Cos'è la gestione dei dati?

La gestione dei dati è il processo di raccolta, archiviazione, protezione e utilizzo dei dati di un'organizzazione. Le organizzazioni utilizzano i propri dati per supportare processi operativi quali l'elaborazione delle transazioni e le interazioni con i clienti. Devono inoltre integrare i propri dati per la business intelligence, l'analisi, l'IA e per scopi decisionali in tempo reale. La gestione dei dati include tutte le politiche, gli strumenti e le procedure che migliorano l'usabilità dei dati nei limiti previsti da leggi e normative vigenti.

I dati sono una risorsa preziosa per le organizzazioni moderne. Avendo la possibilità di accedere a grandi volumi e a diverse tipologie di dati, le organizzazioni investono cifre importanti nell'infrastruttura di archiviazione e gestione dei dati. Le organizzazioni utilizzano sistemi di gestione dei dati per automatizzare i processi aziendali operativi e analizzare i dati per informare le decisioni aziendali. Ecco alcuni ulteriori vantaggi specifici della gestione dei dati.

Efficienza operativa

I sistemi di gestione dei dati aiutano le organizzazioni a elaborare grandi volumi di transazioni e dati operativi in modo efficiente. Si assicurano che le transazioni vengano acquisite in modo accurato e coerente, riducendo al minimo gli errori nei registri finanziari, negli aggiornamenti dell'inventario, negli account dei clienti e in altri flussi di lavoro operativi. Oltre all'elaborazione delle transazioni, questi sistemi possono automatizzare le operazioni aziendali di routine e fornire una registrazione affidabile, offrendo la coerenza necessaria per le attività in tempo reale. Grazie a questi vantaggi in termini di efficienza, i sistemi di gestione dei dati aiutano le organizzazioni a offrire esperienze per il cliente senza interruzioni, preservare la fiducia e mantenere i processi quotidiani efficienti e scalabili.

Maggiori entrate e profitti

L'analisi dei dati fornisce informazioni più approfondite su tutti gli aspetti di un'azienda. È possibile sfruttare queste informazioni per ottimizzare le operazioni aziendali, ottenere informazioni che promuovono decisioni più informate per aumentare i ricavi e ridurre i costi. L'analisi dei dati si rivela utile anche per riuscire a prevedere quello che può essere l'impatto futuro delle decisioni prese, migliorando così il processo decisionale e la pianificazione aziendale. Pertanto, migliorando le loro tecniche di gestione dei dati le organizzazioni possono registrare una crescita significativa dei ricavi e dei profitti.

Minore incoerenza dei dati

Le incoerenze dei dati nell'elaborazione delle transazioni possono portare a errori quali record duplicati, saldi contabili errati e scorte non corrispondenti, che possono causare interruzioni delle operazioni, minare la fiducia dei clienti e aumentare i costi di riparazione. Le incoerenze nell'analisi dei dati possono derivare da silos di dati.

Un silo di dati è una raccolta di dati non elaborati all'interno di un'organizzazione a cui può accedere solo un reparto o un gruppo. L'utilizzo di un silo di dati, quindi, crea delle incongruenze che riducono l'affidabilità dei risultati ottenuti dall'analisi dei dati. Le soluzioni di gestione dei dati, invece, integrano i dati e creano una vista centralizzata che può garantire una migliore collaborazione tra i reparti.

Conformità normativa

Leggi quali il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e il California Consumer Privacy Act (CCPA) sono pensate per salvaguardare i dati dei clienti. Queste leggi sulla protezione dei dati includono mandati che richiedono:

• Consenso all'acquisizione dei dati
• Controlli rigorosi sulla posizione e sull'uso dei dati
• Archiviazione ed eliminazione sicura dei dati su richiesta

Pertanto, le organizzazioni hanno bisogno di un sistema di gestione dei dati accurato e riservato per proteggere i dati e mantenerne l'accuratezza.

L'architettura e la modellazione dei dati sono fondamentali per una strategia di gestione dei dati di successo.

