Che cos'è la Data Management?

La gestione dei dati consente l'accessibilità, la distribuzione, la governance e la sicurezza dei dati in modo coerente per soddisfare i requisiti di un'organizzazione, utilizzando strumenti quali la gestione dei dati master, la virtualizzazione dei dati, il catalogo dei dati e la preparazione e il wrangling dei dati self-service.

Con una soluzione efficace di gestione dei dati, le organizzazioni possono unificare tutti i loro dati in modo intelligente per migliorare l'accesso, la fiducia e il controllo. Questo aspetto è fondamentale per il successo di un'azienda, perché ogni sforzo per migliorare l'esperienza del cliente, ottimizzare le operazioni o trasformare un'organizzazione si basa sullo sfruttamento dei dati. Per farlo con successo, le organizzazioni devono avere una chiara comprensione di tutti i loro dati, compresi i metadati, i dati di riferimento, i dati transazionali, i dati master, i dati di streaming e altro ancora. Solo una volta che un'organizzazione ha unificato le sue fonti di dati disparate in un modo ben governato e coerente, può consentire ai team di tutta l'azienda di prendere decisioni più rapide e intelligenti.

In sostanza, le soluzioni di gestione dei dati aiutano le organizzazioni ad abbattere i silo di dati e a creare un unico luogo per accedere, esplorare e consumare tutti i dati. Questa singola fonte di ogni risorsa di dati condivisa supporta poi molti utenti diversi e diversi casi d'uso all'interno dell'azienda per affrontare le sfide più complesse di oggi con l'intelligence basata sui dati.

Perché la gestione dei dati è fondamentale per la tua azienda?

Sebbene oggi la maggior parte delle aziende abbia messo a punto una strategia documentata sui dati, la maggior parte di esse non è ancora veramente basata sui dati. La maggior parte di esse non considera i dati come una risorsa aziendale che le aiuti a competere con successo sul mercato. Di conseguenza, esiste un'enorme opportunità per le organizzazioni che riconoscono l'importanza di creare un'infrastruttura dati olistica. Implementando una combinazione di virtualizzazione dei dati, gestione dei dati master (MDM), gestione dei metadati e altre tecnologie essenziali per la gestione dei dati, le imprese possono raggiungere meglio gli obiettivi aziendali e porre i dati al centro della loro attività.

Quali sono le caratteristiche di un programma di gestione dei dati di successo?

Quando si tratta di gestire in modo efficiente i dati della tua organizzazione, un approccio unificato e olistico è fondamentale per creare una solida infrastruttura di dati. Ma cosa significa esattamente? Per cominciare, l'implementazione del programma di gestione dei dati dovrebbe avere le seguenti caratteristiche:

• Definizione di controlli di governance dei dati che garantiscono la sicurezza limitando l'accesso ai dati ai soli utenti autorizzati, facilitando l'identificazione dei dati ricercati con metadati chiari.
• Dati facilmente accessibili, compresi quelli in streaming, transazionali, strutturati e non strutturati.
• Un'infrastruttura in grado di evolvere in base alle esigenze aziendali.
• La capacità di lavorare con le tecnologie esistenti e legacy senza dover affrontare il costoso compito di "eliminare e sostituire".
• Condivisione dei dati coerente e controllata tra i domini aziendali, per consentire l'uso dei dati nelle operazioni, nell'analisi e nella governance.

Infine, dovrebbe avere una qualità dei dati all'altezza di queste sei aree chiave:

• Validità: i dati sono conformi alla sintassi (intervallo, formato, tipo) della loro definizione.
• Coerenza: quando si confrontano due o più rappresentazioni di un oggetto o di un evento, non ci sono differenze.
• Unicità: nessun record di dati copiati.
• Accuratezza: i dati sono in grado di descrivere correttamente l'oggetto o l'evento "reale" in questione.
• Completezza: sono inclusi tutti i dati rilevanti.
• Tempestività: i dati sono aggiornati e rappresentano la realtà di un momento molto recente.

Quali sono le principali capacità di gestione dei dati?

• Qualità dei dati: i dati sono considerati di alta qualità quando rappresentano accuratamente i costrutti del mondo reale e sono adatti allo scopo per cui sono stati concepiti.
• Virtualizzazione dei dati: la virtualizzazione dei dati consente di abbattere i silo di dati e di creare un luogo unificato per l'accesso, la comprensione e il consumo di tutti i dati aziendali, sia in sede che nel cloud.
• Governance dei dati: il supporto end-to-end per il tuo programma di governance dei dati ti permette di bilanciare le richieste di dati pur rispettando le normative e i controlli interni.
• Gestione dei dati master: l'MDM crea un unico luogo per tutti gli aspetti della tua azienda, compresi clienti, asset, sedi, fornitori, prodotti, conti, dati di riferimento e altro ancora. La gestione dei dati master è essenziale per mantenere i dati accurati e coerenti per i processi operativi, analitici e di governance.
• Gestione dei metadati: la gestione dei metadati consente di raccogliere e gestire tutti i dizionari dei dati. È inoltre possibile documentare regole, politiche e glossari aziendali, nonché concedere l'accesso alle risorse di dati critici per facilitare la ricerca e la collaborazione.
• Catalogo dei dati: i data scientist, gli analisti e gli altri utenti vogliono accedere a tutte le risorse di dati per scoprire i dettagli. Una soluzione di catalogo dei dati consente ai team di analisi di trovare facilmente le risorse di cui hanno bisogno, rispettando al contempo la governance richiesta dall'azienda.

