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Ad oggi l’espressione Data Fabric è parte integrante del lessico impiegato comunemente quando si parla di gestione e analisi dei dati. 

Tuttavia, come ogni volta che viene coniato un nuovo termine tecnico, sono in molti a chiedersi cosa significhi e come possa influire positivamente in termini di business.

Volendo sintetizzare, quando si parla di Data Fabric, si fa riferimento a un singolo ambiente costituito da un’architettura unificata di servizi e tecnologie volta ad agevolare le aziende nella gestione dei dati

Obiettivo ultimo è massimizzare il valore delle informazioni disponibili, promuovendo i processi di digitalizzazione.

In questo articolo ti spiegherò cosa si intende per Data Fabric e come questa architettura può influire positivamente sul nostro business.

Data Fabric: di che si tratta

Secondo Gartner®, il concetto di Data Fabric può essere così riassunto:

“Il Data Fabric porta i dati da una sorgente ad una destinazione nella maniera più ottimale, controlla le filiere, suggerisce e sceglie strade alternative se sono più veloci o meno costose – proprio come un veicolo autonomo.
Inizialmente, all’interno dei processi aziendali, il Data Fabric sarà semiautonomo e richiederà l’intervento dell’uomo, ma l’obiettivo finale è che il Data Fabric diventi completamente autonomo.
I fruitori del dato navigheranno in un catalogo di informazioni, senza sapere dove risiedono, sceglieranno quelli di cui hanno bisogno, e il Data Fabric li procurerà per loro nel modo ottimale in termini di performance, efficienza ed efficacia”

Per comprendere a fondo l’importanza e le funzionalità che il Data Fabric conserva, occorre fare un passo indietro e riassumere il significato di Data Lake e Data Warehouse, la cui differenza principale risiede nel metodo di conservazione dei dati.

Ne parlo approfonditamente in quest’altro articolo: “L’organizzazione dei dati in azienda: Data Warehouse e Data Lake”.

Oltre all’impatto tecnologico e ai costi non propriamente irrisori, l’approccio unificato del Data Lake presenta una criticità da non sottovalutare: rende infatti estremamente difficile una valutazione qualitativa dei dati, prevedendo al contempo strutture limitate per quanto riguarda la gestione del ciclo di vita del dato stesso. 

Sono esattamente questi limiti ad aver condotto alla progressiva introduzione del Data Fabric. 

Occorre dunque pensare al Data Fabric come una sorta di “passepartout” che ricopre un’area piuttosto vasta, collegando differenti luoghi, tipologie e sorgenti di dati, guidato da metodologie specifiche.

I dati possono essere elaborati, gestiti e memorizzati mentre si muovono all’interno del Data Fabric, rendendoli accessibili mediante l’uso di applicazioni interne ed esterne, e risultando contemporaneamente condivisibili con le stesse, per assecondare i comuni utilizzi operativi e analitici necessari all’azienda.

Tutto ciò è possibile grazie all’analisi dati.

Numerosi sono di fatto gli obiettivi del Data Fabric, primo fra tutti l’incremento del coinvolgimento da parte degli stakeholders mediante le interazioni, così come lo sviluppo di applicazioni mobile evolute, sistemi di risposta in tempo reale, oltre ovviamente al rispetto delle normative sui dati, e all’ottimizzazione delle “supply chain”. 

Viene da sé che le dinamiche che caratterizzano il Data Fabric sono di fatto decisamente più complesse di quanto possano apparire: la relativa struttura infatti varia in funzione dell’organizzazione e dei processi aziendali in essere.

Ogni organizzazione deve creare il proprio percorso di sviluppo di Data Fabric per poter ottenere un vero valore di business.

Il Data Fabric permette l’accesso, lo stoccaggio, l’integrazione e la condivisione di dati affidabili e di qualità in un ambiente distribuito.

Nello specifico un Data Fabric:

  • Può essere collegato a una sorgente di dati mediante connettori e componenti preconfezionati, ovviando alla necessità di scrivere codici manualmente
  • Permette funzionalità di raccolta e integrazione dei dati fra due o più sorgenti e applicativi
  • È in grado di gestire ambienti multipli, sia come sorgente di dati che come fruitore di dati
  • Offre funzionalità integrate di qualità dei dati, preparazione e governance, supportate da automazione potenziata mediante Machine Learning per migliorarne ulteriormente la salute

È in grado di supportare la condivisione dei dati con soggetti interni ed esterni mediante il supporto di API

Come il Data Fabric può influire sul Business Value

Assicurare, promuovere e incrementare il valore del business è il fine ultimo di un’architettura dati.

