Organizzare i dati aziendali in modo efficiente è una sfida cruciale per la trasformazione digitale. Due concetti chiave per affrontare questa sfida sono il Data Mesh e il Data Fabric. Sebbene talvolta siano usati in modo intercambiabile, questi approcci hanno caratteristiche e obiettivi diversi e possono offrire benefici complementari alle aziende. Il livello di attuazione di Data Mesh e Data Fabric tra le aziende è ancora relativamente basso, ma sta crescendo rapidamente. Secondo la ricerca congiunta di Denodo e Ikn Italy, al momento il 32% delle aziende ha già adottato come modello il Data Mesh, mentre il 28% delle aziende ha già assunto come riferimento il Data Fabric. Esploriamo in dettaglio cosa sono e come utilizzarli.
Cos’è il Data Fabric e come funziona
Il Data Fabric è un’architettura progettata per semplificare e automatizzare la gestione dei dati, mantenendo le informazioni distribuite dove si trovano, senza richiedere una centralizzazione in un unico luogo, come avviene nei data lake. Questa tecnologia crea un’infrastruttura interconnessa in cui i dati, ovunque risiedano, sono facilmente accessibili e gestibili.
Immagina un’azienda con dati distribuiti tra sistemi ERP, CRM e IoT. Con il Data Fabric, può creare una rete efficiente che collega questi dati, automatizzando la governance e la sicurezza senza spostarli. Ciò consente di accedere a informazioni integrate e affidabili, utili per prendere decisioni rapide e consapevoli, mantenendo la flessibilità di una struttura decentralizzata.
Cos’è il Data Mesh e come differisce dal Data Fabric
Il Data Mesh rappresenta un approccio decentralizzato alla gestione dei dati, basato sull’organizzazione autonoma dei dati all’interno dei singoli dipartimenti aziendali o domini. Questo modello si fonda su una filosofia di collaborazione e responsabilità, in cui ogni dominio è responsabile della produzione e della qualità dei propri dati, considerati veri e propri prodotti.
Ad esempio, un’azienda che utilizza il Data Mesh potrebbe delegare al team di marketing la gestione dei propri dati, mentre il team di produzione gestisce i dati operativi. Questo approccio favorisce una maggiore collaborazione e rapidità nelle decisioni con team che operano sui dati che conoscono meglio, contribuendo a ridurre i tempi di analisi e a migliorare l’accuratezza delle informazioni.
Data Fabric e Data Mesh: confronto e applicazioni pratiche
Pur avendo obiettivi simili, Data Fabric e Data Mesh si distinguono nel modo di raggiungerli. Il Data Fabric offre una soluzione tecnica all’accesso e alla gestione dei dati distribuiti, rendendolo ideale per aziende con infrastrutture IT complesse e molto diversificate. Il Data Mesh, invece, si concentra sull’aspetto organizzativo, decentralizzando la responsabilità dei dati e promuovendo una cultura di collaborazione.
In pratica, il Data Fabric è spesso usato nei settori con un alto volume di dati, come il manifatturiero e la finanza, per garantire che tutti i sistemi abbiano un accesso rapido e sicuro alle informazioni. Il Data Mesh è particolarmente utile nei servizi, dove l’accesso ai dati e la collaborazione tra team sono essenziali per rispondere rapidamente alle esigenze dei clienti.
Perché scegliere tra Data Fabric e Data Mesh?
La scelta tra Data Fabric e Data Mesh dipende dalle necessità specifiche dell’azienda. Se la priorità è l’accessibilità tecnica dei dati in un ambiente complesso, il Data Fabric rappresenta la soluzione migliore. Se invece l’azienda desidera un sistema flessibile e orientato alla collaborazione tra team, il Data Mesh potrebbe essere la scelta ideale.
Per alcune aziende, un approccio combinato rappresenta la soluzione ottimale: il Data Fabric può costituire l’infrastruttura tecnica che supporta il Data Mesh, permettendo di sfruttare i vantaggi di entrambe le architetture.