Quali sono i casi d'uso principali della gestione dei dati?

Dati come servizio (DaaS)

Data-as-a-service (DaaS) offre alla tua azienda la flessibilità necessaria per soddisfare le esigenze di servizio dati dei tuoi clienti interni ed esterni.

Virtual Data Layer

Un livello di dati virtuale consente di accedere, combinare e fornire tutti i dati di cui l'azienda ha bisogno. L'implementazione di un livello di dati virtuale risolve i problemi di distribuzione e protezione dei dati in repository dislocati.

Logical Data Warehouse

Questa architettura può evolvere per supportare l'evoluzione delle esigenze aziendali di dati e analisi. A differenza degli approcci di gestione dei dati adatti allo scopo, un data warehouse logico è in grado di soddisfare requisiti in continua evoluzione senza creare silo di dati.

MDM multidominio

Con la gestione dei dati master multidominio, è possibile gestire, modellare e governare i domini dei dati master in tutta l'organizzazione. Disporre di dati master coerenti e accurati può semplificare i processi e aumentare la qualità delle analisi e dei report.

Visione a 360 gradi

Se stai cercando di offrire un'esperienza eccellente ai clienti, di ottimizzare la catena di fornitura o di accelerare un'innovazione di prodotto, hai bisogno della comprensione fornita da una visione unificata a 360° di tutte le informazioni sui clienti. Ottenere una visione a 360° di qualsiasi entità della tua azienda che si allinei con i dati anagrafici, di riferimento, di streaming e transazionali è fondamentale per il successo dell'attività digitale.

Reference Data Management

I dati di riferimento sono un sottoinsieme dei dati master utilizzati per classificare codici postali, centri di costo o gerarchie finanziarie. La gestione dei dati di riferimento consente di gestire classificazioni e gerarchie nei sistemi e nelle linee d'affari.

Qual è il rapporto tra tessuto di dati e gestione dei dati?

Un tessuto di dati è una moderna architettura di dati distribuiti che include risorse di dati condivisi e pipeline di tessuto di dati ottimizzate che possono essere utilizzate per affrontare le sfide odierne dei dati in modo unificato.

Un tessuto di dati supporta:

• Dati per tutti gli utenti e i casi d'uso: fornisce dati tempestivi, coerenti e affidabili per un'ampia gamma di casi d'uso analitici, operativi, transazionali e di governance, nonché per gli utenti self-service dell'azienda.
• Dati da tutte le fonti: accede, combina e trasforma i dati in movimento e a riposo provenienti da un panorama di dati diversi e distribuiti, utilizzando metadati, modelli e pipeline.
• Dati applicabili a qualsiasi ambiente: si estende in modo flessibile agli ambienti distribuiti in locale, ibridi e multi-cloud.

Nonostante le dichiarazioni di molti venditori, un tessuto di dati non è un singolo prodotto o una piattaforma specifica che si può semplicemente acquistare e distribuire all'interno dell'architettura di dati esistente. Comprende un'architettura distribuita comune, risorse di dati condivisi e pipeline ottimizzate di tessuto di dati che incorporano un insieme convergente di gestione dei dati e dei metadati, integrazione dei dati e funzionalità di distribuzione dei dati.

I tessuti di dati abbracciano i paesaggi di dati più distribuiti di oggi e sfruttano le capacità di gestione e integrazione dei dati più modernizzate, in modo che sia possibile:

• Gestire più casi d'uso: un unico luogo virtuale per i dati analitici, operativi, transazionali, di governance e self-service.
• Comprendere più tipi di dati e metodi: dati in movimento e dati a riposo provenienti da dispositivi in locale, cloud, Internet delle cose (IoT) e fonti di terze parti.
• Ottimizzare le pipeline del tessuto di dati: le pipeline del tessuto di dati includono una combinazione ottimizzata di funzionalità intelligenti e convergenti di gestione, integrazione e distribuzione di dati e metadati.
• Maggiore flessibilità di distribuzione: il tessuto di dati può essere distribuito in modo flessibile e graduale negli ambienti distribuiti in locale, ibridi e multi-cloud.