Quali sono dunque i fattori che contribuiscono a rendere l’architettura Data Fabric un “vantaggio competitivo” funzionale al Business Value?   

Primo fra tutti la capacità di raccogliere diverse tipologie di metadati, identificando, connettendo e analizzando tutte le informazioni che caratterizzano il contesto dei Data Asset. 

Non meno importante è la possibilità di convertire i metadati in metadati attivi, cioè informazioni di valore, ottenendo in questo modo una condivisione dei dati più efficace, in previsione dell’analisi legata a metriche e statistiche rilevanti, necessaria per identificare con maggiore facilità le relazioni di business più proficue e di valore.

Il Data Fabric offre altresì l’opportunità di dare vita al cosiddetto “modello di conoscenza semantica”, che consente una comprensione dei dati sicuramente più semplice, immediata e intuitiva attraverso algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning abbinati alla Data Science.

Tale architettura garantisce inoltre l’integrazione delle diverse tipologie di dati e dei relativi utilizzi, agevolando in toto i processi analitici successivi.

Data Fabric: il punto di forza di ogni azienda

L’implementazione di un Data Fabric in azienda, volto alla gestione, alla raccolta, alla governance, alla condivisione e all’integrazione dei dati, può rappresentare senza dubbio un valido aiuto nella leadership digitale e per farsi spazio in un mercato ormai saturo di competitor.

Trattandosi di una soluzione permanente e scalabile, volta a gestire i dati in un ambiente unificato, offre innumerevoli vantaggi, diventando un autentico punto di forza, a prescindere dalla tipologia di business. 

Tale architettura offre infatti:

  • Una gestione dei dati semplificata e unificata, senza la necessità di utilizzare innumerevoli strumenti, garantendo un accesso più rapido a dati più sani, affidabili e di qualità
  • Una maggiore scalabilità, in modo tale da adattarsi al progressivo incremento dei volumi di dati, così come delle sorgenti di dati e applicazioni
  • Un utilizzo più semplice dell’ambiente in cloud, grazie al supporto di ambienti ibridi e multi cloud e alla migrazione più rapida fra gli stessi
  • Una maggiore indipendenza da infrastrutture e soluzioni preesistenti
  • La predisposizione dell’architettura di gestione dei dati in funzione delle esigenze future, grazie all’opportunità di integrare nuove sorgenti di dati e destinazioni finali sul Data Fabric esistente, senza provocare alcun impatto sulle connessioni e sulle implementazioni già in essere

Insomma, ora più che mai, in un periodo in cui i dati assumono un’importanza esponenzialmente crescente per chi possiede un business, l’integrazione di un Data Fabric può sicuramente fare la differenza, rappresentando per ogni azienda un “valore aggiunto” da non sottovalutare.

Conclusioni

Non possiamo più continuare a utilizzare soluzioni standardizzate per gestire i processi aziendali: dobbiamo creare un nostro modello personalizzato!

Per questo la soluzione ottimale non è acquistare un programma, che ci costringerebbe a un adeguamento alle sue logiche e non porterebbe a risultati di valore.

È bene invece utilizzare un sistema che si adatti perfettamente al contesto in cui operiamo.Con la Data Science possiamo studiare in maniera scientifica soluzioni adeguate a costi organizzativi e produttivi ottimali, per garantire una resa maggiore rispetto a soluzioni standard.

Non possiamo più continuare a utilizzare soluzioni standardizzate per gestire i processi aziendali: dobbiamo creare un nostro modello personalizzato!

Per questo la soluzione ottimale non è acquistare un programma, che ci costringerebbe a un adeguamento alle sue logiche e non porterebbe a risultati di valore.

È bene invece utilizzare un sistema che si adatti perfettamente al contesto in cui operiamo.

Con la Data Science possiamo studiare in maniera scientifica soluzioni adeguate a costi organizzativi e produttivi ottimali, per garantire una resa maggiore rispetto a soluzioni standard.

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