Oggi, i C-level di medie e grandi aziende stanno maturando una crescente consapevolezza sull’importanza che ogni modello di business debba essere data-driven: i dati, la business intelligence, tecnologie come machine learning e artificial intelligence dovranno essere parte integrante delle strategie attuali e future.
Il fatto che questo accada veramente dipende però, tra le altre cose, anche dalla capacità delle aziende di mettere a disposizione una base dati di qualità, sicura e conforme, su cui creare insight che diano un reale vantaggio competitivo. Tale processo, tuttavia, non è privo di ostacoli e una delle principali sfide è rappresentata dalla difficoltà di dover gestire fonti di dati e archivi numerosi e diversi, che possono risiedere on-premise, su cloud multipli, su applicazioni SaaS, e così via.
Far fronte a tale livello di complessità richiede approcci specifici che consentano di orientarsi tra dati e ambienti diversificati. Per farlo, è opportuno sia disporre di una soluzione di Data Fabric che permetta di connettere, gestire e governare fonti di dati distribuite, sia adottare un paradigma Data Mesh che democratizzi l’accesso ai dati stessi, facendoli gestire a chi ne ha la massima competenza, così da accorciare il time-to-value.
Si tratta di due concetti sempre più diffusi, che le aziende devono però comprendere a fondo per sfruttarne appieno tutte le loro potenzialità, combinandoli al meglio.
Grazie al Data Fabric è possibile connettere un’ampia varietà di fonti e archivi di dati su ambienti distribuiti ibridi e multi-cloud, beneficiando di funzionalità al servizio di data discovery, data classification, data governance e data cleansing, nonché trasformazione, integrazione, orchestrazione, automazione, data sharing e provisioning sicuro e conforme.
Un software di Logical Data Fabric (che per essere efficace, deve poter essere implementato on-premise, nel cloud o come servizio gestito) aderisce al modello Data Fabric, ma segue un paradigma logico che centralizza il dato, portando quindi in un unico punto la sola rappresentazione dei dati (esplorabile attraverso il Data Catalog), lasciando invece i dati stessi sulle sorgenti e andandoli a prendere solo quando sono effettivamente richiesti.
D’altro canto, il Data Mesh è un approccio di democratizzazione e decentralizzazione del dato basato sull’idea che gli esperti aziendali, che lavorano ogni giorno con dati specifici, siano i migliori candidati per la loro gestione, costruendo pipeline di dati in grado di mettere a disposizione informazioni di valore, rese disponibili nella forma di Data Product, in modo da poter essere utilizzati da chi ne abbia bisogno.
Il Data Mesh, pertanto, si fonda su quattro principi fondamentali: architettura e proprietà dei dati decentralizzate, approccio Data-as-a-Product, infrastruttura di dati Self-Service e as-a-platform, data governance federata. A questo punto, è importante capire come Data Fabric e Data Mesh possano integrarsi e completarsi a vicenda.
Tuttavia, affinché l’approccio di Data Mesh abbia successo, è fondamentale che esso possa basarsi su una Data Platform in grado di prendersi cura di tutti gli aspetti tecnici e che semplifichi le fasi di management, discovery ed engineering dei dati, così da rendere facile il loro utilizzo, cosa che ricade perfettamente nelle corde del Data Fabric, che rappresenta quindi il candidato ideale a rendere operativo il Data Mesh.
Un’azienda che voglia davvero mettere a frutto il potenziale dei dati e distinguersi in un contesto di business sempre più affollato deve quindi saper vedere nella combinazione di questi due concetti la chiave per mettere i propri dipendenti nella condizione di sapere non solo che determinati dati esistono, ma anche di poterli utilizzare per ottimizzare il proprio lavoro.
Come Denodo, il nostro ruolo è proprio quello di offrire una piattaforma che semplifichi la gestione dei dati, che possa essere utilizzata come software di Data Fabric logico per dare la possibilità ai diversi Team di produrre, consumare e governare i Data Product, così come postulato da un paradigma Data Mesh.
Gabriele Obino, regional VP and GM, Southern Europe and Middle East di Denodo
