Best practice per fornire data product pronti per l’AI utilizzando il Marketplace interno Snowflake

La pressione per passare dalla sperimentazione con l’AI a risultati misurabili non è mai stata così forte. Dirigenti e consigli di amministrazione di tutto il mondo aumentano le proprie aspettative, chiedendo ai team di mostrare il ROI e dimostrare che questi investimenti nell’AI possono aumentare l’efficienza, aiutare a prendere decisioni più intelligenti e promuovere lo sviluppo di prodotti innovativi. E nessuna strategia AI è completa senza una base di dati affidabili, accessibili e contestualizzati. Purtroppo, molte organizzazioni e leader aziendali faticano a rendere facilmente accessibili dati di alta qualità, il che significa che anche le strategie AI più sofisticate falliscono.

Come prepararsi per l’AI e perché i data product sono importanti  

Il successo dell’intelligenza artificiale non si limita all’addestramento di modelli ML, algoritmi e potenza di calcolo. Tutto inizia con i dati. Non solo dati grezzi, ma data product ricchi di contesto altamente curati che possono essere creati, condivisi e facilmente utilizzati da team e macchine aziendali. Gli approcci tradizionali alla condivisione di questi data product presentano ostacoli come:

• Dati isolati in silos tra dipartimenti
• Sforzi duplicati e perdite di tempo nella ricerca di data set affidabili
• Accesso rallentato per team dati centrali sovraccarichi
• Incertezza sulla proprietà, completezza e affidabilità dei dati

In poche parole, i dati grezzi non bastano. L’AI richiede dati contestuali, curati, affidabili e di alta qualità di cui i team possano fidarsi e da utilizzare con sicurezza.

È qui che entrano in gioco i data product. Questi non sono solo data set: sono collezioni accuratamente curate arricchite con metadati, modelli semantici e definizioni business-friendly. Con fonti di dati coerenti e affidabili, le organizzazioni possono allineare le iniziative, addestrare modelli efficaci e rendere l’AI realmente utilizzabile in tutta l’azienda.

Creare e distribuire data product con il Marketplace Snowflake 

Per affrontare questa sfida, il Mercato interno Snowflake offre un hub centralizzato e sicuro in cui i team possono scoprire, condividere e utilizzare data product affidabili. Diversamente dai tradizionali approcci frammentati alla condivisione, il Marketplace interno può:

• Rendere i dati facilmente individuabili e riutilizzabili tra i team

• Ridurre gli sforzi duplicati e accelerare la preparazione all’AI

• Le organizzazioni non devono più affidarsi a una condivisione dei dati grezzi ad hoc, ma adottano un approccio strategico incentrato su data product affidabili, certificati e utilizzabili

• Creare un catalogo interno affidabile, non solo un data dump

Fondamentalmente, il Marketplace interno sfrutta le funzionalità native di Snowflake, come data sharing e data product, consentendo ai team di creare, condividere e utilizzare con sicurezza dati pronti per l’AI tra cloud e regioni. Fa inoltre parte del più ampio Snowflake Horizon Catalog, che fornisce non solo funzionalità di discovery e collaborazione, ma anche soluzioni per la governance e la sicurezza. Horizon Catalog supporta data product affidabili e curati disponibili sul Marketplace interno e fornisce le funzionalità che consentono di gestire dati accessibili su cui basare i casi d’uso dell’AI. 

Best practice per sfruttare il Marketplace interno Snowflake

Mentre le organizzazioni adottano sempre più spesso una strategia incentrata sul data product ed esplorano la potenza di un marketplace interno, è essenziale comprendere che, sebbene le best practice offrano una solida base, a volte sono necessarie configurazioni su misura. 

Noi di Snowflake crediamo che i domini di dati debbano avere il controllo dei propri data product, promuovendo responsabilità e competenza. Tuttavia, le specifiche del tuo marketplace interno, come la creazione di prodotti e la definizione di ruoli, l’utilizzo di data set e l’adozione da parte dei consumatori, potrebbero richiedere modifiche per allinearsi al tuo panorama architettonico e alla tua struttura organizzativa unici. 

In quest’ottica, abbiamo raccolto nove best practice per guidarti. Queste raccomandazioni hanno l’obiettivo di fornire un punto di partenza e considerazioni chiave per massimizzare il valore dei data product all’interno del Marketplace Snowflake, in particolare mentre guidi le tue iniziative AI.

1. Identifica i risultati aziendali e allineali alla tua strategia di data product

Perché è importante: Per massimizzare il valore dei tuoi data product, inizia collegandoli direttamente alle tue priorità aziendali più importanti, come la crescita del fatturato, l’acquisizione di clienti, l’adozione del prodotto o l’efficienza operativa. Senza questo allineamento, i team rischiano di creare data asset isolati che non producono risultati reali. Un approccio allineato al business aiuta a garantire che le attività relative ai data product siano focalizzate, misurabili e scalabili. E ricorda: va bene iniziare in piccolo! Scegli un caso d’uso specifico, crea un data product che lo supporti e da lì potrai crescere. 

