Gestione dei dati in ambienti ibridi: come Denodo abilita governance, accesso e IA

In knowmad mood abbiamo parlato con il team del nostro partner Denodo in merito alle attuali sfide nella gestione dei dati, del ruolo delle architetture ibride e distribuite e di come si evolve l’ecosistema con approcci come Data Mesh e IA generativa. Vediamo il punto di vista esperto per comprendere dove sta andando la modernizzazione dei dati e quali soluzioni stanno aiutando le organizzazioni ad avanzare con maggiore agilità, sicurezza e controllo.

1. Quali sono le principali sfide nella gestione dei dati, nella situazione odierna in cui predominano le architetture ibride e distribuite? In che modo Denodo Platform aiuta in questa gestione dei dati?

Le architetture di dati che sono il risultato delle iniziative intraprese negli ultimi anni comportano molto spesso una maggiore complessità e diverse sfide in termini di operatività, sicurezza e gestione dei costi.

Questa maggiore complessità è causata dalla complessità stessa che hanno subito le aziende e le organizzazioni.

Per quanto riguarda l’operatività, la coesistenza di più piattaforme e tecnologie introduce complessità nella supervisione, nella manutenzione e nel supporto dei sistemi.

La crescita dei dati, sia in termini di volume che di tipologia, ne rende difficile l’archiviazione e l’analisi, soprattutto in ambienti distribuiti in cui è complicato mantenere i dati sincronizzati tra i sistemi locali e quelli cloud. Le incongruenze possono generare errori e influire sul processo decisionale, senza contare l’impatto economico che ciò può comportare.

D’altra parte, le aziende spesso non hanno una visione chiara di quali dati adeguati siano disponibili, dove e come siano archiviati, il che ne rende difficile l’utilizzo per la pianificazione e l’esecuzione delle attività aziendali e per la conformità normativa. Il fatto che questi dati siano distribuiti tra ambienti locali e cloud è un altro aspetto da tenere in considerazione per ottimizzarne la disponibilità, garantire che siano utilizzati in modo adeguato nei punti di gestione e decisione dell’organizzazione con le prestazioni necessarie e fornire le capacità di self-service nell’accesso ai dati richiesti dall’operatività aziendale.

Tradizionalmente, si è scelto di effettuare diverse copie dei dati per cercare di preservare le applicazioni operative e preparare i dati per il loro utilizzo. Datawarehouse, DataLake e poi Lakehouse sono diverse versioni dello stesso concetto.

Tuttavia, non sembra che si riesca a raggiungere la soluzione ideale, per quante copie dei dati facciamo e/o per quanto decidiamo che tali copie siano realizzate in diverse tecnologie o solo in una. Inoltre, ogni copia dei dati comporta una gestione fisica della pipeline di dati coinvolta, il che impedisce di fornire l’agilità necessaria per rispondere ai cambiamenti e/o alle esigenze del business. D’altra parte, ogni copia dei dati comporta un nuovo set di dati da gestire, anche in termini di sicurezza. Garantire la protezione dei dati mentre questi vengono trasferiti tra ambienti locali e cloud è una sfida. Le violazioni della sicurezza e l’accesso non autorizzato sono rischi importanti da tenere in considerazione.

Queste sfide richiedono soluzioni che funzionino in modo uniforme in ambienti ibridi come se fossero un unico ambiente; devono gestire i dati e l’accesso agli stessi indipendentemente dalla tecnologia in cui risiedono, e separando il mondo fisico e tecnico in cui risiedono dal mondo delle esigenze e della logica aziendale; devono ridurre al minimo la necessità di continuare a proliferare le copie dei dati; devono garantire la disponibilità degli stessi, compreso il self-service, con controllo e governance mentre i dati sono “in movimento”. In altre parole, apportando valore al business.

Questo, in sintesi, è DENODO Platform.

Scarica il rapporto Tendenze nella gestione e nello sfruttamento dei dati https://www.denodo.com/es/document/analyst-report/tendencias-de-la-gestion-y-explotacion-del-dato?utm_source=KMM&utm_medium=email&utm_campaign=KMMmag

2. In che modo l’approccio Data Mesh contribuisce a migliorare la governance e l’accessibilità dei dati e in che modo Denodo facilita l’implementazione di un Data Mesh, promuovendo la decentralizzazione dell’accesso ai dati?

Il Data Mesh, secondo la definizione di Zhamak Dehghani, è un framework architetturale che risolve le sfide avanzate nella gestione dei dati attraverso un approccio distribuito, decentralizzato e logico (anziché fisico). È un concetto molto in linea con l’approccio di DENODO.

D’altra parte, Data Fabric (un altro argomento che è stato rilevante) promuove la centralizzazione, la connessione, la gestione e il controllo dei dati tra diversi sistemi e applicazioni. Anche DENODO concorda con questo approccio e propone soluzioni per raggiungerlo.

Data Mesh propone di gestire i dati come prodotti rilevanti per il business, mentre Data Fabric propone l’integrazione e la gestione dei dati residenti in diversi ambienti, garantendo l’accessibilità e la coerenza dei dati indipendentemente dal sistema in cui risiedono.

Se sommiamo questi due concetti, arriviamo alla realtà che DENODO propone come soluzione.

DENODO Platform si collega alle diverse fonti di dati disponibili nell’azienda, indipendentemente dal fatto che queste fonti siano on-premise o nel cloud, che si tratti di ambienti operativi o strutture di dati informativi come un DataWarehouse, un Datalake, un Lakehouse, … o un foglio Excel.  Grazie a questa connessione, DENODO ottiene i metadati da tutte queste fonti di dati creando un “avatar” logico dei dati esistenti nell’azienda. La differenza importante è che questa visione logica dei dati è centralizzata in un unico sito da cui saranno gestiti l’accesso, la privacy, la sicurezza e la governance dei dati, indipendentemente dalla tecnologia su cui risiede ciascuno di essi e dal fatto che si trovi on-premise o nel cloud.

