Modern data stack è una terminologia che ha guadagnato popolarità come parola di marketing negli ultimi anni. Il termine viene spesso applicato a qualsiasi stack di dati ospitato da cloud e quindi, per impostazione predefinita, può fare riferimento a una raccolta di molti componenti software (SaaS). Al di fuori dell'hosting cloud come requisito minimo, la comprensione di cosa rappresenti il moderno stack di dati può essere vaga e confusa e può portare le aziende a soffrire degli effetti negativi e delle complessità della dispersione degli strumenti, nel momento in cui le organizzazioni tentano di diventare più moderne nel loro tentativo di trasformazione digitale.
Che cos'è il Modern Data Stack (MDS)?
Il modern data stack (MDS) è un termine usato per descrivere un insieme di tecnologie ospitate da cloud che lavorano insieme per consentire alle aziende di raccogliere, elaborare e analizzare grandi quantità di dati. Questo include tutto, dai database ai data warehouse, dai data lake agli strumenti di integrazione dei dati. In generale, l'obiettivo dell'implementazione di un moderno stack di dati è quello di diventare più cloud abilitati e di rendere più facile per le aziende l'accesso e l'analisi dei dati, in modo da poter prendere decisioni migliori e migliorare le proprie operazioni in modo più agile e veloce.
Quali sono gli strumenti del moderno Data Stack?
L'elenco che segue mostra molti strumenti diversi comunemente utilizzati nei moderni stack di dati. Questa è solo la punta dell'iceberg. Alcuni dei più popolari includono:
- Collaborazione e condivisione dei dati: Slack, Asana, Jira
- Governance e gestione dei dati: Collibra, Alation, Immuta
- Ingestione dei dati: Apache NiFi, Fivetran, Matillion, StreamSets, Talend
- Orchestrazione dei dati: Apache Airflow, Azure Data Factory, Google Cloud Composer
- Elaborazione dei dati: Hadoop, Spark, Iceberg, Flink
- Trasformazione dei dati: Apache Beam, AWS Glue, Google Cloud Data Fusion
- Visualizzazione dei dati, BI e reporting: Tableau, PowerBI, Looker, Qlik
- Magazzini dati: Amazon Redshift, Snowflake, Databricks, Azure Synapse, Google BigQuery
- Apprendimento automatico e IA: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
- Database non relazionali: MongoDB, Cassandra
- Database relazionali: Cloud-basati su MySQL, Oracle, SQL Server
- ETL inverso: Censimento, Hightouch
Questi sono solo un piccolo esempio del gran numero di strumenti comunemente utilizzati nei moderni stack di dati. Gli strumenti e le tecnologie specifiche utilizzate variano a seconda delle esigenze dell'organizzazione.
I fattori chiave dell'ascesa del moderno data stack
Uno dei fattori chiave dell'ascesa delle soluzioni basate su cloud è stata l'esplosione dei dati e la ricerca della trasformazione digitale negli ultimi anni. Con la crescita di Internet e la proliferazione dei dispositivi connessi, le aziende stanno generando più dati che mai. Ciò ha creato la necessità non solo di tecnologie più potenti e scalabili, ma anche di soluzioni più agili e migliori della categoria, in grado di gestire questo afflusso di dati e di fornire valore. Da tutti questi strumenti nasce il moderno data stack.
Un altro fattore importante nell'ascesa del moderno data stack è la crescente importanza del processo decisionale basato sui dati. Nell'ambiente aziendale competitivo di oggi, avere accesso a dati accurati e tempestivi è essenziale per prendere decisioni intelligenti. Il modern data stack consente alle aziende di accedere ai dati necessari per prendere decisioni informate, il che ha contribuito a favorirne l'adozione.
Questo aumento del moderno stack di dati ha portato a un incremento della domanda di tecnologie quali piattaforme di big data, data lake, data warehousing e strumenti di analisi avanzata. Tuttavia, questo aumento di popolarità comporta anche una maggiore complessità e costi potenzialmente significativi.
Chi è responsabile della costruzione e della manutenzione del moderno stack di dati?
L'onere e la responsabilità di costruire e mantenere il moderno stack di dati ricade tipicamente su un team di data engineer e data architect. Queste persone sono responsabili della progettazione e dell'implementazione delle varie tecnologie che compongono lo stack di dati, nonché di garantire che lo stack di dati sia correttamente integrato con altri sistemi e processi all'interno di un'organizzazione.
Oltre agli ingegneri dei dati e agli architetti dei dati, anche altri membri del team IT possono essere coinvolti nella costruzione e nella manutenzione del moderno stack di dati. Si tratta di amministratori di sistema, amministratori di rete e altri professionisti IT esperti nelle tecnologie utilizzate nello stack di dati.
In definitiva, il successo del moderno data stack dipende dalla collaborazione e dalle competenze di un'ampia gamma di persone, tra cui ingegneri dei dati, architetti dei dati e altri professionisti IT. Lavorando insieme, queste persone possono garantire che lo stack di dati sia progettato, implementato e mantenuto in modo appropriato e che fornisca il massimo valore all'organizzazione.
Che cos'è il moderno Data Toll?
Il costo dell'implementazione e della manutenzione di un moderno data stack può variare in base a una serie di fattori, come le dimensioni dell'organizzazione, la quantità di dati raccolti ed elaborati e le tecnologie e gli strumenti specifici utilizzati. In generale, tuttavia, il costo di un moderno data stack può essere significativo, soprattutto per le piccole e medie imprese. Noi chiamiamo questo costo "pedaggio dei dati moderni".
Modi per semplificare il vostro moderno stack di dati
Non tutto è perduto. Esistono modi per ridurre o tagliare il "Modern Data Toll" e ridurre la complessità dell'MDS.
Ecco alcuni modi per semplificare il vostro MDS:
- Stabilire una chiara struttura di governance per la gestione dei dati, compresa la definizione di ruoli e responsabilità e la definizione di politiche e procedure per la selezione e l'implementazione degli strumenti.
- Eseguire valutazioni periodiche degli strumenti utilizzati per identificare le inefficienze o gli strumenti a basso valore e prendere in considerazione alternative o consolidamenti.
- Concentrarsi sulla standardizzazione e sul consolidamento, ad esempio utilizzando un insieme comune di strumenti o consolidando più strumenti in un'unica piattaforma.
- Adottare un'architettura di dati comune per garantire flessibilità e scalabilità.
- Considerate l'utilizzo di un approccio alla gestione dei dati basato su una piattaforma, in grado di supportare tutte le esigenze di gestione e analisi dei dati con un'unica piattaforma integrata.
Implementando queste strategie, le organizzazioni possono ridurre la complessità e l'inefficienza del loro stack di dati e migliorare l'efficienza e l'efficacia della gestione e dell'analisi dei dati. In questo modo potranno estrarre il massimo valore dai loro dati.
