Il mondo della gestione dei dati ha conosciuto una rapida evoluzione, caratterizzando l’epoca che viviamo e rendendola sempre più dominata dai big data. In questo scenario, è opportuno per qualsiasi azienda porsi la seguente domanda: come gestire il crescente volume di dati con nuove tecnologie in modo efficiente, garantendo la qualità e la governance?
Per rispondere a questa domanda, possiamo affidarci alle risposte innovative rappresentate da due diverse soluzioni come Data Mesh e Data Fabric. Entrambi gli approcci si caratterizzano per il loro carattere rivoluzionario, promettendo di trasformare il modo in cui i dati vengono raccolti, organizzati e utilizzati per il controllo di gestione.
Tuttavia, esistono delle differenze tra questi due modelli, ed è utile capire come scegliere quello più adatto alla propria realtà aziendale.
Per questo motivo, in questo articolo esploreremo le caratteristiche distintive di ciascun modello, i benefici tangibili per le organizzazioni e il ruolo cruciale di Greensharp nel valorizzare il potenziale dei dati per ogni contesto aziendale.
Data Mesh e il Data Fabric: cosa sono
Data Mesh: responsabilità decentralizzata nella gestione dei dati
In un contesto di architettura dati tradizionale la gestione, la qualità e l’accesso ai dati è demandato a una struttura centralizzata. Il Data Mesh, invece, consiste in un modello decentralizzato che suddivide la gestione dei dati in domini specifici. Questo approccio permette a ogni dominio di essere responsabile della raccolta, elaborazione e distribuzione dei propri set di dati, promuovendo un approccio orientato alla proprietà dei dati e all’autonomia.
Tale metodo, consente infatti una reazione più immediata ai singoli team, perché li coinvolge maggiormente, rendendo possibile l’accesso ai dati in modo diretto. Il principio sottostante è il seguente: ogni singolo team conosce meglio di chiunque altro le proprie esigenze e i propri requisiti, ragion per cui è preferibile fornire loro l’accesso diretto ai dati. Di conseguenza, così facendo, oltre che migliorare la qualità dei dati, si consente anche la scalabilità e l’efficienza nella loro gestione.
Indubbiamente tale soluzione si rivela ideale per grandi organizzazioni con strutture complesse, dove è necessario per quanto possibile eliminare i colli di bottiglia creati dai tradizionali team centralizzati di gestione dei dati.
Le sue caratteristiche principali includono:
- Data as a Product: ogni dominio tratta i propri dati come un prodotto completo e pronto all’uso.
- Interoperabilità: i dati possono essere facilmente integrati tra domini diversi.
- Governance federata: la governance dei dati è condivisa tra i domini per garantire coerenza e conformità.
Data Fabric: armonizzazione in un ecosistema integrato
Il Data Fabric, invece, offre una piattaforma unificata che collega tutte le risorse di dati di un’azienda attraverso una rete intelligente. Questo approccio si promuove di abbattere sostanzialmente i compartimenti stagni e le barriere rappresentate dai diversi formati, consentendo un’armonizzazione complessiva con scambio di dati in tempo reale.
Il seguente approccio mira quindi a far fluire in modo armonico i dati a prescindere dalla loro fonte di provenienza. Per farlo, utilizza tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale e l’automazione per semplificare la system integration e garantire una visione completa e centralizzata dei dati aziendali.
Le sue caratteristiche principali includono:
- Connettività automatizzata: collega fonti di dati eterogenee in modo dinamico.
- Data discovery avanzato: identifica automaticamente i dati rilevanti e ne facilita l’accesso.
- Ottimizzazione del ciclo di vita: migliora la gestione dei cicli di vita dei dati, dalla creazione all’archiviazione.
Data Mesh e Data Fabric: obiettivi diversi
Entrambi gli approcci mirano a migliorare la gestione dei dati, tuttavia le differenze principali risiedono nell’architettura e nella filosofia di gestione. In effetti, come spiegato in precedenza, sono metodi che presuppongono obiettivi diversi.
Nel Data Mesh, l’obiettivo principale è quello di promuovere un approccio alla gestione dei dati che favorisca la scalabilità e affidi la responsabilità di essi a chi possiede le competenze e conoscenze più specifiche. Nel Data Fabric, l’obiettivo principale è quello di armonizzare e integrare la gestione dei dati creando un flusso efficiente tra diverse fonti sistemiche.