Cinque punti fondamentali per l’adozione del Data Fabric
Non è necessario soffermarsi ancora sui vantaggi dell’adozione di un approccio orientato ai dati, ma è interessante notare come il Data Fabric garantisca, in qualche modo, un livello di pluralità maggiore rispetto alle soluzioni rigidamente convergenti. Per poterne trarre il massimo vantaggio, è fondamentale eseguire un’analisi preliminare dello stato dell’arte e dei bisogni. Una volta stabilito che si tratta della soluzione giusta, ecco i passaggi operativi da seguire:
- Definizione della governance dei dati: è essenziale definire policy, processi e standard per un sistema di dati sicuro, coerente e preciso. La chiarezza in questa fase riduce i rischi futuri;
- Progettazione del Data Fabric: dopo le fasi iniziali, è necessario progettare l’architettura del Data Fabric, individuando le fonti di dati e creando un modello semantico. In questa fase si stabiliscono i piani per la governance e la sicurezza dei dati;
- Implementazione dell’integrazione dei dati: collegare le fonti di dati interne ed esterne e integrare questi dati per tutti i sistemi e gli utenti con l’obiettivo di ottenere una visione unificata;
- Governance e sicurezza dei dati: passare all’implementazione pratica dei protocolli di governance e sicurezza definiti in precedenza. Questo include il controllo di qualità dei dati e la gestione di autorizzazioni e privilegi;
- Implementazione dell’analisi dei dati: utilizzare software avanzato per mettere in atto il Data Fabric. Ciò prevede l’integrazione dei sistemi esistenti, il trasferimento sicuro dei set di dati e l’uso di strumenti evoluti per la creazione di report analitici.
Grazie a questi passaggi, l’azienda potrà disporre di un Data Fabric sicuro, affidabile ed efficiente su cui basare la propria gestione con Data Mesh.
Cinque punti fondamentali per l’adozione del Data Mesh
Una volta messa in sicurezza l’architettura tecnologica, è possibile procedere con l’adozione del Data Mesh. Come abbiamo accennato, si tratta principalmente di un paradigma organizzativo, che deve essere gestito con una forte campagna di change management. Vediamo una possibile strategia in cinque punti per supportarlo:
- Comunicazione: è fondamentale una comunicazione chiara per comprendere il cambiamento. I leader devono raccontare e condividere la visione del Data Mesh e le nuove modalità di lavoro, definendo KPI e metriche per i team che utilizzeranno i prodotti dati;
- Adozione incrementale: l’introduzione del Data Mesh in azienda dovrebbe iniziare con piccoli progetti pilota, ampliandosi gradualmente, per consentire agli operatori di comprendere come funzionano i processi reali e di metabolizzare i nuovi strumenti;
- Formazione: tutte le funzioni all’interno dell’azienda devono comprendere i nuovi paradigmi e le modalità operative. Ciò può richiedere diverse sessioni formative, anche a seconda del livello di preparazione individuale.
- Cambiamento culturale: è necessario promuovere una cultura di collaborazione, sperimentazione e miglioramento continuo, in cui le persone si sentano a proprio agio a provare nuove soluzioni;
- Incentivi: le aziende dovrebbero collegare i KPI con il successo dell’iniziativa di trasformazione, correlando il successo del prodotto dati agli obiettivi aziendali come strumento di motivazione e accelerazione dell’adozione.
Data Mesh e Data Fabric: i principali vantaggi
Vediamo ora quali sono, in termini teorici prima e pratici poi, i principali vantaggi di un approccio basato su queste due architetture.
In primo luogo, l’integrazione: la possibilità di raccogliere e analizzare i dati da una varietà di fonti, inclusi i dati di produzione, i dati di vendita e i dati dei clienti. Inoltre, questi strumenti offrono una maggiore scalabilità rispetto alle architetture tradizionali, risultando ideali per le aziende in rapida crescita. Infine, una maggiore flessibilità rispetto ai modelli standard li rende adatti alle aziende che devono allinearsi rapidamente ai cambiamenti del mercato.
I principali player tecnologici offrono diverse soluzioni per gestire approcci e architetture emergenti. In ambito SAP è nata di recente SAP Datasphere: evoluzione di SAP Data Warehouse Cloud, SAP Datasphere è la base tecnologica che abilita una business Data Fabric.
