Cos’è l’ottimizzazione dei dati?
Cos’è l’ottimizzazione dei dati?
L’ottimizzazione dei dati è il processo di miglioramento della qualità dei dati al fine di massimizzarne l’utilità per lo scopo previsto. Le organizzazioni moderne raccolgono dati da migliaia di origini per l’IA, l’analisi e il processo decisionale basato sui dati. L’ottimizzazione dei dati implica l’ordinamento e la pulizia di questi ultimi per rimuovere ridondanze, incongruenze e altri errori. Assicura che le informazioni siano pertinenti, significative e complete per analisi di alta qualità.
Quali sono i vantaggi dell’ottimizzazione dei dati?
L’ottimizzazione dei dati è importante per la precisione delle analisi, l’efficienza delle risorse e la riduzione dei costi.
Uso efficiente delle risorse
Lavorare con i dati richiede risorse di archiviazione, calcolo e memoria. Quando vengono applicate tecniche di ottimizzazione dei dati, i dati sottostanti richiedono meno spazio di archiviazione e meno risorse per l’elaborazione. I costi vengono efficacemente ridotti per una maggiore efficienza.
Funzionalità di analisi avanzate
L’analisi avanzata, che include il machine learning (ML) e l’intelligenza artificiale (IA), richiede informazioni sui dati che vanno oltre la tradizionale business intelligence (BI). I dati di alta qualità, altamente accessibili e organizzati prodotti durante il processo di ottimizzazione consentono di implementare tecnologie di analisi dei dati più avanzate.
Massimizzazione dell’uso dei dati
L’ottimizzazione dei dati ne massimizza l’uso migliorando l’accessibilità, l’usabilità e l’efficienza dei dati. La rimozione di ridondanze, incoerenze ed errori contribuisce a migliorare l’utilizzo dei dati, estendendo i casi d’uso interni ed esterni dei dati.
Supporto del dimensionamento a costi contenuti
Il dimensionamento dei dati a costi contenuti implica l’aumento del volume di dati senza influire in modo significativo sulle risorse necessarie per soddisfare tale volume di dati più ampio. Implementando l’ottimizzazione dei dati, non vengono ridotti al minimo solo i costi di archiviazione ed elaborazione, ma anche le risorse di archiviazione e calcolo grazie all’aumento del volume dei big data. Le tecnologie basate sul cloud come il calcolo on demand e le istanze ridimensionate possono ridurre ulteriormente i costi nell’elaborazione dei big data.
Quali sono le tecniche chiave di ottimizzazione dei dati?
L’ottimizzazione dei dati si riferisce a diverse strategie di ottimizzazione, ognuna delle quali può essere combinata per una maggiore efficienza.
Ottimizzazione dell’archiviazione
L’ottimizzazione dell’archiviazione è una tecnica fondamentale per l’ottimizzazione dei dati, in quanto può influire in modo significativo su efficienza, costi e prestazioni. Le tecniche usate per ottimizzare l’archiviazione di dati includono l’indicizzazione e l’archiviazione a blocchi e su più livelli.
Indicizzazione
L’indicizzazione usa i metadati per consentire un recupero più rapido dei dati, riducendo così i tempi di query.
Archiviazione a blocchi
L’archiviazione a blocchi divide i dati grezzi in blocchi di uguali dimensioni, che possono essere archiviati su più supporti per la massima efficienza di recupero.
Archiviazione su più livelli
L’archiviazione su più livelli distribuisce i dati su più tipi di archiviazione in base a regole e processi specifici per ottimizzare l’efficienza dei big data. Ad esempio, i dati a cui si accede di frequente possono essere archiviati su unità a stato solido (SSD) ad alte prestazioni, mentre i dati usati meno frequentemente possono essere archiviati su dispositivi più lenti e meno costosi come i dischi rigidi (HDD).
Ottimizzazione della qualità
L’ottimizzazione della qualità implica la verifica della coerenza dei dati, l’identificazione degli errori e la garanzia che siano aggiornati. Sono disponibili numerosi strumenti sofisticati di qualità dei dati per coadiuvare il processo di ottimizzazione. Le tecniche di ottimizzazione della qualità dei dati includono la standardizzazione, la deduplicazione e la convalida.
