Strumenti Data Fabric: vantaggi e caratteristiche – DATAVERSITY

Il termine "data fabric" si riferisce a un'architettura completa che combina livelli hardware fisici, processi di sistema e livelli virtuali per consentire l'accesso, la gestione e l'analisi dei dati di tutti i sistemi in un'unica posizione. Al centro degli strumenti di data fabric c'è il concetto di un livello virtuale che si trova sopra l'infrastruttura dati esistente, come database, file system e archiviazione cloud. Questo livello virtuale funge da livello di astrazione, creando un'unica interfaccia per l'accesso e la gestione dei dati indipendentemente dalla posizione o dal formato.

Gli strumenti Data Fabric sono progettati per fornire a gamma di capacità come l'integrazione di origini dati disparate, la creazione di flussi di lavoro di analisi in tempo reale, l'automazione di attività ripetitive e la fornitura di funzionalità di analisi self-service. Gli strumenti di data fabric consentono alle organizzazioni di abbattere i silos presenti tra diversi dipartimenti o team all'interno di un'organizzazione. Creando un'unica fonte di verità per tutte le parti interessate, questi strumenti consentono una migliore collaborazione e comunicazione tra i team.

Vantaggi derivanti dall'utilizzo degli strumenti Data Fabric nel 2023

Il primo e soprattutto beneficio degli strumenti di data fabric è che gli utenti possono accedere facilmente a tutte le informazioni rilevanti di cui hanno bisogno in un'unica posizione, senza dover passare attraverso più sistemi o applicazioni. Ciò aiuta a risparmiare tempo e riduce il rischio di errori dovuti a duplicazioni o incoerenze. 

Gli strumenti di data fabric automatizzano lo spostamento dei dati tra diversi sistemi. Ciò significa che le aziende possono trasferire facilmente i dati tra l'infrastruttura locale e le piattaforme basate su cloud senza doversi preoccupare di problemi di compatibilità o integrazioni complesse. 

Gli strumenti aiutano a semplificare la gestione dei set di dati tra i sistemi, riducendo così i costi operativi e migliorando l'efficienza. 

Gli strumenti di data fabric automatizzano inoltre molte attività ripetitive e ad uso intensivo di dati, liberando risorse per altre funzioni aziendali critiche. Consentono inoltre l'elaborazione e l'analisi in tempo reale di Big Data. Gli strumenti aiutano le organizzazioni a ottenere informazioni rapide e fruibili per un rapido processo decisionale nelle attività quotidiane.

Gli strumenti Data Fabric garantiscono la protezione completa delle informazioni sensibili sui dati da accessi involontari o violazioni. Con funzionalità di crittografia avanzate, questi strumenti garantiscono la massima tranquillità sapendo che le tue informazioni riservate sono sempre al sicuro. 

Questi strumenti aiutano anche a garantire la conformità requisiti normativi abilitando meccanismi di controllo degli accessi sicuri e funzionalità di auditing. 

By Automatizzare Molte attività di routine associate alla gestione di set di dati di grandi dimensioni su più sistemi, le organizzazioni possono concentrarsi sullo sfruttamento delle informazioni approfondite dai propri dati anziché preoccuparsi dei problemi dell'infrastruttura.

Caratteristiche principali negli strumenti di Data Fabric

Quest'anno dovrebbe portare a compimento progressi significativi negli strumenti del data fabric. Poiché la quantità di dati generati aumenta in modo esponenziale, le aziende hanno bisogno di un modo per gestire, analizzare e ottenere informazioni approfondite da questi dati. IL caratteristiche chiave quest'anno includono:

• Scalabilità: Poiché la quantità di dati generati dalle aziende continua a crescere rapidamente, la scalabilità diventa sempre più importante. 

• Facilità d'uso: Gli strumenti del data fabric non dovrebbero richiedere competenze o conoscenze tecniche approfondite per funzionare in modo efficace. Dovrebbero essere facili da usare e intuitivi in ​​modo che gli utenti non tecnici possano dare un senso ai propri dati. 

• Integrazione: Gli strumenti integrano diverse origini dati, come database, archiviazione cloud e API. Ciò consente alle aziende di accedere a tutti i propri dati da un'unica interfaccia. 
• Gestione dati: Dovrebbero essere disponibili funzionalità per la gestione di grandi volumi di dati, tra cui l'indicizzazione, la ricerca e l'esecuzione di query. 
• Automazione: Queste funzionalità possono aiutare le aziende a semplificare i flussi di lavoro e a ridurre la quantità di lavoro manuale necessario per gestire i propri dati.
• Sicurezza: Privacy dei dati e la sicurezza sono le principali preoccupazioni per qualsiasi azienda che tratta informazioni sensibili. Gli strumenti di data fabric forniscono solide misure di sicurezza per garantire che le informazioni sensibili siano protette da accessi non autorizzati. 

• Governance dei dati: Man mano che le normative sulla privacy e sulla sicurezza dei dati diventano più rigorose, le organizzazioni devono garantire che i loro dati siano ben governati e conformi a tali normative. Un set completo di Data Governance le funzionalità saranno indispensabili per qualsiasi strumento moderno di data fabric.

• Analisi in tempo reale: Funzionalità avanzate di analisi in tempo reale che consentono alle aziende di ottenere informazioni approfondite dai propri dati in modo rapido, accurato e più semplice. 

• Funzionalità di apprendimento automatico: Per ottenere informazioni approfondite da grandi quantità di set di dati strutturati e non strutturati, le funzionalità di machine learning diventeranno sempre più importanti negli strumenti di data fabric del 2023. 

