Data management non significa solo gestire i dati, ma abbracciare una strategia e una metodologia in grado di sbloccare il potenziale di un’azienda. Abbiamo fornito una panoramica delle principali tecniche e soluzioni che supportano le aziende in questo delicato compito.
Il Data management, oggigiorno, non può prescindere da strumenti e tecniche avanzate, dall’impiego dell’AI e del machine learning, così come di caratteristiche di interoperabilità e velocità di trasmissione ed elaborazione del dato.
Dall’introduzione dei big data in poi, la DataOps è sicuramente stato il cambiamento culturale principale nella gestione dei dati all’interno di un’organizzazione.
La DataOps è una metodologia che permette di migliorare e gestire le informazioni che passano attraverso l’estrazione, la trasformazione e la messa a disposizione degli utenti. Può definirsi come tale l’insieme delle pratiche e delle tecniche di gestione dei dati (Data Management) utilizzate per migliorare la comunicazione, l’integrazione e l’automazione dei flussi tra gestori di dati (data manager) e utenti (data user) all’interno di un’organizzazione.
Per rendere disponibili tali informazioni ai data manager e ai data user, è necessario che i dati siano tracciati, semplificati e trasformati in un linguaggio e in una modalità espressiva comprensibile per l’architetto, il business manager e l’utente finale. Non è sufficiente conoscere la posizione dei dati e la specifica forma che questi assumono. Per un utilizzo e una gestione efficiente è fondamentale comprendere il percorso di trasformazione e il significato che i dati finali acquisiscono attraverso il processo di arricchimento.
La certezza di disporre di dati in grado di fornire i valori necessari all’elaborazione di analisi chiave per un business è un fattore centrale nella definizione di qualità delle informazioni. Il processo di DataOps ne segue il percorso e valida le informazioni per l’utente finale all’interno di un ciclo di vita dei dati sicuro, tracciato e qualificato.
Altre soluzioni di Data Management
La gestione dei dati deve puntare a integrare metodi quantitativi e qualitativi per fornire un quadro più completo dei processi aziendali e assicurare di non perdere alcun dettaglio fondamentale. Utilizzare una strategia avanzata di Data Management aiuta le aziende a potenziare il loro carattere data-driven migliorando le informazioni provenienti da fonti disparate, tenendo conto delle dinamiche aziendali complesse.
Data Modeling
É uno strumento di modellazione dati utilizzato per rilevare, visualizzare, progettare, distribuire e standardizzare risorse di dati aziendali di alta qualità. Riproduce logicamente, concettualmente e concretamente i dati, le connessioni che intercorrono fra essi e le regole che li governano.
Il Data Management diventa più efficiente, i costi di gestione dei dati vengono notevolmente ottimizzati e le iniziative data-driven risultano semplificate. In tal modo si riducono le attività aziendali ridondanti eliminati i silos e implementati modelli riutilizzabili e analisi standard.
Enterprise Data Architecture
Indipendentemente dalla strategia di gestione dei dati, il primo step è organizzare e strutturare meglio i dati, vale a dire creare architetture funzionali, flessibili e potenti che forniscano attività analitiche e soddisfino le esigenze aziendali.
La disciplina EA considera un’organizzazione complessa e intrecciata di sistemi. Una gestione efficace di tale portata e complessità richiede strumenti e approcci utili e comprensibili per gli architetti. Un framework di architettura fornisce gli strumenti e approcci necessari per estrarre queste informazioni ad un livello di dettaglio gestibile.
La creazione di un’architettura di dati completamente gestita, ad esempio in cloud, consente di liberare tempo e risorse per concentrarsi sulle attività di intelligence, aumentando al contempo la capacità e la qualità di archiviazione e analisi e l’elaborazione di enormi quantità di dati in tempo reale e in batch per un data management performante ed efficace.
Data Governance
È una pratica collaborativa e strategica che consente di scoprire e tracciare i dati, comprenderli correttamente e massimizzarne la sicurezza, la qualità e il valore. La Data Governance definisce, implementa e applica l’insieme di regole e comportamenti che identificano il Data Management servendosi di tutti gli strumenti e procedure necessari. Rispetto alla governance dei dati, il data management costituisce la parte operativa: Secondo da definizione del DAMA, Data Management Association International, è “un termine utilizzato per descrivere tutti i processi utilizzati per pianificare, definire, abilitare, creare, acquisire, mantenere, utilizzare, archiviare, recuperare, controllare ed eliminare i dati”.
La Data Governance, invece, è l’elemento chiave della gestione dei dati, perché fa riferimento alle esigenze correlate al ciclo di vita dei dati di un’azienda, è la competenza che non può mancare a un’organizzazione che desideri migliorare i propri data asset.
Business Process
La modellazione BP fa parte delle iniziative di gestione e di miglioramento dei processi aziendali per documentare il funzionamento di un’organizzazione, inclusi i processi di gestione, operativi e di supporto. Attraverso vari grafici e diagrammi, fornisce una rappresentazione degli elementi di business e del modo in cui interagiscono.
I dati hanno valore solo se inseriti in un contesto e sono proprio i processi aziendali a fornirlo I modelli dei processi aziendali aiutano a identificare dove vengono utilizzate le informazioni e da chi, con un chiaro impatto su tutte le iniziative di data Management, oltre a contribuire a identificare le priorità aziendali. La definizione delle priorità dei dati critici per il business è un passo importante in qualsiasi disciplina di gestione dei dati. Il processo aziendale aiuta quindi a creare il contesto per poi stabilire la priorità e determinare i dati critici che contribuiscono al successo dell’azienda. In un ambiente aziendale sempre guidato dal rapporto costi-benefici, l’utilizzo di modelli di processo per comprendere meglio l’utilizzo dei dati aiuta a capire i benefici e a favorire l’efficienza che riduce i costi.
