Che cos'è il Data Fabric?

Nel mondo odierno guidato dai dati, le organizzazioni si scontrano spesso con la sfida di gestire informazioni distribuite tra team e sistemi diversi. Vendite, finanza, HR: ogni reparto può avere i propri strumenti e le proprie fonti, creando silos che rendono difficile ottenere una visione unificata.

Per affrontare questi problemi, i data engineer spesso devono costruire e mantenere un intricato reticolo di pipeline che copiano, combinano e trasformano i dati per fornirli a ciascun reparto. Con l’aumentare di team e sorgenti, questa infrastruttura idraulica diventa sempre più gravosa da impostare e mantenere, con il rischio di malfunzionamenti.

Il concetto di data fabric è stato ideato come soluzione olistica a questi problemi. Esploriamo questa soluzione architetturale per una gestione integrata dei dati.

Se vuoi saperne di più sulla gestione dei dati, dai un’occhiata a questo articolo sulla data lineage.

Che cos'è il Data Fabric?

Il data fabric è un ampio sistema di architettura dei dati che consente integrazione e gestione senza soluzione di continuità in una varietà di ambienti. Pensalo come un modo per collegare virtualmente sorgenti di dati eterogenee senza dover creare copie ridondanti.

Intrecciando queste fonti disparate, un data fabric crea un quadro unificato in cui puoi garantire erogazione, governance e sicurezza dei dati in modo coerente, indipendentemente da dove risiedano.

A differenza di una pipeline tradizionale, il data fabric non copia i dati da diverse fonti in un repository centrale. Sfrutta invece API e virtualizzazione per consentire ad analisti e data scientist di accedere, da un unico catalogo centrale, a dati archiviati in posizioni diverse. Ciò significa che serve meno spazio di archiviazione, perché esiste una sola copia dei dati.

Inoltre, creando un’infrastruttura dati coesa, il data fabric garantisce che i dati siano facilmente accessibili, ben governati e sicuri lungo tutto il loro ciclo di vita.

Vantaggi del Data Fabric

La semplicità dell’architettura data fabric offre numerosi vantaggi per le grandi organizzazioni.

Elimina i silos e migliora l’accesso

Fornendo un livello unificato di accesso ai dati, il data fabric elimina i silos, facilitando per gli utenti, come analisti e contabili, l’accesso e l’uso dei dati di tutta l’organizzazione. Mettendo tutti i dataset della tua organizzazione in un unico catalogo centrale, puoi vedere e raggiungere facilmente tutti i dati.

Naturalmente, questo non significa che tu debba condividere tutti i dati con ogni dipendente. Puoi—e dovresti—implementare controlli di autenticazione basati sui ruoli per garantire la sicurezza del sistema.

Migliore coerenza e gestione della qualità

Il data fabric spesso migliora qualità e coerenza dei dati nell’organizzazione. Semplificando il backend delle pipeline automatizzate e standardizzando i framework di governance, puoi assicurarti che tutti i tuoi dati rimangano puliti, coerenti e accurati, requisito cruciale per decisioni affidabili.

Scopri di più sulla qualità dei dati in questo corso di Introduzione alla Data Quality.

Migliora conformità e sicurezza della governance

I principi del data fabric incorporano misure di sicurezza robuste e policy di governance già nelle prime fasi della pipeline, garantendo conformità ai requisiti normativi e protezione delle informazioni sensibili. Questo approccio completo alla sicurezza riduce i rischi e accresce la fiducia nei dati utilizzati. Un sistema più semplice è più facile da mettere in sicurezza.

Approfondisci l’argomento nel corso Data Governance Concepts.

Favorisce decisioni data-driven più rapide

Soprattutto, il data fabric aumenta l’agilità della tua organizzazione nelle decisioni basate sui dati. Semplificando la gestione e fornendo accesso in tempo reale a dati affidabili, il data fabric consente di reagire più rapidamente ai cambiamenti e di prendere decisioni informate in tempi brevi.

Data Fabric: principi fondamentali

Lo stile architetturale del data fabric ha tre principi cardine: accesso unificato, governance standardizzata e automazione.

Un data fabric dovrebbe includere un livello logico per il data access unificato. Questo livello astrae l’infrastruttura sottostante, offrendo un’interfaccia uniforme e senza attriti per l’accesso a fonti eterogenee. In sostanza, chiunque abbia bisogno dei dati della tua organizzazione (analisti, data scientist, ML ops, ecc.) dovrebbe poter accedere in modo unificato a tutto ciò che gli serve.