Architettura dei dati

L'architettura dei dati è il framework generale che descrive e disciplina la raccolta, la gestione e l'utilizzo dei dati di un'organizzazione. Il piano di gestione dei dati include dettagli tecnici, come database operativi, data lake, data warehouse e server, più adatti all'implementazione della strategia di gestione dei dati.

Modellazione dei dati

La modellazione dei dati è il processo di creazione di modelli di dati concettuali e logici che visualizzano i flussi di lavoro e le relazioni tra diversi tipi di dati. La modellazione dei dati parte solitamente dalla rappresentazione concettuale dei dati e prosegue con la loro rappresentazione nel contesto delle tecnologie scelte. I professionisti dei dati creano molte tipologie differenti di modelli di dati durante la fase di progettazione dei dati.

La pratica della gestione dei dati comprende la raccolta e la distribuzione di dati di alta qualità, oltre alla governance dei dati, per controllare l'accesso ai dati.

La governance dei dati include le policy e le procedure che un'organizzazione implementa per gestire la sicurezza dei dati, l'integrità e l'utilità responsabile dei dati. Definisce la strategia di gestione dei dati e determina chi può accedere a quali dati. Le policy di governance dei dati stabiliscono anche la responsabilità nel modo in cui i team e gli individui accedono e utilizzano i dati. Le funzioni di governance dei dati generalmente includono:

Profilazione dei dati

La profilazione dei dati è il processo diagnostico di analisi dei dati necessario a determinarne la struttura, la qualità e le caratteristiche. Questo è il primo passo per comprendere un set di dati esistente, per decidere se è necessario rifattorizzare prima dell'uso.

Data lineage

Il data lineage tiene traccia dei flussi di dati all'interno di un'organizzazione. Il data lineage con data e ora viene utilizzata per determinare da dove proviene un dato, come è stato utilizzato e quando e come è stato trasformato. Questo processo di gestione dei dati è particolarmente importante nei processi di audit.

Catalogo dati

I cataloghi di dati sono una raccolta delle risorse dati dell'organizzazione e dei relativi metadati. Archiviando tutte le informazioni relative ai dati in un catalogo centrale, diventa il principale registro dei dati all'interno dell'organizzazione. Gli utenti possono aspettarsi che il catalogo dati contenga le informazioni più aggiornate su tutte le risorse dati.

Sicurezza dei dati e controllo degli accessi

La governance dei dati aiuta a prevenire l'accesso non autorizzato ai dati e a proteggerli dal danneggiamento. La sicurezza dei dati e il controllo degli accessi coprono tutti gli aspetti della protezione dei dati, come i seguenti:

• Impedire lo spostamento o l'eliminazione accidentali dei dati
• Proteggere l'accesso alla rete per ridurre il rischio di attacchi
• Verificare che i data center fisici che archiviano i dati soddisfino i requisiti di sicurezza
• Proteggere i dati anche quando i dipendenti vi accedono da dispositivi personali
• Autenticare e autorizzare gli utenti e impostare e applicare le autorizzazioni di accesso per i dati
• Aiuta a garantire che i dati archiviati siano conformi alle leggi del paese in cui sono archiviati
• Aggiunta di ulteriori livelli di controllo per i dati sensibili

Conformità dei dati

Le policy di conformità dei dati riducono il rischio di sanzioni o azioni normative. Il rispetto delle leggi sulla conformità come il GDPR e il CCPA è fondamentale per le operazioni.

Le attività di conformità si concentrano sulla modellazione dei dati, sui controlli del software e sulla formazione dei dipendenti in modo che il rispetto delle leggi avvenga a tutti i livelli. Ad esempio, un'organizzazione collabora con un team di sviluppo esterno per migliorare i propri sistemi di dati. I responsabili della governance dei dati verificano che tutti i dati personali vengano rimossi prima di passarli al team esterno affinché li utilizzi a scopo di test.

Gestione del ciclo di vita dei dati

La gestione del ciclo di vita dei dati si riferisce al processo di gestione dei dati durante il loro ciclo di vita. 