Google, attraverso la Google Cloud Platform, mette a disposizione diversi servizi per realizzare architetture dati moderne. Citiamo per esempio Google BigLake, un motore di archiviazione che unifica Data Warehouse e Data Lake costruito sul potente Data Warehouse in cloud BigQuery o DataPlex, una Data Fabric intelligente per la gestione, il monitoraggio e la governance dei dati in modo centralizzato. Vista la vastità di soluzioni e strategie, per un’azienda è sempre più difficile orientarsi ed effettuare scelte in linea con i propri obiettivi: è necessario disporre di personale competente che si mantenga costantemente aggiornato sulle continue innovazioni tecnologiche.
I campi di applicazione delle soluzioni basate su Data Fabric e Data Mesh
Data Fabric e Data Mesh consentono quindi alle aziende di avere a disposizione dati in tempo reale, organizzati in modo da essere fruibili per analisi da parte delle diverse funzioni aziendali. Ma nel concreto, quali possibilità offrono strumenti di questo tipo? Per un’azienda manifatturiera è facile individuare alcuni ambiti di applicazione che consentono di raggiungere un ROI immediato.
Customer Service
Fornire agli operatori del customer service informazioni relative alle richieste dei clienti, all’analisi delle difettosità riscontrate, ai tempi di consegna medi dei vari prodotti e un’analisi dello stato degli ordini in tempo reale, fino ad arrivare a rispondere automaticamente alle richieste più frequenti dei clienti grazie all’impiego dell’intelligenza artificiale. Questi sono alcuni dei vantaggi che possono derivare dalle nuove tecnologie di raccolta ed elaborazione dei dati.
Logistica
La raccolta di dati attraverso l’impiego di tecnologia RFID, l’integrazione con portali fornitori e dati spedizionieri può consentire alle aziende di localizzare in ogni momento la merce ed esaminare lo stato degli stock in tempo reale. Avere una visione complessiva della supply chain permette di individuare colli di bottiglia e intervenire tempestivamente in caso di problemi.
Produzione
Avere sotto controllo i propri macchinari, riuscendo a prevedere eventuali criticità e anticipare guasti, è uno dei vantaggi dell’adozione di tecnologie di raccolta dati evolute. Mediante l’impiego di tecnologie IoT unite ad algoritmi di predictive maintenance, in grado di elaborare migliaia di dati raccolti in tempo reale, è possibile individuare in tempo reale problemi sugli impianti produttivi e prevenire fermi sulle linee critiche.
I dati al servizio dell’azienda
Come abbiamo visto, l’adozione di Data Fabric e Data Mesh rappresenta una tappa fondamentale nel percorso di digitalizzazione delle aziende. Tuttavia, per potersene avvantaggiare, è necessario affrontare alcune sfide, non solo tecnologiche, ma anche organizzative. Si tratta di un cambiamento che implica una ridefinizione dei processi di lavoro e una rinnovata cultura di collaborazione e apprendimento continuo. In un mondo in cui i dati rappresentano una risorsa strategica, l’approccio basato su Data Fabric e Data Mesh può fornire alle aziende gli strumenti per sfruttare al meglio questa risorsa, trasformandola in conoscenza utile per prendere decisioni più informate e orientate al futuro.
L’offerta di soluzioni sul mercato è ampia e in continua evoluzione e la scelta della soluzione più adatta dipende da vari fattori, compresi gli obiettivi specifici dell’azienda, le risorse disponibili e il contesto in cui opera. Ecco perché è essenziale affidarsi a partner competenti e aggiornati sulle ultime tendenze come Qintesi, per ottenere consulenza e supporto personalizzati.
Qintesi si impegna attivamente nell’innovazione attraverso i QI-Innovation Labs. Questi laboratori di ricerca e sviluppo sono luoghi dinamici in cui si progettano, implementano e testano soluzioni all’avanguardia con un particolare focus sulla gestione dei dati. Le competenze acquisite nei QI-Innovation Labs sono messe a disposizione delle aziende, aiutandole a creare strategie per la gestione dei dati che siano realmente personalizzate e adatte alle loro esigenze. In questo modo, Qintesi non solo promuove l’innovazione, ma diventa anche un partner fondamentale per le imprese nel navigare il complesso mondo del Data Management per l’attività di gestione dei dati.