Un altro principio è avere governance e sicurezza standardizzate. Ciò assicura che tutti gli asset dati dell’organizzazione aderiscano a protocolli uniformi di governance e sicurezza. Questa standardizzazione migliora affidabilità e conformità normativa in tutta l’organizzazione.

I data fabric utilizzano anche pipeline automatizzate nel backend per uno spostamento e una trasformazione efficienti. L’automazione snellisce i processi di movimentazione, pulizia e trasformazione nel backend del fabric, consentendo elaborazioni in tempo reale, maggiore efficienza e minore intervento manuale.

Data Fabric: componenti chiave

Ci sono diversi componenti fondamentali che costituiscono un’architettura data fabric. Vediamone alcuni.

Catalogo dati

Uno dei componenti più critici di un data fabric è il catalogo dati. È un registro centrale di tutti gli asset della tua organizzazione. Fornisce metadati e informazioni di lineage per facilitare scoperta e gestione, assicurando che gli utenti possano trovare e comprendere facilmente i dati necessari.

Strumenti di integrazione dei dati

Gli strumenti di integrazione sono un altro elemento essenziale. Consentono il trasferimento senza attriti dei dati tra sistemi e piattaforme. Includono piattaforme ETL (Extract, Transform, Load), framework di integrazione, servizi cloud di integrazione e soluzioni di streaming in tempo reale. Questi strumenti garantiscono che i dati siano disponibili ovunque servano, migliorando l’accessibilità complessiva.

Trasformazione

I servizi di trasformazione svolgono un ruolo fondamentale nei data fabric, come in qualsiasi soluzione a pipeline. Puliscano, trasformano e preparano i dati per l’analisi, svolgendo attività come data cleansing, normalizzazione, aggregazione ed enrichment.

Data governance

Il framework di governance è cruciale perché assicura qualità, sicurezza e conformità attraverso politiche e procedure che gestiscono i dati lungo tutto il loro ciclo di vita. Le attività possono includere l’istituzione di ruoli di stewardship, l’implementazione di controlli di qualità, la redazione di informazioni sensibili, l’applicazione di controlli di accesso basati sui ruoli e la verifica della conformità normativa tramite audit periodici.

Uno dei vantaggi di un framework data fabric è la possibilità di standardizzare facilmente questi protocolli in tutto il panorama dei dati. Questo aiuta a mantenere l’integrità e l’affidabilità dei dati.

In un’architettura data fabric, ciascuno di questi componenti è intrecciato per creare un’esperienza unificata. I dati da fonti disparate vengono integrati, trasformati e catalogati. I protocolli di governance sono applicati lungo tutto il percorso per garantire un ambiente sicuro e protetto.

Data Fabric vs. gestione tradizionale dei dati

La gestione dei dati spesso si sviluppa organicamente man mano che un’organizzazione cresce e nascono nuove fonti e team. Ogni nuova sorgente richiede una nuova pipeline e ogni nuovo team può usare i propri strumenti, convenzioni di naming e protocolli di governance.

Questo approccio tradizionale presenta molte limitazioni. Passare a un framework data fabric implica ripensare completamente il percorso che porta i dati dalle sorgenti agli utenti che ne hanno bisogno in tutta l’organizzazione.

Limitazioni degli approcci tradizionali

L’approccio tradizionale porta a sistemi a silos in cui i dati sono archiviati e gestiti in repository separati e isolati. Spesso prevede integrazioni point-to-point tra i sistemi, creando una ragnatela di connessioni e pipeline complessa e onerosa da mantenere.

In questo schema, ogni sistema può avere il proprio database, le proprie trasformazioni e i propri controlli di accesso. Questo rende difficile accedere a tutti i dati in una volta per ottenere una vista unificata a livello organizzativo.

Questa complessità è inefficiente e apre la strada agli errori. I sistemi tradizionali rendono anche difficile mantenere qualità e coerenza, portando a dati inaffidabili e a un calo di fiducia nei dati dell’organizzazione.

I sistemi tradizionali hanno anche una scalabilità limitata, in parte perché molte copie degli stessi dati consumano spazio prezioso. Faticano ad adattarsi all’evoluzione delle esigenze. In sostanza, questi sistemi legacy diventano troppo ingombranti, frammentati e ridondanti, rendendo difficile tenere il passo con il ritmo dell’innovazione.