Ad esempio:

• I dati devono essere verificati al momento dell'ingestione e a intervalli regolari
• Ai fini della revisione, i dati devono essere conservati per periodi di tempo specifici
• I dati devono essere cancellati quando non sono più necessari

Gestione della qualità dei dati

Gli utenti dei dati si aspettano che i dati siano sufficientemente affidabili e coerenti per ogni caso d'uso.

I responsabili della qualità dei dati si occupano di misurare e migliorare la qualità dei dati di un'organizzazione. In particolare, esaminano sia i dati esistenti che quelli nuovi e verificano che soddisfino gli standard. Possono anche impostare processi di gestione dei dati che impediscono l'ingresso di dati di bassa qualità nel sistema. Gli standard di qualità dei dati generalmente misurano quanto segue:

• Mancano le informazioni chiave o i dati sono completi? (Ad esempio, il cliente tralascia le informazioni chiave di contatto)
• I dati soddisfano le regole di base per il controllo dei dati? (Ad esempio, un numero di telefono deve essere composto da un determinato numero di cifre)
• Con che frequenza vengono visualizzati gli stessi dati nel sistema? (Ad esempio, presenza di dati doppi sullo stesso cliente)
• I dati sono accurati? (Ad esempio, il cliente inserisce l'indirizzo e-mail errato)
• La qualità dei dati è coerente in tutto il sistema? (Ad esempio, la data di nascita è in formato gg/mm/aaaa in un set di dati e in formato mm/gg/aaaa in un altro)

Distribuzione dei dati

Endpoint per la distribuzione dei dati

Per la maggior parte delle organizzazioni, i dati devono essere distribuiti nei vari endpoint in cui sono necessari (o vicino a tali endpoint). Tra questi troviamo sistemi operativi, data lake e data warehouse. La distribuzione dei dati è necessaria a causa delle latenze di rete. Quando i dati sono necessari per l'utilizzo operativo, la latenza di rete potrebbe non essere sufficiente per distribuirli tempestivamente. L'archiviazione di una copia dei dati in un database locale risolve il problema della latenza di rete.

La distribuzione dei dati è necessaria anche per il consolidamento dei dati. I data warehouse e i data lake prendono i dati provenienti da varie fonti per presentare una visione consolidata delle informazioni. I data warehouse vengono utilizzati per l'analisi e il processo decisionale, mentre i data lake fungono da hub consolidato da cui è possibile estrarre i dati per una varietà di casi d'uso, supportando sempre più anche l'analisi direttamente sui dati archiviati al loro interno.

Meccanismi di replica dei dati e impatto sulla consistenza

I meccanismi di distribuzione dei dati hanno un potenziale impatto sulla coerenza dei dati e questa è una considerazione importante nella gestione dei dati.

La forte consistenza deriva dalla replica sincrona dei dati. In questo approccio, quando un valore di dati viene modificato, tutte le applicazioni e gli utenti possono vedere il valore modificato dei dati. Se il nuovo valore dei dati non è stato ancora replicato, l'accesso ai dati viene bloccato fino all'aggiornamento di tutte le copie. La replica sincrona dà priorità alla consistenza piuttosto che alle prestazioni e all'accesso ai dati. La replica sincrona viene spesso utilizzata per i dati finanziari.

La consistenza finale deriva dalla replica asincrona dei dati. Quando i dati vengono modificati, le copie vengono aggiornate (di solito entro pochi secondi), ma l'accesso alle copie obsolete non viene bloccato. Per molti casi d'uso, questo non è un problema. Ad esempio, i post sui social media, i Mi piace e i commenti non richiedono una forte consistenza. Un altro esempio è che, se un cliente cambia il proprio numero di telefono in un'applicazione, questa modifica può essere trasferita in modo asincrono.

Confronto tra streaming e aggiornamenti in batch

I flussi di dati trasmettono rapidamente le modifiche dei dati man mano che si verificano. Questo è l'approccio preferito se è richiesto l'accesso a dati quasi in tempo reale. I dati vengono estratti, trasformati e consegnati a destinazione non appena vengono modificati.

