Che cos'è una rete di dati?
Di recente abbiamo tenuto un nuovo webinar sul tema della rete di dati.
Una rete di dati è un framework di gestione dei dati aziendali che definisce come gestire i dati specifici del dominio aziendale in modo da consentire ai domini aziendali di possedere e gestire i propri dati. Consente ai produttori e ai consumatori di dati specifici del dominio di raccogliere, archiviare, analizzare e gestire pipeline di dati senza la necessità di un team di gestione dei dati intermedio.
Il concetto di architettura data mesh combina la connettività dei dati, l'intelligenza artificiale, l'integrazione delle applicazioni aziendali e una serie di nuove e innovative funzionalità di dati presenti sul mercato odierno. Sia che siate architetti o ingegneri dei dati, sia che siate semplicemente curiosi di sapere come raggiungere gli obiettivi aziendali con i dati, la comprensione dei vantaggi di una rete di dati è una risorsa preziosa.
La rete di dati può spesso lasciare perplessi all'inizio, ma può trasformare il modo in cui un'organizzazione gestisce e utilizza i dati. Ho illustrato le sue origini, il modo in cui la rete di dati è stata influenzata dall'intelligenza artificiale e gli esempi reali delle sue applicazioni. Esploriamo.
Teorie sull'architettura della rete di dati
La teoria della rete di dati ha diverse interpretazioni. In sintesi, gli approcci principali includono:
- Maglia di dati come definito da Zhamak Dehghani: si concentra su prodotti di dati di proprietà del dominio
- Tessuto di dati come da Gartner: si concentra sui metadati attivi globali
- Virtualizzazione dei dati da parte di altri esperti del settore: si concentra su uno strato semantico astratto
Ognuno di essi presenta delle differenze, ma tutti questi modelli enfatizzano la decentralizzazione dei dati nella loro progettazione. Ciò evidenzia l'importanza di una spina dorsale di integrazione per una rete di dati in un ambiente di dati distribuiti.
Per un approfondimento, guardate il webinar on-demand: "Architettura della rete di dati: Dalla teoria all'implementazione".
Integrazione dei dati e ruolo dell'IA
In un ambiente ricco di dati, che comprende molte aziende, l'integrazione delle fonti di dati è fondamentale e spesso complessa. Il potenziale dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nel settore dell'integrazione dei dati è immenso. Ad esempio, uno sviluppo recente presenta la capacità di scoprire automaticamente i set di dati con l'AI, risparmiando tempo e fatica.
L'interazione di IA e apprendimento automatico può migliorare l'efficacia dell'integrazione di dati e app, dell'integrazione delle API e dell'analisi, contribuendo in modo significativo alle dinamiche complessive di una rete di dati ben strutturata.
Applicazioni reali della rete di dati
Gli obiettivi comuni della rete di dati includono la creazione di prodotti di dati da condividere o commercializzare e l'implementazione del self-service in tutta l'organizzazione. Diverse applicazioni reali della piattaforma di data mesh di SnapLogic possono fornire informazioni utili sui potenziali casi d'uso per vari settori industriali, tra cui:
- IT: una grande società di consulenza informatica che gestisce decine di domini e decine di migliaia di utenti
- Energy: una società di gestione dell'energia con capacità di costruzione autonoma di dati
- Sanità: un'azienda leader nel settore sanitario che sfrutta la potenza dei metadati per una rapida individuazione dei dati
Per realizzare il pieno potenziale del data mesh è necessario riconoscere e prepararsi alle possibili sfide, tra cui i cambiamenti organizzativi, i vincoli di risorse e il cambiamento delle priorità aziendali. Raccomandiamo di gestire le aspettative e di allinearle allo stato attuale del settore per garantire una transizione di successo verso l'infrastruttura data mesh.
Rete di dati self-service con SnapLogic
L'approccio di SnapLogic al data mesh consente il self-service, dimostrando una chiara comprensione delle diverse esigenze delle unità aziendali. Consentendo a ciascuna unità di avere i propri domini attraverso un'infrastruttura multi-tenant, esse hanno l'autonomia di gestire le proprie politiche di governance.
La nostra suite di strumenti, tra cui SnapGPT con IA generativa, modelli richiamabili e un ambiente di sincronizzazione automatica per la creazione di pipeline di dati e set di dati, aiuta gli utenti a creare pipeline e gestire API senza sforzo, dimostrando le capacità self-service della piattaforma.
Rimanete sintonizzati per ulteriori discussioni sulla maglia dei dati, man mano che ci addentreremo in una comprensione avanzata del regno della scienza dei dati.