Vantaggi del data fabric

Un data fabric offre vantaggi significativi rispetto a questi approcci. Fornisce una piattaforma unificata per tutte le esigenze, consolidando i dati da varie fonti in un ambiente coeso. Questa unificazione semplifica la gestione e migliora l’organizzazione.

Il data fabric consente anche una migliore governance e conformità normativa. Poiché il framework consolida tutti i dati in un unico catalogo, è possibile applicare standardizzazioni all’intero panorama. Misure standardizzate di governance e sicurezza assicurano la conformità a standard come HIPPA e FCRA, riducendo i rischi e aumentando la fiducia nei dati.

Casi d’uso del Data Fabric

Il data fabric potenzia le capacità sui dati in molti contesti organizzativi. Può sostituire i sistemi legacy in grandi organizzazioni dove la gestione è diventata onerosa.

I data fabric possono essere usati anche all’inizio della vita di un’organizzazione per creare un programma dati unificato e prevenire problemi futuri di gestione.

Un caso d’uso significativo è il Master Data Management (MDM). Creando un’unica fonte di verità per i dati critici, i data fabric assicurano una gestione centralizzata dei master data. Questa centralizzazione è essenziale per operazioni efficienti e affidabili, garantendo coerenza e accuratezza nei set chiave. Puoi leggere di più su questo modello QUI.

Per analytics e business intelligence, il data fabric fornisce accesso rapido a dati affidabili, consentendo decisioni informate in modo rapido ed efficace. Migliora qualità e velocità dei processi analitici assicurando disponibilità e affidabilità dei dati.

I data fabric garantiscono anche la conformità normativa. Abilitano governance e protocolli standardizzati in tutta l’organizzazione, semplificando l’adesione alle norme sulla privacy. Questa governance coerente riduce la complessità della conformità, aiutando a proteggere la reputazione e a evitare sanzioni.

Data Fabric vs. Data Mesh

Nel mondo dei dati esistono molti termini simili. Vediamone uno che suona molto simile a data fabric: data mesh.

Data mesh

Il data mesh è un altro approccio alla gestione con caratteristiche distintive. Si concentra sull’integrazione temporanea dei dati da varie fonti per analisi immediate. Questo lo rende ideale per esplorazioni rapide e report una tantum, offrendo flessibilità per esigenze semplici e immediate.

A differenza del data fabric, il data mesh incoraggia la decentralizzazione e l’autonomia di dominio nella governance. Tuttavia, ha limitazioni, tra cui preoccupazioni su qualità e sicurezza. Non è progettato per l’archiviazione a lungo termine e una gestione completa.

Data fabric

Il data fabric offre un approccio olistico alla gestione di tutti i dati all’interno di un’organizzazione. Fornisce una piattaforma completa e integrata per accesso, governance, sicurezza e integrazione. È adatto alla gestione di lungo periodo e a decisioni continue basate sui dati.

Sebbene l’implementazione possa essere complessa e richieda un’attenta selezione di strumenti e tecnologie compatibili, i benefici in termini di unificazione, governance e agilità lo rendono una soluzione potente per molte esigenze di data management.

Implementare un Data Fabric

Se hai deciso che un’architettura data fabric è utile per la tua organizzazione, potresti chiederti da dove iniziare. Vediamo alcuni passi iniziali.

Valutare le tue esigenze

Implementare un data fabric parte dalla valutazione delle esigenze. Non è una soluzione unica per tutti, ma piuttosto una soluzione su misura per i bisogni della tua organizzazione. È quindi essenziale valutare l’attuale panorama dei dati e identificare le criticità prima di progettare il fabric.

I primi passi consistono nel parlare con gli stakeholder per capire l’infrastruttura esistente, individuare i punti dolenti e definire le sfide specifiche che vuoi affrontare con il data fabric.

Successivamente, devi definire gli obiettivi di business e i risultati attesi. Vuoi creare un’unica fonte di verità? Ridurre i costi indiretti? Sostituire un’infrastruttura obsoleta e fallace? Stabilire obiettivi chiari e allineati a quelli organizzativi ti guiderà e assicurerà che il fabric soddisfi le tue esigenze.

Scegliere gli strumenti e le tecnologie giuste

Una volta definita la direzione, occorre scegliere gli strumenti per arrivarci. La scelta può sembrare un po’ impegnativa, ma è un passaggio importante.