Ad ogni modo, in un’ottica di lungo periodo, quale che sia l’approccio scelto da un’organizzazione, va sottolineato come la combinazione di entrambi i metodi possa contribuire a creare una gestione dei dati che risponde al meglio alla complessità organizzativa e tecnologica del prossimo futuro per qualsiasi contesto aziendale.
La seguente tabella, riassume le differenti caratteristiche di entrambi i metodi:
| Caratteristica | Data Mesh | Data Fabric |
| Struttura | Decentralizzata | Centralizzata |
| Focus e Obiettivi | Proprietà e autonomia dei dati | Integrazione e visione globale |
| Tecnologie principali | Microservizi, API, Data Contracts | AI, Machine Learning e automazione |
| Scalabilità | Ideale per organizzazioni complesse | Ideale per ottimizzare sistemi complessi |
Vantaggi per il controllo di gestione
Entrambi gli approcci, come illustrato in precedenza, offrono benefici significativi per il controllo di gestione, una funzione cruciale per prendere decisioni strategiche basate sui dati. Ecco una breve panoramica dei benefici per entrambi i metodi:Benefici del Data Mesh
- Riduzione dei colli di bottiglia: ogni team può gestire autonomamente i propri dati, accelerando i processi.
- Maggiore responsabilità: la gestione distribuita promuove una maggiore attenzione alla qualità dei dati.
- Flessibilità organizzativa: si adatta facilmente a strutture aziendali in evoluzione.
Benefici del Data Fabric
- Accesso unificato ai dati: una visione completa facilita analisi rapide e precise.
- Riduzione dei costi operativi: l’automazione elimina molte attività manuali.
- Migliore governance dei dati: garantisce conformità normativa e sicurezza.
Come scegliere la soluzione giusta
La scelta tra Data Mesh e Data Fabric dipende da diversi fattori, tra cui:
- Struttura organizzativa: un approccio distribuito è più adatto a grandi aziende decentralizzate, mentre un ecosistema integrato è ideale per realtà con sistemi consolidati.
- Maturità digitale: aziende già avviate nel percorso di Digital Transformation potrebbero trarre maggiore vantaggio dal Data Fabric, essendo questo più orientato all’armonizzazione di fonti e sistemi di dati molto complessi e diversi tra loro.
- Esigenze di governance: entrambe le soluzioni supportano la governance dei dati, ma in modi diversi.
In generale, a prescindere dai vantaggi che ciascun approccio è in grado di apportare, ogni contesto aziendale dovrebbe formare i propri dipendenti affinché questi abbiano le conoscenze necessarie a comprendere entrambi i metodi. Solo attraverso il pieno coinvolgimento delle parti interessate, sarà infatti possibile sfruttare a pieno il potenziale del Data Mesh e del Data Fabric all’interno della propria azienda.
Il ruolo di Greensharp nella gestione dei dati
Con oltre vent’anni di esperienza nella system integration e nella consulenza aziendale, Greensharp è il partner ideale per le organizzazioni che vogliono ottimizzare i propri processi di data management. Grazie a un team di esperti e a soluzioni personalizzate, siamo in grado di:
- Implementare architetture Data Mesh e Data Fabric su misura.
- Migliorare la qualità dei dati e ridurre i colli di bottiglia operativi.
- Garantire una governance efficace in ogni fase del ciclo di vita dei dati.
Se hai dubbi su quale approccio sia più adatto alla tua azienda, Greensharp può aiutarti a valutare le tue esigenze specifiche e definire la strategia migliore. Scopri di più sui nostri servizi di consulenza di processo e integrazione dei dati visitando la pagina dedicata al SAP Business Technology Platform (BTP) .
Conclusione
Sia il Data Mesh che il Data Fabric rappresentano opportunità davvero significative e interessanti per affrontare la complessità e il volume dei dati attraverso soluzioni innovative. La scelta del modello più adatto dipende dalle esigenze specifiche di ogni azienda, ma con il supporto di un partner esperto come Greensharp, puoi massimizzare il valore dei tuoi dati e migliorare il controllo di gestione.
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