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Data Management

Che cos'è e perché è importante

Come funziona il Data Management

Finché le aziende hanno raccolto dati, hanno dovuto gestirli per evitare il problema di "garbage in, garbage out". Con l'aumentare dei volumi, delle tipologie e fonti di dati, la necessità di elaborare i dati in tempo reale si è espansa. E l'urgenza di gestire bene i dati rimane una priorità assoluta per il successo del business. Scopri alcune delle principali tecnologie di data management.

Data Access

Data Access è la capacità di accedere (o di recuperare) informazioni da qualsiasi fonte, ovunque esse siano memorizzate. Alcune tecnologie, come i database driver e i convertitori di documenti, contribuiscono a rendere questo compito più facile ed efficiente.

Perché è importante?
I dati importanti risiedono in molti luoghi, file testuali, database, email, data lakes, pagine web e feed dei social media. Una buona tecnologia di accesso consente di estrarre dati utili da qualsiasi tipo di data storage o formato disponibile, in modo da poter dedicare più tempo all'utilizzo dei dati e non solo alla loro ricerca.

Data integration

La Data Integration (DI) è un processo che combina diversi tipi di dati per presentare risultati unificati. Con gli strumenti di data integration, è possibile progettare e automatizzare le fasi per svolgere questo lavoro. ETL (estrazione, trasformazione e caricamento) e ELT (estrazione, caricamento e trasformazione) sono esempi di strumenti DI.

Perché è importante?
La data integration crea combinazioni miste di dati, utili per prendere decisioni. Poiché combina elementi di molteplici dataset individuali, i dati integrati possono rivelare nuove intuizioni e aiutarti a rispondere a diverse domande di business.

Data quality

La data quality è la pratica di assicurarsi che i dati siano accurati e utilizzabili per l'obiettivo previsto. Inizia nel momento stesso in cui si accede ai dati e prosegue attraverso i vari punti di integrazione con gli altri dati, compreso il momento prima della loro pubblicazione o segnalazione.

Perché è importante?
Una scarsa qualità dei dati può portare a errori molto costosi. Dati obsoleti, inaffidabili, incompleti o non adatti allo scopo previsto non sono attendibili e causano problemi a tutta l'organizzazione. Una soluzione di data quality in grado di standardizzare, analizzare e verificare in modo automatizzato e coerente, è in grado di ridurre tali rischi.

Data Governance

La data governance è un framework composto da persone, policy, processi e tecnologie che definiscono il modo in cui vengono gestiti i dati aziendali. Con il software di data governance, puoi definire le regole necessarie a rispettare le tue policy. Un aiuto prezioso per allineare i tuoi dati con le strategie di business.

Perché è importante?
La governance è solitamente guidata dalla necessità di rispettare normative come CECL o GDPR. Attraverso politiche di governance, è possibile definire a quali dati gli utenti possono accedere, chi può modificare (rispetto alla vista) i dati e come gestire le eccezioni. Gli strumenti di data governance aiutano a controllare e gestire le regole, a tracciare come vengono gestite e a fornire report per gli audit.

Business Glossary, Lineage e Metadati

Utilizza un glossario dei termini aziendali per impostare le definizioni e i proprietari dei dati, integrare i flussi di lavoro e i problemi di flag e visualizzare lineage e relazioni. Il lignaggio dei dati traccia il percorso dei dati dalle loro origini alla posizione attuale e ne evidenzia i dettagli chiave, tecnici, di business e metadati (dati relativi ai dati).

Perché è importante?
Lavorando insieme, questi strumenti aiutano a promuovere la collaborazione e ad allineare business e IT. Quando vengono segnalati potenziali problemi, puoi affrontarli in anticipo prima che causino problemi più gravi. Grazie a questi strumenti, puoi anche esplorare le relazioni tra i dati e condurre analisi di impatto.

Data Preparation

La data preparation è l'attività che prepara i dati per l'analisi. Comporta la combinazione di dati provenienti da varie fonti, quindi la loro pulizia e trasformazione. Effettuata tramite un'interfaccia self-service, gli utenti di business possono accedere e manipolare i dati di cui hanno bisogno con una formazione minima e senza chiedere aiuto all'IT.

Perché è importante?
I modelli di successo dipendono da una buona data preparation. Ma è un compito che richiede tempo. Strumenti efficaci di data preparation rivelano dati puliti e ad alto valore aggiunto, così che i professionisti dei dati possano accedere rapidamente, pulire, trasformare e strutturare i dati per qualsiasi scopo analitico. Il risultato: alta produttività, migliori decisioni e maggiore agilità.

