In questo articolo introdurremo il concetto di Data Fabric, soffermandoci sui benefici che questo tipo di Data Architecture offre a chi intende intraprendere progetti in ambito dati.
Data Fabric: definizione e significato
Gartner definisce il Data Fabric come un framework di progettazione per ottenere pipeline di integrazione dei dati, servizi e semantica flessibili, riutilizzabili e automatizzati.
Sfruttando la Data Integration, i metadati attivi, il Machine Learning e la catalogazione dei dati, il framework è in grado di supportare un ampio spettro di casi d’uso operativi e analitici su una pluralità di piattaforme, evitando di rischiare esperienze di tipo “rip and replace“.
L’obiettivo del Data Fabric è abilitare la gestione, governance e valorizzazione del dato anche negli ambienti più complessi, con molteplici fonti e diversi modelli di distribuzione.
Alla base del significato di Data Fabric sono presenti tre concetti chiave:
- Virtualizzazione dei dati: permette l’accesso a tutti i dati aziendali con notevoli vantaggi in termini di tempi e costi, sia nell’immagazzinamento fisico che nel processo di ETL.
- Data Architecture distribuita: l’infrastruttura dati è quanto più adattabile e fluida allo scopo di unificare le diverse fonti dato in modo dinamico, intelligente e sicuro.
- Automazione: l’integrazione con sistemi di Intelligenza Artificiale e modelli di Machine Learning consente di migliorare la gestione e la qualità dei dati disponibili.
Questo framework di Data Management crea un unico punto di accesso ai dati aziendali e consente agli utenti di identificare e approfondire le diverse relazioni, favorendo la scoperta e condivisione di insights strategici senza dover spostare i dati dalle loro strutture.
4 benefici chiave del Data Fabric
L’architettura del Data Fabric supera i modelli più tradizionali di gestione dei dati e si propone come framework altamente innovativo. Infatti, l’adozione di questa architettura dati flessibile e scalabile garantisce rilevanti benefici per le organizzazioni, tra cui:
- Accesso self-service ai dati: grazie al continuo aggiornamento della piattaforma e all’access point univoco, gli utenti sono autonomi nella consultazione e interazione sui dati aziendali, riducendo di conseguenza il bisogno di interventi da parte del reparto IT.
- Monitoraggio del dato a prescindere dall’ubicazione fisica: l’utilizzo dei principi di Data Virtualization consente di monitorare e gestire i dati in ogni luogo e momento, anche non conoscendo l’effettiva localizzazione fisica o la fonte di provenienza.
- Accelerazione della Digital Transformation: lo sviluppo di una Data Governance centralizzata e il miglioramento dei livelli di Data Quality consolidano nelle aziende il valore della Business Intelligence e i presupposti per diventare realtà data-driven.
- Ottimizzazione della Data Ingestion, Replication e Trasformation: il framework utilizza i metadati per identificare pattern e connessioni tra location, gruppi di utenti, frequenza di accesso e utilizzo, suggerendo modelli di integrazione e delivery ottimizzati.
Il Data Fabric aumenta il potenziale delle Analytics, migliorando la comprensione dei dati da parte degli utenti e consentendo loro di consumarli con maggiore fiducia. Grazie a questa architettura dei dati è possibile, inoltre, monitorare i costi, le performance e l’efficienza dei sistemi di Data Storage indipendentemente dalla collocazione delle applicazioni.
