La domanda di dati non è mai stata così elevata, soprattutto nell'era dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'AI generativa (GenAI). Le aziende devono far fronte a una crescente domanda di soluzioni più agili e specifiche per lo sviluppo e la gestione dei dati. A tal fine, il concetto di rete di dati è emerso come struttura trasformativa e sta ridefinendo il modo in cui le imprese affrontano la proprietà, la gestione e la governance dei prodotti di dati.
Consentendo ai settori aziendali di gestire direttamente le proprie pipeline di dati e i propri prodotti, il framework Data Mesh promette funzionalità decentralizzate e self-service in grado di scalare meglio e di ottenere risultati di business più rapidi rispetto alle tradizionali implementazioni dell'architettura dei dati, che tendono a dipendere in misura maggiore dal flusso di richieste di dati attraverso l'IT.
Per dare un'idea, una rete di dati è un framework di gestione dei dati aziendali che definisce come gestire i dati specifici di un 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 e prodotti di dati con una necessità minima, se non nulla, di un team IT intermedio.
In un recente webinar abbiamo approfondito l'implementazione della decentralizzazione e del self-service. Ecco tre importanti considerazioni sull'applicazione del framework Data Mesh:
1. I domini logici aiutano a raggiungere il decentramento
Il Data Mesh pone l'accento sulla decentralizzazione, sull'accesso self-service, sui prodotti di dati di dominio e sulla governance computazionale federata. Sfida fondamentalmente il modo di pensare delle architetture di dati tradizionali, in cui di solito esiste un unico dominio di produzione e le richieste di dati (che si tratti di integrazione di dati, sviluppo di pipeline o creazione di prodotti di dati) passano normalmente attraverso un dipartimento IT. Di conseguenza, l'architettura dei dati tradizionale è un ambiente rigido con un solo dominio di produzione, privo della flessibilità necessaria per implementare domini multipli e indipendenti, per non parlare della scalabilità di questi domini per supportare un numero elevato di integratori cittadini. È semplicemente troppo complesso per farlo.
In soccorso ci sono i domini logici. SnapLogic, altamente scalabile, consente la distribuzione di domini logici (pochi, una dozzina o alcune decine), che chiamiamo Org. Ogni Org è logicamente a sé stante, e ognuna ha il proprio set di asset. La centralizzazione è molto più semplice.
2. L'integrazione federata è fondamentale per l'implementazione di una rete di dati.
La capacità di distribuire domini logici è solo una considerazione importante quando si pensa di implementare un framework data mesh. In generale, l'obiettivo è quello di federare tutte le necessità di integrazione in un'unica infrastruttura. In questo modo si ridurrà anche la complessità e il tempo di implementazione di un data mesh o data fabric.
Quando parlo di tutte le necessità di integrazione che una rete di dati o un data fabric richiederanno, intendo una base infrastrutturale comune e super iPaaS per la distribuzione di integrazioni di dati, integrazioni e automazioni da app ad app, integrazioni e servizi di dati basati su API e anche connettività e preparazioni di integrazione di dati GenAI/AI. Una soluzione unica per la federazione di queste funzioni vi consentirà di avere successo nella vostra implementazione di data mesh o data fabric.
3. Una struttura è necessaria per un modello di self-service che funzioni senza intoppi.
Tutte le aziende vogliono avere utenti più forti. Nessuna azienda vuole il Far West e l'IT ombra.
Una qualche forma di meccanismo di controllo è necessaria per gestire una struttura decentralizzata e il self-service. Agli occhi di alcuni, un punto di controllo potrebbe essere in contrasto con lo spirito del Data Mesh, il cui concetto si basa sul decentramento.
In termini pratici, tuttavia, è necessario un qualche tipo di controllo orchestrato (ad esempio, politiche di self-service), che provenga dall'IT, da un gruppo di eccellenza o dalla leadership tecnica del gruppo aziendale, per assicurare un sistema nervoso centrale per l'amministrazione e la gestione dell'infrastruttura decentralizzata. Questo è ciò che SnapLogic definisce "managed self-service". Se la direzione è affidata all'IT, i team IT e aziendali hanno l'opportunità di collaborare insieme per ottenere vantaggi reciproci. E naturalmente, non c'è bisogno di dirlo, la piattaforma di integrazione federata deve avere funzioni di controllo della sicurezza e di fornitura che aiutino il processo. A lungo termine, le aziende che possiedono e gestiscono i dati tramite controlli, amministrazione e governance federati miglioreranno l'affidabilità e la qualità dei loro dati, offriranno una buona esperienza agli utenti e produrranno operazioni senza intoppi.
I tempi moderni richiedono un approccio moderno alla costruzione di un'infrastruttura per i dati.
Come si è detto all'inizio, si tratta di disporre dell'infrastruttura necessaria per soddisfare la crescente domanda di dati, e non solo per scopi analitici. Ma anche per ciò che sarà necessario per supportare le nuove iniziative di IA e GenAI. Pertanto, anche se sembra che il suo nome (data mesh o data fabric o altro) sarà oggetto di dibattito nel settore per un po' di tempo, abbracciamo comunque il cambiamento che il data mesh promette: una visione di scalabilità del dominio organizzativo e di accessibilità democratizzata dei dati che si combinano per ottenere risultati aziendali migliori, più velocemente. Ciò sarà importante in questa nuova era di AI e GenAI.
Per saperne di più sull'implementazione del decentramento e del self-service gestito per il vostro ambiente. Per vedere queste funzionalità in azione, guardate il nostro ultimo webinar on demand: Data Mesh Drill Down: una tabella di marcia verso i prodotti di dati self-service e l'empowerment aziendale