Augmented Data Management

Questo approccio utilizza l'intelligenza artificiale o le tecniche di machine learning per rendere i processi come data quality, metadata management e data integration auto configuranti e self-tuning. Ad esempio:

Genera un elenco di suggerimenti per migliorare i dati. Le azioni intraprese nel tempo continueranno a migliorare i risultati.

Profila i dati e trova automaticamente le informazioni personali, che possono essere contrassegnate per influenzare il comportamento, come ad esempio consentire solo a determinati utenti di accedere ai dati personali in una tabella.

Suggerisce la data transformation e i miglioramenti nel tempo utilizzando il machine learning - effettuato tramite un motore di scoperta che analizza i dati e i metadati.

Fornisce consigli agli utenti e le azioni da intraprendere durante il processo di data preparation.

Maggiori informazioni su come funziona il Data Management

  • Data management per intelligenza artificiale (IA) e machine learning (ML). Molti processi aziendali si basano sull'IA, che è la scienza dei sistemi di formazione per emulare i compiti umani attraverso apprendimento e automazione. Ad esempio, le tecniche di IA e ML sono spesso utilizzate per prendere decisioni su prestiti e crediti, diagnosi mediche e offerte al dettaglio. Con IA e ML, è più importante che mai avere dati ben gestiti facili da comprendere e di cui ci si può fidare, perché se i bad data alimentano algoritmi che si adattano in base a ciò che imparano, gli errori possono moltiplicarsi rapidamente.
  • Data management per Internet of Things (IoT). I dati che scaturiscono dai sensori incorporati nei dispositivi IoT sono spesso chiamati streaming data. Lo streaming dei dati, o event stream processing (elaborazione di flussi di eventi), comporta un'analisi dei dati in tempo reale e on the fly. Ciò si ottiene applicando la logica ai dati, riconoscendo i modelli contenuti negli stessi e filtrandoli per molteplici usi mentre fluiscono all'interno dell'azienda. Fraud detection, monitoraggio della rete, commercio elettronico e risk management sono applicazioni diffuse per queste tecniche.
  • Gestione bidirezionale dei metadati. La gestione bidirezionale dei metadati condivide e collega i metadati tra i diversi sistemi. SAS, ad esempio, si impegna a far parte della comunità dei metadati aperti attraverso il suo coinvolgimento nel progetto OPDi Egeria - che sottolinea la necessità di standard di metadati per promuovere lo scambio responsabile dei dati tra i vari ambienti tecnologici.
  • Tessuto dei dati e strato semantico. Il termine data fabric descrive il variegato panorama di dati di aziendali, dove grandi quantità e tipologie di dati sono gestiti, elaborati, memorizzati e analizzati, utilizzando una varietà di metodi. Lo strato semantico gioca un ruolo importante nel data fabric. Come un glossario aziendale, lo strato semantico è un modo per collegare i dati ai termini aziendali comunemente definiti e utilizzati in tutta l'organizzazione.
  • Data management e open source. Per open source si intende un programma di calcolo o infrastruttura in cui il codice sorgente è pubblicamente disponibile per l'uso e la modifica da parte di una comunità di utenti. L'utilizzo dell'open source può accelerare le attività di sviluppo e ridurre i costi. E i professionisti dei dati possono lavorare con tranquillità con il linguaggio di programmazione e nell'ambiente di loro scelta.
  • Federazione/virtualizzazione dei dati. La data federation è un tipo speciale di integrazione virtuale dei dati che consente di guardare i dati combinati da più fonti senza bisogno di spostare e memorizzare la vista combinata in una nuova posizione. In questo modo, è possibile accedere ai dati combinati esattamente quando li si richiede. A differenza degli strumenti ETL e ELT che mostrano un'istantanea in un punto nel tempo, la data federation genera risultati in base a come appaiono le fonti di dati al momento della richiesta. In questo modo si ottiene una visione più tempestiva e potenzialmente più accurata delle informazioni.

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Soluzioni di Data Management

Dati affidabili portano ad un'analisi affidabile, fondamentale per il successo di ogni azienda. E i dati affidabili iniziano con una solida strategia di data management supportata da una comprovata tecnologia di data management. SAS Data Management include tutte le funzionalità necessarie per accedere, integrare, pulire, governare e preparare i dati per l'analisi, compresi gli advanced analytics come intelligenza artificiale e machine learning. Fa tutto parte della SAS Platform. Impara a trasformare i tuoi programmi analitici in grandi opportunità.

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