La massimizzazione della qualità dei dati implica:
- il consolidamento dei dati provenienti da varie fonti e formati in un formato standardizzato, usando la trasformazione dei dati;
- la garanzia che non vi siano duplicati nel set di dati;
- la garanzia che i dati siano completi e nel formato corretto, eliminando i dati incompleti o compilandoli a tale scopo.
Ad esempio, un numero di telefono deve essere composto da 10 cifre e nessun altro carattere.
Ottimizzazione dell’elaborazione
Le tecniche di ottimizzazione dell’elaborazione includono l’elaborazione parallela, gli algoritmi di ottimizzazione dell’efficienza e le strategie di caching.
L’elaborazione parallela distribuisce le attività di elaborazione dei dati su più CPU, riducendo drasticamente i tempi di calcolo. Anziché usare algoritmi multiuso, è possibile utilizzare algoritmi su misura per specifiche attività di dati, riducendo il carico della CPU e accelerando l’elaborazione dei dati.
La tecnica di caching archivia i dati usati di frequente nella memoria più veloce disponibile per ridurre al minimo i tempi di recupero.
Ottimizzazione delle query
L’ottimizzazione delle query sfrutta diverse tecniche di database per migliorare la velocità, l’efficienza e l’uso delle risorse durante il recupero dei dati. Di seguito sono riportate le tecniche di ottimizzazione delle query, a seconda del tipo di database.
- L’indicizzazione usa i metadati per consentire un recupero più rapido
- Il filtro selettivo recupera solo le righe necessarie dal database
- La proiezione delle colonne recupera solo le colonne necessarie dal database
- Il caching delle query memorizza le query usate di frequente in una memoria veloce
- La query parallela distribuisce le attività di query tra più CPU
- Il partizionamento divide le tabelle di database di grandi dimensioni in tabelle più piccole e specifiche per le query
Ottimizzazione della governance
L’ottimizzazione della governance dei dati garantisce che i dati soddisfino tutti i requisiti di sicurezza e normativi in modo efficiente. Questo tipo di ottimizzazione dei dati inizia con la definizione di policy, processi e framework dimensionabili e sicuri per la conformità.
L’ottimizzazione della governance dei dati può coinvolgere i seguenti strumenti e tecniche.
- Strumenti di conformità automatizzati per far rispettare la conformità alle normative
- Automazione della gestione del ciclo di vita dei dati per automatizzare la creazione, la conservazione, l’archiviazione e l’eliminazione dei dati
- Framework di qualità dei dati per condurre controlli automatici della qualità
- Controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) per limitare l’accesso agli utenti autorizzati
- Piattaforme di governance centralizzate per policy e processi di gestione dei dati
- Programmi di formazione e sensibilizzazione per educare le parti interessate sulle policy e le best practice
In che modo le organizzazioni possono implementare l’ottimizzazione dei dati?
Il processo di ottimizzazione dei dati richiede pianificazione strategica, l’aderenza alle policy interne e il perfezionamento continuo.
Prima di implementare tecniche di ottimizzazione dei dati, le organizzazioni dovrebbero valutare i dati, i processi e le tecnologie attuali. È in questa fase che si determinano nuovi obiettivi e indicatori chiave di prestazione (KPI) per identificare quali tecniche di ottimizzazione dei dati sono appropriate e come dimostrare risultati misurabili.
Stabilisci la governance dei dati
Lo sviluppo di un framework di governance dei dati è il primo passo verso l’ottimizzazione dei dati. La governance dei dati include processi e policy che garantiscono che i dati siano nelle condizioni adeguate per supportare le iniziative e le operazioni aziendali. Inoltre, determina ruoli, responsabilità e standard per il loro uso.
Ottimizzando i dati con un framework di governance dei dati, le organizzazioni possono trarre vantaggio da maggiore usabilità, dimensionamento, mitigazione del rischio, allineamento degli stakeholder e conformità.
