AES_6 2023

Settembre 2023 n Automazione e Strumentazione Primo piano 24 SCENARI (ML). Il concetto su cui si basa il data fabric è semplificare la gestione dei dati tramite la cre- azione di un livello dati virtualizzato che sta al di sopra dell’infrastruttura dati esistente e fornisce una serie di funzionalità fondamentali per amministrarla e automatizzare molte ope- razioni: queste funzionalità includono l’inte- grazione dati da diverse fonti, tra cui database, data warehouse, data lake, sistemi di storage on-prem e cloud; le funzionalità di astrazione e accesso ai dati, che mascherano la comples- sità dell’infrastruttura dati sottostante; le fun- zionalità di data governance, per salvaguardare gli aspetti di privacy, sicurezza e compliance. Il data fabric comprende anche funzionalità di ricerca e catalogazione dei dati e metadati, nonché le funzionalità analitiche richieste per l’estrazione di insight dai dati a disposizione. Oltre a costituire per i vari utenti aziendali un’unica fonte di verità (SSOT - single source of truth) per i dati, il data fabric è anche in grado di fornire accesso in tempo reale ai dati stessi, soddisfacendo un requisito fondamentale per le imprese che dipendono da insight rapidi e precisi per l’attuazione di prese decisionali e azioni il più possibile informate e proattive. Dal punto di vista del controllo dei costi, un’ar- chitettura data fabric permette di ottimizzare i costi di amministrazione dei dati, grazie alla capacità d’integrare i dati provenienti da molte- plici fonti, eliminando duplicazioni e raziona- lizzando i processi di gestione. Come implementare un data fabric Non esiste una strada valida per tutti, un solo modo di costruire un data fabric. Di certo però vi sono alcune linee guida che è consigliabile seguire. Per esempio, occorre dapprima identificare quali sono le fonti dati esistenti e quali pro- blemi d’integrazione possono creare. È anche importante definire una chiara strategia per i dati, indirizzata a raggiungere gli obiettivi aziendali nello specifico caso d’uso, che pos- sono essere, di volta in volta, l’eliminazione dei silos informativi, il miglioramento della moda- lità di accesso ai dati, il potenziamento della data governance, o, ancora, la creazione di fun- zionalità di analisi dei dati in tempo reale. Un passaggio successivo è la definizione dell’ar- chitettura dati che, a seconda dei requisiti di interoperabilità, prestazioni, scalabilità, sicu- rezza, può richiedere la selezione di differenti strumenti e tecnologie. Premesso che un data fabric può essere imple- mentato adottando, appunto, diverse tecnologie L’architettura data fabric fornisce funzionalità d’integrazione, accesso, data governance, catalogazione, analisi dei dati (fonte: Pixabay)