Come fare: Inizia mappando da tre a cinque iniziative aziendali ad alta priorità (o inizia con una sola). Per ciascuna, identifica i data set o gli insight specifici necessari per raggiungere il successo, quindi elenca i data product di cui hai bisogno per ottenere tali risultati. Se supporti più iniziative, cerca le sovrapposizioni tra i diversi casi d’uso che richiedono data product condivisi e fondamentali. Questa sovrapposizione diventa la tua priorità per iniziare, in modo da poter supportare casi d’uso ad alto impatto e riutilizzabili fin dal primo giorno.

2. Crea data product curati utilizzando i cataloghi nel Marketplace interno

Perché è importante: I data set grezzi e frammentati creano attrito per i data consumer e introducono rischi per le iniziative di AI e analisi. I data product curati aiutano a ridurre la complessità e standardizzare le definizioni e consentono di fornire risorse affidabili e pronte all’uso allineate alle esigenze aziendali. 

Come fare: Utilizza i cataloghi aziendali per pacchettizzare e condividere in modo sicuro data product affidabili e pronti per l’AI. Attraverso l’interfaccia Snowsight, è possibile creare un listing, definire privilegi di accesso e impostare parametri di discovery per consentire ai team di trovare e utilizzare facilmente i dati. I prodotti in catalogo possono supportare un’ampia gamma di casi d’uso, tra cui segmentazione dei clienti, addestramento dei modelli e previsione dei ricavi, fornendo un accesso governato e curato a data set di alta qualità creati per un utilizzo immediato.

3. Integra modelli semantici per una reale preparazione all’AI

Perché è importante: La struttura e il contesto sono essenziali perché l’AI possa utilizzare i dati e generare insight in modo affidabile. I modelli semantici forniscono questa base, arricchendo i data product con definizioni, relazioni e terminologia aziendali leggibili meccanicamente. Senza di essi, i modelli AI potrebbero basarsi su interpretazioni incoerenti dei dati grezzi, che ne compromettono l’accuratezza e la scalabilità.

Come fare: Progetta i tuoi data product con livelli semantici affidabili fin dall’inizio. Le viste semantiche Snowflake aiutano a estendere le definizioni semantiche in tutta l’organizzazione. Questo aiuta a garantire che i data product siano rilevabili, ricchi di contesto e ottimizzati per il consumo di AI, in modo da poter ridurre l’ambiguità, migliorare la qualità dei dati e accelerare lo sviluppo di modelli AI.

4. Stabilisci la fiducia con la rappresentazione del dominio attraverso i profili organizzativi nel Marketplace interno

Perché è importante: Nelle grandi aziende, innumerevoli team pubblicano e utilizzano i dati. Senza chiarezza sulla proprietà e sulla qualità dei dati, la fiducia si indebolisce e l’adozione si blocca. I profili dei provider di dati, detti anche profili organizzativi, offrono struttura e trasparenza, garantendo che i consumatori sappiano esattamente da dove provengono i dati e chi è responsabile della loro manutenzione.

Come fare: Crea profili organizzativi all’interno del Marketplace interno collegati a business unit come vendite, marketing o prodotto in modo che gli utenti possano identificare e fidarsi dei domini aziendali. Questi profili sono una parte centrale di Snowflake Uniform Listing Locator, consentendo di pubblicare, scoprire e interrogare facilmente i prodotti dell’organizzazione senza doverli montare. I profili creano fiducia, semplificano la scoperta e promuovono la responsabilità, consentendo ai team di trovare e utilizzare più facilmente data product affidabili.

5. Implementa flussi di lavoro di accesso sicuri e governati

Perché è importante: Non tutti i dati dovrebbero essere accessibili a tutti. Bilanciare l’ampia discovery dei dati con una solida governance è essenziale sia per la conformità che per mantenere la fiducia dell’organizzazione. I giusti flussi di lavoro di accesso consentono di democratizzare i dati in modo sicuro, impedendo l’uso non autorizzato e consentendo al contempo agli utenti approvati di trovare e richiedere facilmente ciò di cui hanno bisogno.

Come fare: Controlla con precisione l'accesso ai dati utilizzando funzionalità come "discoverable, not accessible" (DNA), che consentono solo a determinati utenti di scoprire data product senza accesso immediato. Questo consente di mostrare in modo efficace i data set disponibili mantenendo la sicurezza. Per il consumo effettivo di dati, Request for Access Workflow semplifica l’intero processo: definisce chi può scoprire i dati, designa gli approvatori per le richieste di accesso e automatizza la revisione e l’evasione degli ordini, contribuendo a proteggere i dati sensibili e offrendo agli utenti autorizzati un accesso fluido ma sicuro a preziosi data product pronti per l’AI.