Gli aggiornamenti in batch sono più appropriati quando i dati devono essere elaborati in batch prima della consegna. Un esempio di ciò consiste nel riepilogare o eseguire le analisi statistiche dei dati e fornire solo il risultato. Gli aggiornamenti in batch possono anche preservare la consistenza interna point-in-time dei dati se tutti i dati vengono estratti in un determinato momento. Gli aggiornamenti in batch tramite un processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL o ELT) vengono generalmente utilizzati per data lake, data warehousing e analisi.

Gestione dei dati master

La gestione dei dati master è il processo di gestione della coerenza e della sincronizzazione dei dati aziendali essenziali. Esempi di dati master includono i dati dei clienti, i dati dei partner e i dati dei prodotti. Questi dati fondamentali sono principalmente persistenti e non cambiano spesso. Esempi di questi dati in uso includono il software CRM (Customer Relationship Management) ed Enterprise Resource Planning (ERP).

La gestione dei dati master è essenziale per garantire che questi dati siano accurati su tutti i sistemi, inclusa la sincronizzazione e l'integrazione dei dati negli aggiornamenti.

I big data sono i grandi volumi di dati che un'organizzazione raccoglie ad alta velocità in un breve periodo di tempo. I feed di notizie video sui social media e i flussi di dati provenienti da sensori intelligenti sono esempi di big data. Il dimensionamento, la varietà, la complessità delle operazioni creano difficoltà nella gestione dei big data. Ad esempio, un sistema di big data memorizza i dati come:

• I dati strutturati sono ben rappresentati in un formato tabulare
• Dati non strutturati, come ad esempio documenti, immagini e video
• Dati semistrutturati che combinano i due tipi precedenti

Gli strumenti di gestione dei big data devono elaborare e preparare i dati per l'analisi. Gli strumenti e le tecniche necessari per i big data in genere svolgono le seguenti funzioni: integrazione dei dati, archiviazione e analisi dei dati.

La gestione dei dati nel cloud (CDM) è la gestione dei dati aziendali sul cloud, quando i dati sono inattivi, in elaborazione e in transito. Molte delle medesime pratiche della gestione tradizionale dei dati si applicano alla gestione dei dati sul cloud.

Poiché gli ambienti cloud sono diversi dagli ambienti on-premises standard, il modo in cui i dati vengono gestiti è leggermente diverso. Archiviazione cloud, cloud computing e cloud networking lavorano insieme, insieme ai moderni servizi di gestione dei dati sul cloud, per soddisfare le aspettative di gestione dei dati.

Archiviazione nel cloud

I fornitori di servizi cloud offrono l'archiviazione di dati su più prodotti e servizi, come database operativi, data lake e data warehouse su cloud. Queste soluzioni di archiviazione di dati sono native del cloud, vengono eseguite su istanze cloud e offrono configurazioni di archiviazione virtualizzate per adattarsi a qualsiasi caso d'uso. Le istanze di archiviazione cloud devono essere configurate per soddisfare gli standard dei dati.

Cloud computing

Le istanze di cloud computing sono progettate per elaborare i dati archiviati sul cloud. Queste istanze di calcolo offrono anche molte configurazioni diverse, ognuna per tipi di carichi di lavoro leggermente diversi, come l'elaborazione delle transazioni, l'automazione dei processi, la business intelligence, l'analisi, il machine learning e l'IA. Le istanze di cloud computing devono essere configurate per le regole interne relative alla gestione dei dati nel cloud.

Cloud networking

Le soluzioni di cloud networking come i cloud privati virtuali (VPC) e le reti private virtuali (VPN) offrono reti basate su software. Il cloud networking fornisce l'isolamento segmentando le risorse e assicurando che i carichi di lavoro siano separati in modo sicuro l'uno dall'altro e meglio protetti dagli accessi non autorizzati. I dati in transito su queste reti devono essere gestiti con una combinazione di controlli di prodotto e prodotti per la sicurezza della rete.

