Mentre la gestione dei dati aziendali si conferma come una sfida fra le più complesse per le imprese, un innovativo approccio si distingue per la sua capacità di venire loro in aiuto su questo fronte: il Data Vault. Ma di cosa stiamo parlando?
Ogni cambiamento nello stack tecnologico introduce nuovi flussi informativi, con formati e frequenze differenti, rendendo sempre più complicato mantenere una visione unificata e coerente del patrimonio informativo aziendale. La posta in gioco è alta: chi riesce a disegnare un’infrastruttura flessibile, scalabile e aperta, ma capace di garantire qualità, tracciabilità, storicizzazione e integrazione in tempo reale, ha un vantaggio competitivo solido.
A questa complessità si aggiunge un altro elemento chiave: il ruolo sempre più strategico di AI e Data Science. Avere un sistema di gestione dati AI-ready non è più un’opzione, ma una necessità per cogliere opportunità di crescita, ottimizzare processi, anticipare trend e generare insight. Il Data Vault si inserisce esattamente in questo scenario, offrendo un modello che abbraccia queste sfide e le trasforma in opportunità.
Che cos’è il Data Vault
Il Data Vault si presenta come una soluzione di modellazione dati pensata per evolvere insieme alle esigenze del business. Il cuore del Data Vault sono i business object, rappresentati dagli Hub. Ogni Hub contiene solo le informazioni essenziali per identificare univocamente un entità di business (ad esempio, un cliente o un prodotto), garantendo la loro tracciabilità attraverso le sorgenti.
Ma il valore del Data Vault non si ferma qui. Gli Hub possono essere collegati tra loro tramite i Link, che modellano le relazioni tra le entità, mentre le informazioni descrittive e gli attributi derivati dalle sorgenti vengono gestiti dai Satelliti. Questo schema consente di storicizzare le informazioni, mantenendo separate le entità core dalle loro descrizioni, che possono evolvere nel tempo.
La grande differenza rispetto ai modelli tradizionali, come il 3NF o lo Star Schema, sta nella modularità. In un ambiente Data Vault, l’aggiunta di una nuova sorgente o di un attributo non richiede la revisione dell’intero schema: basta creare un nuovo Satellite. Questo riduce sensibilmente i tempi di sviluppo, evita il rework e minimizza il rischio di regressioni, fenomeni invece frequenti negli approcci più rigidi.
In questo modo, il Data Vault si adatta perfettamente a realtà medio-grandi che necessitano di una struttura agile e incrementale, capace di evolvere senza bloccare i processi esistenti.
Perché scegliere il Data Vault oggi
L’adozione del Data Vault porta con sé una serie di vantaggi che lo rendono una scelta ideale per le imprese moderne. Prima di tutto, offre una flessibilità straordinaria: il modello è pensato per adattarsi facilmente ai cambiamenti nei processi di business e alle nuove esigenze, senza dover ripensare l’intera architettura dati.
Un altro punto di forza è la facilità di audit e la tracciabilità completa dei dati. Ogni elemento raccolto viene conservato nella sua forma originale (as-is), garantendo così la massima trasparenza e consentendo di risalire facilmente all’origine di ogni informazione, requisito sempre più cruciale in contesti regolamentati.
Infine, il Data Vault è nativamente predisposto per Big Data e AI. La sua struttura modulare permette di gestire grandi volumi di dati eterogenei, consentendo l’integrazione di sistemi diversi, anche non strutturati, e facilitando la costruzione di pipeline di machine learning e advanced analytics.
Settori come il bancario/assicurativo, il retail e il manifatturiero trovano nel Data Vault una risposta concreta ai loro bisogni. Dalla tracciabilità delle transazioni per la fraud detection alla facile integrazione di nuovi strumenti di analisi dei clienti o dei dati IoT per la manutenzione predittiva, il modello si adatta ai contesti più diversi.
I vantaggi pratici della metodologia Data Vault
I benefici del Data Vault non sono solo teorici, ma si concretizzano in risultati tangibili. Ad esempio, secondo diverse analisi, l’adozione di questa metodologia può ridurre i tempi di elaborazione degli ETL di circa il 30%. Anche lo sviluppo dei progetti beneficia di una notevole accelerazione, con una riduzione dei tempi che varia tra il 20% e il 40%, grazie all’approccio modulare e templatizzato.
La possibilità di parallelizzare le attività di sviluppo riduce i tempi di consegna dei progetti, specialmente in contesti con più team. Dopo una fase iniziale di coordinamento, la modellizzazione Data Vault consente di suddividere il lavoro in blocchi autonomi, ottimizzando così le risorse disponibili.
Un ulteriore vantaggio è l’auditabilità integrata: ogni dato è tracciato e storicizzato, offrendo una base solida per garantire la data quality e il rispetto delle normative.
Come prepararsi a implementare un modello Data Vault
Implementare un Data Vault richiede una pianificazione accurata. Non è solo una questione tecnica, ma anche di governance: servono competenze sia funzionali che tecnologiche, capaci di dialogare tra loro per mappare con precisione tutte le fonti dati e allineare la modellazione agli obiettivi di business.
Sebbene il modello sia agnostico rispetto all’architettura sottostante, l’utilizzo di piattaforme evolute, come ambienti di Cloud Computing o framework ETL avanzati (ad esempio dbt), permette di sfruttare al massimo le potenzialità del Vault, grazie a automatizzazione e templatizzazione.
L’investimento iniziale, in termini di tempo e risorse, viene ampiamente ripagato dalla flessibilità e dalla scalabilità che il modello offre nel lungo termine.
L’esperienza di Qintesi con il Data Vault
Qintesi ha maturato una solida esperienza nell’implementazione della metodologia Data Vault, concretizzando il proprio know-how attraverso la realizzazione di un Data Warehouse aziendale interno di nuova generazione basato su questo approccio. L’adozione della modellazione Data Vault consente all’azienda di operare con uno sviluppo agile e facilmente integrabile, perfettamente coerente con la natura dinamica e in continua evoluzione che caratterizza la sua realtà organizzativa.
Nel progetto interno, Qintesi ha applicato rigorosamente tutte le best practice implementative, utilizzando ampiamente la templatizzazione per velocizzare notevolmente i tempi di sviluppo e garantire una reportistica ready-to-use immediatamente fruibile da tutte le funzioni aziendali.
Il nuovo Data Warehouse interno di Qintesi è stato sviluppato su Google Cloud Platform, sfruttando così una piattaforma tecnologicamente avanzata, predisposta per integrare pienamente tutte le future innovazioni derivanti dall’intelligenza artificiale. Una soluzione progettata per rispondere efficacemente alle esigenze presenti e pronta a raccogliere le sfide del domani.
Una scelta strategica
In un contesto dove la velocità e la capacità di adattamento fanno la differenza, il Data Vault rappresenta una scelta strategica per le imprese che vogliono prepararsi al futuro. Flessibile, scalabile e AI-ready, è il modello ideale per affrontare la complessità dei Big Data e valorizzare il patrimonio informativo aziendale, trasformandolo in un motore di crescita e innovazione.