Come scegliere lo strumento giusto 

Gli strumenti di data fabric continuano ad evolversi e fanno passi da gigante nel mondo Gestione dei dati. Questi strumenti consentono alle aziende di integrare, gestire e analizzare perfettamente i propri dati provenienti da varie fonti. Scegliere gli strumenti giusti per le esigenze di un'azienda può essere difficile, date le tante soluzioni disponibili sul mercato. 

L'obiettivo generale di un data fabric è fornire una visione unificata dei dati su diversi sistemi, semplificando per le organizzazioni l'accesso, la gestione e l'analisi delle proprie informazioni. Mentre selezioni lo strumento giusto per la tua attività, ecco alcuni vantaggi e svantaggi a cui prestare attenzione:  

• Integrazione dei dati: Uno dei maggiori punti di forza di uno strumento di data fabric è che può integrare dati provenienti da più fonti. Ciò può portare a migliori capacità analitiche e decisionali.

• Accesso ai dati in tempo reale: Con uno strumento di data fabric, gli utenti possono farlo accedere ai dati in tempo reale da varie fonti senza dover spostare o copiare le informazioni. Ciò può migliorare la velocità e la precisione delle analisi.

• Scalabilità: Gli strumenti di data fabric sono progettati per aumentare o diminuire la scalabilità, a seconda dei volumi di dati in evoluzione di un'azienda. Ciò rende il data fabric una soluzione ideale per le organizzazioni con set di dati in crescita.

• Efficacia dei costi: Fornendo una visione unificata dei dati su diversi sistemi, uno strumento di data fabric aiuta a contenere i costi. 

• Complessità: A seconda dell'architettura del data fabric, potrebbero essere necessarie competenze e risorse specializzate.

• Rischi per la sicurezza: L'integrazione di più fonti di informazioni sensibili in un unico sistema aumenta il rischio di violazioni della sicurezza o di accesso non autorizzato.

• Problemi di prestazione: Se non configurato correttamente, uno strumento di data fabric potrebbe rallentare le prestazioni a causa della maggiore complessità legata all'accesso simultaneo a più origini.

• Blocco del fornitore: La scelta della soluzione di un fornitore potrebbe limitare la flessibilità futura nell'integrazione con altre piattaforme o fornitori.

Nel complesso, sebbene esistano alcuni potenziali svantaggi nell’utilizzo di uno strumento di data fabric, i vantaggi in termini di capacità di analisi e scalabilità migliorate li rendono un’opzione interessante per molte organizzazioni che desiderano gestire i propri set di dati in crescita in modo più efficace nel 2023 e oltre.

Tendenze future negli strumenti di Data Fabric 

Le tendenze future negli strumenti di data fabric potrebbero includere processi completamente automatizzati come l'acquisizione, l'integrazione e la pulizia dei dati. L’automazione consentirà alle organizzazioni di semplificare questi processi e ridurre il rischio di errori. 

Un’altra importante tendenza futura riguarda le funzionalità self-service. Con un volume crescente di dati generati ogni giorno, sta diventando sempre più difficile per i team IT tenere il passo con le richieste di accesso ai dati. Le funzionalità self-service consentiranno ai normali utenti aziendali di accedere ai dati di cui hanno bisogno senza dover fare affidamento sul supporto IT.

L'analisi avanzata dello streaming è un'altra tendenza destinata a plasmare il futuro degli strumenti di data fabric. Man mano che le aziende fanno sempre più affidamento sui dispositivi dotati di sensori, ci sarà una crescente domanda di strumenti in grado di fornire accesso immediato alle informazioni critiche. 

Infine, la sicurezza e la conformità continueranno a essere un’area chiave per le future generazioni di funzionalità degli strumenti di data fabric. Con l’aumento del volume delle informazioni aziendali sensibili, le organizzazioni devono garantire che i loro sistemi di gestione dei dati siano sicuri e conformi alle normative sui dati in continua crescita.

In conclusione, le tendenze future per gli strumenti di data fabric sono incentrate su una maggiore automazione, funzionalità self-service, analisi di streaming e misure avanzate di sicurezza e conformità. 

Confronto di caratteristiche, vantaggi e limiti di tre strumenti

In questa sezione, tre ben noti soluzioni di tessuto dati vengono rapidamente esaminati:

• Microsoft Azure Data Lake è un servizio basato su cloud che offre archiviazione e analisi scalabili per carichi di lavoro di big data. Si integra con altri servizi Microsoft come Power BI ed Excel per una facile analisi e visualizzazione. Tuttavia, i suoi prezzi possono essere complessi da comprendere.

• Colla Amazon Web Services (AWS): AWS Glue è un servizio ETL (Extract-Transform-Load) completamente gestito che semplifica lo spostamento dei dati tra diverse origini come database, applicazioni SaaS o file flat negli ambienti AWS. Offre il rilevamento automatico dello schema ma ha un supporto limitato per i sistemi locali. 

• Tessuto dati Talend: Talend Data Fabric è uno strumento di livello aziendale che fornisce funzionalità di integrazione dei dati end-to-end con funzionalità come l'integrazione dello streaming in tempo reale, algoritmi di profilazione e corrispondenza basati sull'apprendimento automatico e funzionalità di sviluppo di servizi API; potrebbe tuttavia richiedere un periodo di formazione significativo.

In conclusione, ciascuno di questi strumenti di data fabric ha il proprio insieme unico di funzionalità e punti di forza che li rendono adatti a diversi casi d'uso, a seconda delle esigenze dell'organizzazione. Le aziende devono valutare attentamente ciascuna opzione prima di decidere quale   meglio si adatta alle loro esigenze.

Immagine utilizzata su licenza di Shutterstock.com

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• Fonte: https://www.dataversity.net/data-fabric-tools-benefits-and-features/