Le Architetture Dati
Perché è importante disegnare una architettura dati per superare l'approccio siloed.
Il design e lo sviluppo di architetture dati in presenza di grandi volumi, alta deperibilità e flussi continui è una necessità ed una vera sfida per le aziende di oggi.
L'esperienza acquisita da Altura Labs sul campo della gestione dati ci insegna che, in un contesto altamente complesso, garantire stabilità e accessibilità dei dati attraverso fogli di calcolo e processi di scambio dati tramite file non è funzionale. Approcci simili portano rapidamente ad una condizione di inefficienza, rischio di perdita del dato e conseguente crescita dei costi.
Che cos'è un'architettura dati?
Un'architettura dati descrive i modelli, le regole e gli standard utilizzati per il design e la progettazione del ciclo di vita dei dati. Questo definisce come vengono integrate le diverse sorgenti dati e le modalità di aggregazione, trasformazione e archiviazione dei dati in funzione degli obiettivi di business.
Una buona architettura dati aiuta le aziende a gestire il flusso dati in modo sicuro, stabile ed ottimizzato e riesce a garantire nel tempo:
- un notevole incremento delle capacità di creazione di valore a partire dai dati
- la compressione dei tempi di gestione e aggiornamento dei dati
- una maggiore sicurezza e manutenibilità dei dati
- la flessibilità e scalabilità delle soluzioni, riuscendo ad intervenire sui singoli moduli della pipeline
La scelta di una architettura dati
L'approccio di Altura Labs alle architetture dati non segue un unico framework di riferimento, come il più comune e robusto ETL (Extact, Transform, Load) o un nucleo fisso di tecnologie per il Data Warehouse, ma adatta le proprie scelte sulla base delle esigenze, considerando in primis che la scelta di un'architettura dati dipende principalmente dai requisiti che questa dovrà soddisfare nel tempo, così come la natura dei dati, delle sorgenti e della disponibilità di API.
Oltre che con il già citato approccio ETL/Data Warehouse, che è in grado di coprire un vasto ventaglio di necessità, sulla base delle specifiche richieste dal progetto e la natura dei dati da trattare, Altura Labs può optare per lo sviluppo di architetture con approccio Data Lake/ELT; architetture dati in cui l'archiviazione e l'elaborazione sono disaccoppiati. Quando utile o necessario, questo approccio consente infatti uno storage più economico e un'elaborazione più rapida su piattaforme cloud, per grandi volumi di dati con flusso continuo, in cui non è necessario elaborare immediatamente tutti i dati prima di utilizzarli, efficientando le risorse trasformando i dati su richiesta sul sistema di destinazione (Extract Transform Load).