Strumenti di gestione dei dati su cloud

Ogni fornitore di servizi cloud offre diverse soluzioni per la gestione dei dati cloud in tutto l'ambiente. Queste funzionalità di gestione dei dati possono includere:

• Servizi di unificazione dei dati, quali data lake e data warehouse
• Servizi di sicurezza dei dati, come la gestione della conformità
• Servizi di qualità dei dati per verificare la presenza di dati validi e di alta qualità
• Soluzioni di inventario dei dati per identificare i dati sensibili utilizzando l'IA e il machine learning

Ogni soluzione di gestione dei dati su cloud è progettata per integrare i servizi fondamentali di archiviazione, elaborazione e trasferimento dei dati offerti sul cloud.

Modello di responsabilità condivisa

Sicurezza e conformità sono responsabilità condivise tra il provider di servizi cloud e il cliente. AWS chiama questo approccio modello di responsabilità condivisa. 

Questo modello condiviso può aiutare ad alleviare il fardello operativo del cliente in quanto il provider cloud aziona, gestisce e controlla i componenti dal sistema operativo host e il livello di virtualizzazione fino alla sicurezza fisica delle strutture in cui il servizio opera. I provider e i clienti di gestione dei dati sul cloud devono comprendere i propri obblighi di gestione e sicurezza dei dati nell'ambito del modello.

Ad esempio, i provider di servizi cloud devono adottare misure per proteggere l'infrastruttura sottostante che supporta le istanze cloud dei clienti. I provider di servizi cloud si assicurano che l'hardware sia aggiornato e funzioni come previsto. I clienti devono quindi assicurarsi che il sistema operativo in esecuzione sull'istanza sia aggiornato.

I clienti devono assicurarsi di disporre di repliche di istanze adeguate tra zone e backup dei dati. Questo aiuta nella coerenza dei dati e li rende recuperabili nel caso di un evento che richieda il disaster recovery.

Di seguito sono riportate le difficoltà più comuni relative alla gestione dei dati.

Scalabilità e prestazioni

Le organizzazioni richiedono un software di gestione dei dati che funzioni in modo efficace su larga scala. Devono monitorare e riconfigurare costantemente l'infrastruttura di gestione dei dati per mantenere i tempi di risposta di picco quando i dati crescono in modo esponenziale. In alternativa, devono utilizzare un software di gestione dei dati serverless che regoli automaticamente la capacità in base alle variazioni del volume di dati e dei carichi di lavoro.

Modifica dei requisiti

Le normative di conformità sono complesse e cambiano nel tempo. Allo stesso modo, anche le esigenze dei clienti e le necessità dell'azienda cambiano rapidamente. Sebbene le organizzazioni abbiano maggiore possibilità di scegliere le piattaforme di gestione dei dati che possono utilizzare, devono valutare costantemente le decisioni sull'infrastruttura per mantenere la massima agilità IT, la conformità legale e i costi ridotti.

Formazione dei dipendenti

Intraprendere il processo di gestione dei dati in può essere difficile in qualsiasi organizzazione. Il volume di dati può essere enorme e potrebbero esistere anche silos interdipartimentali. Pianificare una nuova strategia di gestione dei dati e convincere i dipendenti ad accettare nuovi sistemi e processi richiede tempo e impegno.

Le best practice costituiscono la base per una corretta strategia di gestione dei dati. Di seguito, sono riportati i principi comuni di gestione dei dati per poter creare una solida base per la gestione dei dati.

Collaborazione tra team

Gli utenti aziendali e i team tecnici devono collaborare al fine di garantire che i requisiti dei dati di un'organizzazione siano soddisfatti.

Automazione

Una strategia di gestione dei dati corretta incorpora l'automazione nella maggior parte delle attività di elaborazione e preparazione dei dati. L'esecuzione manuale delle attività di trasformazione dei dati è noiosa e introduce anche errori nel sistema. Anche un numero limitato di attività manuali, come l'esecuzione di processi batch settimanali, può causare colli di bottiglia del sistema. Il software di gestione dei dati può supportare un dimensionamento più rapido ed efficiente.