Un’opzione è usare una soluzione all-in-one, come Microsoft Azure Service Fabric o IBM Cloud Pak. Offrono tutti gli strumenti necessari per adottare un’architettura data fabric. Fanno gran parte del lavoro pesante e possono semplificare la fatturazione pagando un solo prodotto. Dai un’occhiata a questo articolo su che cos’è Microsoft Fabric per un approfondimento.

Tuttavia, alcune organizzazioni potrebbero aver bisogno, o preferire, una configurazione più personalizzata. Puoi creare il tuo data fabric combinando strumenti off-the-shelf come:

• Apache Kafka per streaming e integrazione in tempo reale.
• Talend per processi ETL completi.
• Informatica per integrazione, qualità e governance dei dati.
• Apache Spark per elaborazione e analytics su larga scala.
• Databricks per data engineering collaborativo e machine learning.
• Alation o Collibra per catalogazione e governance.

Quando scegli le tecnologie, valuta scalabilità, sicurezza e compatibilità con l’infrastruttura esistente. Assicurati che le soluzioni possano crescere con le tue esigenze, offrano sicurezza robusta e si integrino con i sistemi attuali.

Considera anche la loro longevità. Le tecnologie nuove possono essere effimere e potresti dover apportare cambiamenti importanti se lo strumento scelto non fosse più supportato. Allo stesso modo, soluzioni personalizzate possono incontrare difficoltà in caso di cambiamenti nel team che le ha sviluppate.

Data governance e change management

Implementare un data fabric richiederà solide strategie di governance e di change management, soprattutto se hai usato a lungo un’architettura diversa e ora stai passando a un data fabric. Una pianificazione attenta aiuterà a garantire una transizione efficace in tutta l’organizzazione.

È importante stabilire chiare responsabilità, controlli di accesso e policy di sicurezza. Ciò comporta definire chi è responsabile dei dati in ogni fase del ciclo di vita, impostare le autorizzazioni per chi può accedere e modificare i dati e implementare misure per proteggere le informazioni sensibili. Queste policy aiutano a mantenere l’integrità, garantire la conformità e prevenire violazioni.

Dovresti anche definire ruoli e responsabilità specifici per la gestione dei dati. A seconda dei casi, questo può includere la designazione di data steward che supervisionano la qualità, data custodian che gestiscono archiviazione e accesso, o comitati che fanno rispettare la governance. Ruoli ben definiti favoriscono l’accountability nei processi.

È fondamentale sviluppare un piano di adozione e formazione sul nuovo sistema in tutta l’organizzazione. Introduci gli utenti potenziali al data fabric tramite sessioni o workshop e assicurati di avere documentazione adeguata a cui fare riferimento.

Spesso serve tempo per adattarsi ai nuovi sistemi. Mostrare comprensione e pazienza verso i colleghi durante la transizione aiuterà a rendere tutto più fluido. Probabilmente dovrai fornire supporto continuo per affrontare problemi o domande durante e subito dopo il passaggio.

Il futuro del Data Fabric

Come per molte tecnologie attuali, il futuro del data fabric sarà trasformato dai progressi in automazione e machine learning. L’intelligenza automatizzata potrà migliorare l’integrazione tramite workflow sensibili al contesto e pipeline auto-riparanti in grado di rilevare e ottimizzare le prestazioni in tempo reale. Insight guidati dall’AI potrebbero offrire analytics predittivi e cataloghi intelligenti, rendendo la gestione più proattiva ed efficiente.

La tecnologia blockchain potrebbe essere integrata per fornire una provenienza immutabile e automatizzare attività di governance tramite smart contract.

Con la crescita dell’edge computing, i data fabric potrebbero gestire l’elaborazione decentralizzata tra dispositivi edge e servizi cloud.

I progressi nel quantum computing potrebbero introdurre crittografia quantum-safe e accelerare trasformazioni complesse.

Con l’evoluzione di queste tecnologie, il data fabric potrebbe diventare un asset critico, fornendo le fondamenta per operazioni intelligenti e data-driven in tutti i settori.

Conclusione

Il data fabric rappresenta un approccio trasformativo alla gestione dei dati. È una struttura architetturale che mira ad affrontare le sfide di silos, qualità e governance. Abbattendo le barriere all’accesso e favorendo un ambiente unificato, i data fabric possono supportare decisioni data-driven nelle grandi organizzazioni.

Scopri di più su Responsible AI Data Management e Making Data Governance Fun con DataCamp. Oppure approfondisci archiviazione e gestione con il corso Introduction to Data Warehousing di DataCamp.