6. Progetta data product per il consumo immediato

Perché è importante: I team hanno bisogno di data product strutturati e pronti all’uso che possano essere integrati direttamente in modelli, pipeline e altri programmi. Non vogliono rielaborare o preparare manualmente i dati. Creare data product self-service pronti per l’AI aiuta i team a muoversi rapidamente, concentrarsi sulla creazione di valore e ridurre il time-to-insight.

Come fare: Collabora strettamente con i data consumer (di marketing, vendite, prodotto e così via) e con i tuoi team di analisi per comprenderne i requisiti in termini di dati, come tabelle, formati degli schemi e necessità di arricchimento. Pacchettizza i data product tenendo conto di queste esigenze, garantendo che siano formattati correttamente, allineati semanticamente e immediatamente utilizzabili per l’addestramento di modelli, programmi di marketing, modellazione dei ricavi o flussi di lavoro AI in tempo reale. Sfrutta le user-defined functions (UDF) per applicare una logica aziendale coerente o arricchire i dati grezzi durante la creazione del tuo data product. Con le UDF, puoi incorporare trasformazioni riutilizzabili all’interno dei prodotti per ridurre il lavoro manuale, migliorare la standardizzazione e garantire un accesso coerente.  

7. Promuovi la consapevolezza interna e l’adozione dei data product

Perché è importante: Anche i migliori data product al mondo non forniscono valore se i team non sanno della loro esistenza o come utilizzarli. L’adozione interna è essenziale per massimizzare il ROI dei data product. Una maggiore consapevolezza promuove il riutilizzo, riduce la duplicazione e accelera le tempistiche dei progetti AI.

Come fare: Lancia una strategia di abilitazione interna per promuovere i data product disponibili sul Marketplace interno:

• Annuncia nuovi data product tramite Slack, newsletter via email o siti intranet

• Organizza workshop interattivi, demo o "roadshow del marketplace" per mostrare le risorse disponibili

• Pubblica storie di successo che evidenziano come i team stanno utilizzando i data product per l’addestramento dei modelli AI, iniziative Customer 360, previsioni dei ricavi e altro ancora

Più team saranno coinvolti, più data product evangelist creeranno e più velocemente la tua organizzazione scalerà risultati basati su dati affidabili e AI.

8. Definisci una strategia di manutenzione dei dati

Perché è importante: Data product obsoleti, obsoleti o di bassa qualità erodono la fiducia e riducono l’efficacia dell’AI. La manutenzione continua assicura che i tuoi data product rimangano sempre aggiornati, pertinenti e allineati alle esigenze aziendali e AI in evoluzione.

Come fare: Gestisci la proprietà e il mantenimento con processi chiari:

• Assegna ai proprietari e agli steward dei dati la gestione di ciascun prodotto

• Definisci programmi di aggiornamento, monitoraggio della qualità e criteri di controllo delle versioni

• Stabilisci processi di deprecazione per mandare in pensione in sicurezza prodotti obsoleti o inutilizzati

Una strategia di manutenzione formale mantiene i tuoi data product affidabili, riducendo i rischi e consentendo ai team di accedere in modo coerente a dati di alta qualità pronti per l’AI.

9. Automatizza la creazione di data product su vasta scala

Perché è importante: Man mano che la tua organizzazione matura, la creazione e l’aggiornamento manuali dei prodotti ti rallentano. L’automazione accelera la scalabilità, la coerenza e la reattività alle esigenze in continua evoluzione dei dati.

Come fare: Utilizza le API Snowflake Programmatic Listing per creare, aggiornare e gestire i listing organizzativi tramite manifesti SQL e YAML. Questo consente di distribuire rapidamente nuovi data product tra team e aree geografiche diverse, mantenendo i cataloghi coerenti, governati e pronti per l’uso dell’AI. Insieme all’elaborazione automatica dei prodotti, i tuoi team possono mantenere un ecosistema globale e scalabile di data product che supporta sia l’efficienza operativa che le iniziative AI.

Data product affidabili e rilevabili per potenziare le iniziative AI 

L’AI sta trasformando il modo di operare delle aziende. E dati affidabili, curati e facilmente accessibili sono al centro di ogni iniziativa AI di successo.

Creare data product sul Marketplace interno Snowflake ti aiuta a prepararti per la fase successiva della tua strategia AI. Fornisce le basi per il successo dell’AI, consentendo ai team di scoprire, condividere e utilizzare con sicurezza data product pronti per l’AI. Seguendo le nove best practice descritte in questo articolo, la tua organizzazione potrà abbattere i silos di dati, ridurre gli sforzi duplicati e alimentare i progetti AI con i dati affidabili e di alta qualità di cui ha bisogno.