Che cos'è un data fabric?
Data fabric è definito come un'architettura dati integrata che comprende processi di gestione dei dati e facilita l'integrazione end-to-end di numerosi pipeline di dati in un'organizzazione. È un'architettura che aiuta a standardizzare numerosi processi di gestione dei dati attraverso diversi ambienti, come on-premises o nel cloud. Può essere implementato "ovunque", il che include cloud (ibrido, pubblico e privato), on-premises, edge e dispositivi IoT. Il data fabric aiuta a garantire la coerenza tra i vari ambienti integrati.
Vantaggi dell'uso del data fabric
Alcuni vantaggi del data fabric includono:
- Aumentata visibilità nel panorama dei dati: Poiché il data fabric è una piattaforma unificata, fornisce ai suoi utenti una maggiore visibilità nel panorama dei dati altamente complesso ed eterogeneo di un'organizzazione.
- Analisi approfondite e approfondimenti: Poiché il data fabric aiuta a connettere diversi pipeline di dati all'interno delle organizzazioni e fornisce una visibilità completa, rende più facile per gli utenti dei dati controllare e gestire i dati, consentendo approfondimenti più efficaci per guidare decisioni aziendali basate sui dati. Questo aiuta le aziende a diventare più "data-driven" e a fornire una solida giustificazione per qualsiasi decisione aziendale.
- Casi d'uso in tutta l'organizzazione: Il data fabric può beneficiare quasi tutti i dipartimenti all'interno di un'azienda e non è limitato a pochi selezionati. Rilevamento delle frodi e gestione della sicurezza, team di governance e conformità, dipartimenti di vendita e marketing, dipartimenti di ingegneria, ecc., possono tutti fare uso delle piattaforme di data fabric.
- Ottimizzazione: Le piattaforme di data fabric aiutano a monitorare e osservare i costi di archiviazione (su un cloud ibrido o on-premises), contribuendo a migliorare l'efficienza complessiva. Le aziende possono decidere di scalare su/giù in base agli approfondimenti ricevuti e concentrarsi sull'ottimizzazione delle risorse.
Elementi di base di un data fabric
È essenziale identificare gli elementi fondamentali del data fabric. Alcuni di essi sono elencati di seguito:
- Grafo della conoscenza: Un grafo della conoscenza è un tipo di rappresentazione dei dati che utilizza grafi per identificare interconnessioni, relazioni e collegamenti. Poiché il nucleo del data fabric dipende dalle integrazioni, un software di data fabric dovrebbe essere in grado di creare un grafo della conoscenza che possa connettere numerose fonti di dati disparate.
- Capacità di integrazione: Le piattaforme di data fabric dovrebbero essere in grado di integrare vari pipeline di dati. Ciò include la capacità di estrarre, trasformare e gestire i dati per garantire l'efficienza delle prestazioni.
- Governance dei dati: Le politiche sui dati, la governance dei dati e la conformità dei dati devono essere seguite quando si costruiscono integrazioni di dati.
- Gestione del ciclo di vita dei dati: Il data fabric dovrebbe sovrintendere alla gestione del ciclo di vita dei dati end-to-end.
- Supporto cloud: Le piattaforme di data fabric dovrebbero essere in grado di funzionare sia on-premises che in ambienti cloud.
- Supporto agli strumenti analitici: Poiché il data fabric è mirato a fornire dati puliti e completi, una piattaforma di data fabric adeguata dovrebbe avere alcune capacità analitiche o connettività ad altri strumenti analitici.
Data fabric vs. data mesh
Il data fabric è spesso confuso con il data mesh, ma i due hanno alcune differenze fondamentali. Sebbene entrambi i software si riferiscano all'architettura di gestione dei dati e alla sua integrazione, la differenza è che il data mesh coinvolge una componente umana—consegnando i dati a persone e team specifici per il dominio aziendale. Adatta il concetto di "dati come prodotto", il che significa che diversi team gestiranno solo i dati nel loro pipeline. È altamente decentralizzato e garantisce che ogni dominio rimanga responsabile del proprio pipeline di dati. Il data fabric, d'altra parte, consente di estrarre, trasformare e lavorare su qualsiasi dato da qualsiasi posizione e comprende l'intero ciclo di vita dei dati.
Preethica Furtado
Preethica is a Market Research Manager at G2 focused on the cybersecurity, privacy and ERP space. Prior to joining G2, Preethica spent three years in market research for enterprise systems, cloud forecasting, and workstations. She has written research reports for both the semiconductor and telecommunication industries. Her interest in technology led her to combine that with building a challenging career. She enjoys reading, writing blogs and poems, and traveling in her free time.