Da questo “livello base” vengono costruite, all’interno della piattaforma DENODO, le pipeline di dati che daranno origine ai prodotti di dati rilevanti per il business. Nel linguaggio del business. La differenza è che la costruzione di queste pipeline di dati, e del Prodotto Dati stesso, avviene in modo logico e non fisico, il che garantisce una maggiore agilità e capacità di risposta ai cambiamenti e alle nuove esigenze, oltre a risultare molto più veloce ed economico.

Questo livello logico, che è DENODO, gestisce i metadati, i domini di dati, un livello semantico con le informazioni rilevanti per ogni concetto che consente al consumatore di interagire nel proprio linguaggio aziendale, la tracciabilità e la provenienza dei dati, il controllo degli accessi e delle autorizzazioni, la privacy dei dati e la loro gestione per ogni accesso, la dimensione economica (FinOPs) di ogni fonte di dati e la disponibilità reale e operativa dei dati in base a tutte queste politiche definite. I prodotti di dati creati sono messi a disposizione dei consumatori di dati  attraverso praticamente qualsiasi metodo tecnico, da un dashboard per uno strumento di BI a un’API per risolvere le integrazioni tra applicazioni, passando, ovviamente, attraverso un processo che fornisce dati tramite Gen IA.

DENODO separa il livello tecnico in cui risiedono i dati dal livello di consumo in cui l’azienda dispone di tali dati. Pertanto, DENODO è un alleato essenziale in qualsiasi trasformazione tecnologica che abbia a che fare con ambienti informativi e/o operativi, comprese le iniziative Journy-to-Cloud.

Con DENODO, di solito, è più veloce, più flessibile, più sicuro e più economico.

E, a proposito, per quanto riguarda le prestazioni di DENODO come strato intermedio tra le fonti e i consumatori di dati, le migliaia di clienti che abbiamo in oltre 40 settori di attività in più di 30 paesi dicono che non c’è alcun problema. Abbiamo alcuni clienti in cui DENODO risolve più di 11.000 transazioni al secondo. E noi di DENODO saremo lieti di collaborare con knowmad mood per dimostrare a qualsiasi azienda che DENODO non solo non comporta ritardi nelle prestazioni, ma le migliora rispetto ad altre alternative.

3. Qual è l’impatto dell’Intelligenza Artificiale sulla gestione dei dati e come DENODO affronta questo nuovo paradigma?

Nel corso della mia vita professionale, ho visto emergere diverse novità tecnologiche che sembravano destinate a rivoluzionare il mondo imprenditoriale. E credo che, in una certa misura, lo abbiano fatto. Mi riferisco ad esempi come Internet o il CRM.

Tuttavia, ora vedo una differenza tra ciò e l’impatto dell’Intelligenza Artificiale e, in modo significativo, dell’Intelligenza Artificiale Generativa.

L’IA e l’IA generativa non sono solo progressi tecnologici. Sono diventate imperativi strategici per le organizzazioni.

Vedo la relazione tra l’IA e l’IA generativa e i due dati in tre dimensioni.

La prima dimensione è l’uso dell’IA e dell’IA generativa per la gestione dei dati.

DENODO dispone di un motore di IA, che ha continuato ad apprendere e ottimizzarsi per oltre 25 anni, che genera la migliore strategia di accesso alle diverse fonti di dati coinvolte in un Prodotto di Dati per consentire al consumatore di dati di ottenere il Prodotto di Dati richiesto in un tempo ottimale.

Inoltre, DENODO ha incorporato funzionalità basate sull’IA generativa per facilitare la gestione e il governo dei dati. Un esempio è l'”Assistente” all’interno del Catalogo dei Metadati della Piattaforma DENODO che trasforma i nomi tecnici dei metadati acquisiti dalle fonti di dati in concetti di business, aiutando la gestione e il governo corrispondente.

Un’altra dimensione è l’utilizzo dell’IA e dell’IA generativa per il consumo dei dati.

DENODO fornisce, attraverso il suo agente “DENODO AI SDK”, una semplicità senza precedenti nella creazione di un modello RAG come framework che combina i vantaggi del recupero delle informazioni aziendali con le capacità dei modelli generativi di linguaggio esteso (LLM). Combinando i dati aziendali e il mondo delle capacità degli LLM, è possibile che il consumatore di dati interagisca in linguaggio naturale per richiedere i prodotti di dati rilevanti per la sua gestione e il suo processo decisionale. Inoltre, grazie al fatto che questo agente “DENODO AI SDK” si occupa di orchestrare i diversi compiti necessari, tra cui la vettorizzazione dei metadati e dei relativi “campionamenti”, si ottengono risposte più pertinenti, accurate, aggiornate e contestualizzate.

La terza dimensione è l’uso dei dati affinché l’IA e l’IA generativa possano esistere e fornire il servizio rilevante che ci si aspetta. Solo attraverso l’utilizzo dei dati appropriati è possibile creare un modello di IA e addestrare tale modello affinché risponda in modo adeguato. Senza dati non c’è IA.

Il presente e il futuro della trasformazione digitale, spinta dall’IA e dall’IA generativa, stanno accelerando e si stanno creando nuovi modelli per gestire e operare le organizzazioni che rivoluzioneranno positivamente i modelli di business.

E tutto questo è possibile solo se disponiamo di una gestione e di un governo operativo dei dati adeguati.

Scarica il white paper A Modern Data Strategy with Denodo