Cloud computing

Le aziende richiedono soluzioni di gestione dei dati moderne che forniscano loro un ampio set di funzionalità. Una soluzione cloud può gestire tutti gli aspetti della gestione dei dati su larga scala senza compromettere le prestazioni. Ad esempio, AWS offre un'ampia gamma di funzionalità, come database, data lake, analisi, accessibilità dei dati, governance dei dati e sicurezza, da un unico account.

AWS è una piattaforma di gestione dei dati globale che può essere utilizzata per creare una strategia di gestione di dati cloud moderna. I database AWS offrono una base ad alte prestazioni, sicura e affidabile per alimentare applicazioni di IA generativa e altre soluzioni e applicazioni imperniate sui dati che creano valore per l'azienda e i clienti. I database ad alte prestazioni di AWS supportano qualsiasi carico di lavoro o caso d'uso, tra cui database relazionali con un throughput da 3 a 5 volte più veloce rispetto alle alternative, database dedicati con latenza nell'ordine dei microsecondi e funzionalità integrate di database vettoriale con il throughput più elevato e i più alti tassi di richiamo (recall).

AWS offre opzioni serverless che eliminano la necessità di gestire la capacità scalando istantaneamente su richiesta. I database AWS offrono una sicurezza impareggiabile con crittografia a riposo e in transito, isolamento della rete, autenticazione, risoluzione delle anomalie e rigorosa aderenza agli standard di conformità. Questi database sono altamente affidabili, perché i dati vengono replicati automaticamente su più zone di disponibilità all'interno di una Regione AWS. Con oltre 15 motori di database ottimizzati per il modello di dati dell'applicazione, i database completamente gestiti di AWS rimuovono le attività generiche e più onerose dell'amministrazione dei database.

AWS offre un set completo di funzionalità per ogni carico di lavoro di analisi. Dall'elaborazione dei dati e dall'analisi SQL allo streaming, alla ricerca e alla business intelligence, AWS offre prezzi, prestazioni e scalabilità senza pari con una governance integrata. Scegli servizi su misura ottimizzati per carichi di lavoro specifici o semplifica e gestisci i tuoi dati e i flussi di lavoro di intelligenza artificiale con Amazon SageMaker. Se stai iniziando il tuo percorso verso l'utilizzo dei dati o stai cercando un'esperienza integrata, AWS mette a disposizione le funzionalità di analisi adatte per aiutarti a reinventare il tuo business attraverso i dati.

Questi sono alcuni dei servizi che possono supportare l’utente nella creazione di una moderna infrastruttura di dati cloud.

Amazon DataZone è un servizio di gestione dei dati che semplifica e accelera il processo di catalogazione, scoperta, condivisione e gestione dei dati archiviati su AWS, on-premises e su fonti di terze parti.

AWS Glue è un servizio serverless che facilita, velocizza e rende più economica l'integrazione dei dati. È possibile scoprire e connettersi con più di 100 diverse origini dati, gestire i dati in un catalogo centralizzato e creare, eseguire e monitorare visivamente le pipeline di dati per caricare dati nei data lake, data warehouse e lakehouse.

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) è un servizio di archiviazione di oggetti che offre scalabilità, disponibilità dei dati, sicurezza e prestazioni all'avanguardia nel settore. Milioni di clienti di tutte le entità e tutti i settori archiviano, gestiscono, analizzano e proteggono qualsiasi quantità di dati per praticamente qualsiasi caso d'uso, come data lake, applicazioni native del cloud e app mobili.

AWS Lake Formation: consente di gestire, proteggere e condividere dati a livello centrale per l'analisi e il machine learning. AWS Lake Formation aiuta a gestire e dimensionare centralmente le autorizzazioni di accesso ai dati granulari e a condividere i dati con sicurezza all'interno e all'esterno dell’organizzazione.

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) è un servizio di database relazionale facile da gestire ottimizzato per il costo totale di proprietà.

Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) consente di definire e avviare risorse AWS in una rete virtuale isolata logicamente.

Inizia a creare la soluzione di gestione dei dati cloud su AWS creando un account AWS oggi stesso.