sistema, semplifica la manutenzione e offre prestazioni più elevate richiedendo meno risorse di sistema, rispetto alla costruzione di una soluzione che utilizza più soluzioni puntuali.

Grazie alla capacità di gestire un'ampia varietà di tipi di dati in un unico motore di dati, all'integrazione di dati in tempo reale ad alte prestazioni e all'analytics sofisticata, nonché alle capacità di elaborazione di transazioni ed eventi mission-critical, InterSystems IRIS offre alle aziende un modo scalabile, sicuro ed efficiente per sfruttare appieno il potenziale dei loro dati.

Sfruttando tecnologie avanzate come InterSystems IRIS, le organizzazioni possono accelerare il loro percorso per diventare veramente data-driven, assicurandosi di essere ben equipaggiate per affrontare le sfide e le opportunità del futuro.

La strada per l'implementazione di un data fabric può richiedere una pianificazione strategica, un impegno e la giusta partnership tecnologica, ma i vantaggi di una maggiore accessibilità dei dati, di un migliore processo decisionale e dell'eccellenza operativa valgono bene lo sforzo