Implementa un approccio data-as-a-product
Un approccio data-as-a-product (DaaP) organizza i dati interni con le stesse tecniche di gestione di un prodotto aziendale. Il DaaP include un chiaro proprietario del prodotto, responsabilità definite, fornitori di dati approvati, standard consolidati, modelli di progettazione consolidati, documentazione completa, set di dati e record digitali ben definiti e solide strutture di governance per tutto il ciclo di vita dei dati.
Questo approccio sistematico offre l’ottimizzazione dei dati tramite un DaaP di alta qualità e facilmente accessibile per utenti interni ed esterni.
Configura la catalogazione dei dati
Un catalogo dati elenca tutti i dati raccolti ed elaborati da un’organizzazione, archiviandoli in un unico posto: il catalogo dati. La configurazione di un catalogo dati può aiutare nell’ottimizzazione dei dati rendendoli più facilmente accessibili e rilevabili.
La configurazione della catalogazione dei dati ne riduce la ridondanza, facilita la collaborazione, migliora il dimensionamento e consente l’automazione. Quando vengono applicati gli standard dei metadati, il catalogo migliorerà anche la qualità dei dati.
Integra i tuoi dati
Uno dei principi chiave dell’ottimizzazione dei dati è l’accessibilità. Il modo più rapido, semplice ed economico per rendere accessibili tutti i dati è spostarli in una posizione centralizzata nel cloud. La migrazione a un data lakehouse basato su cloud combina la flessibilità di un data lake con le funzionalità di analisi dei dati di un data warehouse.
I vantaggi dei data lakehouse includono accesso unificato ai dati, dimensionamento, collaborazione avanzata, interoperabilità e uso efficiente delle risorse.
Configura l’automazione
Per facilitare l’implementazione delle tecniche di ottimizzazione dei dati, quasi ogni aspetto del processo di ottimizzazione può essere automatizzato con il giusto strumento di ottimizzazione dei dati. La scelta del giusto strumento di ottimizzazione dei dati dipende dal caso d’uso specifico e dalla tecnica di ottimizzazione necessaria.
Sono disponibili strumenti di automazione per l’ottimizzazione dei dati attraverso l’integrazione, l’estrazione, trasformazione e caricamento (ETL), la qualità e la pulizia dei dati, la governance e la catalogazione, l’archiviazione e la compressione, l’elaborazione dei dati, l’automazione e l’orchestrazione dei flussi di lavoro e l’ottimizzazione di database e query.
Garantisci il dimensionamento
L’uso di risorse dimensionabili garantisce alle organizzazioni i vantaggi in termini di efficienza delle risorse derivanti da molte tecniche di ottimizzazione dei dati. L’archiviazione, l’elaborazione e l’analisi dei dati basate sul cloud possono aiutare a rafforzare il dimensionamento nell’ottimizzazione dei dati, con istanze di dimensioni adeguate ed elaborazione on demand.
In che modo AWS può supportare le tue attività di ottimizzazione dei dati?
Analisi su AWS offre un set completo di funzionalità per ogni requisito di ottimizzazione dei dati. Dall’ottimizzazione dei dati e dall’analisi dei dati SQL allo streaming, alla ricerca e alla business intelligence, AWS offre prezzi, prestazioni e dimensionamento senza pari con una governance integrata. Scegli servizi su misura ottimizzati per carichi di lavoro specifici o semplifica, gestisci e ottimizza i tuoi dati e i flussi di lavoro di IA con Amazon SageMaker.
Ad esempio, puoi usare:
- Amazon Athena, Amazon EMR e AWS Glue per analizzare, preparare e integrare i dati per l’analisi e l’IA.
- Amazon Data Firehose e Amazon Kinesis per creare, dimensionare e gestire pipeline di dati in streaming in tempo reale senza l’onere della gestione dell’infrastruttura di archiviazione di dati.
- Amazon DataZone e Amazon SageMaker Catalogue consentono ai clienti di catalogare, rilevare, condividere e gestire i dati archiviati su AWS, on-premises e origini di terze parti.
- Amazon Redshift e i data lake su Amazon S3 per accedere, analizzare e ottimizzare i dati in data lakehouse, data warehouse e data lake.
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