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Proprio come il denaro è la materia prima del sistema finanziario internazionale, i dati sono la valuta delle organizzazioni moderne, soprattutto di quelle che non possono fare a meno di analisi dei dati e AI.
L’orchestrazione dei dati è la struttura portante del data engineering moderno, perché offre un modo per automatizzare e gestire il flusso di dati, noto anche come pipeline di dati. Il processo include l’organizzazione, la trasformazione e l’attivazione dei dati per renderli prontamente utilizzabili nelle applicazioni aziendali, a loro volta utili per un processo decisionale efficace.
In termini bancari, possiamo pensare all’orchestrazione dei dati come a un gigantesco registratore di cassa virtuale che contiene valute di ogni Paese, organizzate numericamente per valore e alfabeticamente per nazione. Automatizzando la gestione e l’organizzazione in questo modo, ogni volta che arriva altro denaro, questo viene ordinato automaticamente per valore e il totale per Paese viene quindi aggiornato.
L’orchestrazione dei dati comprende attività e processi automatizzati incentrati sul coordinamento e sulla gestione di pipeline di dati e flussi di lavoro complessi, che comprendono la raccolta, la trasformazione e l’elaborazione di una gamma diversificata di dati per poterli utilizzare nell’AI e nell’analisi dei dati. La chiave è nella componente automazione di questa definizione. Le grandi organizzazioni dispongono di enormi quantità di dati, spesso isolati tra i gruppi che li generano e li utilizzano quotidianamente. L’uso di strumenti di orchestrazione per automatizzare varie attività all’interno dei flussi di dati conferisce ordine e coerenza alla gestione dei dati grezzi, migliorando la qualità e la disponibilità dei dati e supportando al contempo la conformità alle normative sulla sicurezza dei dati.
La maggior parte delle aziende data-driven può trarre vantaggio dall’orchestrazione dei dati perché l’automazione delle pipeline velocizza il processo di sfruttamento dei dati provenienti da fonti e sistemi diversi all’interno dell’azienda, contribuendo al contempo a migliorare la qualità e la leggibilità dei dati delle macchine.
Più grande è la tua organizzazione, più complesso sarà probabilmente il tuo universo di dati. L’orchestrazione dei dati ti permette di sfruttarli e prepararli per l’uso in sistemi AI e di analisi dei dati alla base dei processi decisionali, che operano in modo più efficiente, aiutano a mantenere le informazioni sicure e a fornire ai clienti un servizio migliore. In poche parole, l’orchestrazione dei dati è essenziale per gestire la complessità operativa, garantire l’affidabilità e rafforzare la fiducia degli stakeholder.
Orchestrazione dei dati non significa semplicemente archiviazione o gestione dei dati. Si tratta invece di una serie di processi in cui gli strumenti lavorano con dati grezzi provenienti da fonti diverse e li preparano per una serie di usi aziendali data-driven. Vediamo i processi di orchestrazione nel dettaglio.
Il primo passo dell’orchestrazione dei dati consiste nella loro estrazione dai sistemi e dalle fonti pertinenti e nella successiva centralizzazione. Le fonti di dati possono includere, ad esempio, sistemi CRM o ERP interni on-premise o basati su cloud o fonti esterne, come social media o siti web di notizie. Organizzare i dati significa aggregare in un unico posto le informazioni simili, ad esempio tutti i dati di vendita o tutti i numeri di telefono di potenziali nuovi clienti, in modo che siano pronte per essere ottimizzate nella fase successiva.
Nella fase di trasformazione, lo strumento di orchestrazione prende i dati grezzi e li standardizza applicando regole aziendali e una formattazione coerente. Se mancano informazioni, lo strumento potrebbe dover arricchire i dati colmando le lacune e correggendo eventuali errori. L’obiettivo è ottenere dati accurati e coerenti in un formato standard, in modo che i modelli di machine learning e gli strumenti di analisi dei dati possano utilizzarli più facilmente, per poi manipolare questi dati e condividere prontamente le informazioni tramite dashboard e strumenti di visualizzazione.
Una volta normalizzati i dati in modo che siano in un formato leggibile e ragionevolmente privo di errori, è necessario renderli disponibili ai sistemi che li analizzeranno o li distribuiranno agli strumenti di visualizzazione e dashboard. Questo passaggio è noto come attivazione dei dati.
Gli strumenti di orchestrazione rendono i dati più accessibili per l’utilizzo nei processi decisionali aziendali, nell’analisi dei dati o nelle applicazioni AI. Questi strumenti aiutano ad automatizzare i passaggi sopra descritti e a estrarre più valore dai dati aziendali grezzi, riducendo il tempo necessario per trasformare i dati in insight. Analizziamo questi vantaggi.
Inserendo dati puliti e accurati nei processi di machine learning e analisi dei dati, otterrai risultati più affidabili e più coerenti.
Più grande e complessa è la tua organizzazione, più dati genera. Gli strumenti di orchestrazione possono aiutare a eliminare i silos di dati per rendere i dati più accessibili. Inoltre, aiutano a migliorare la qualità dei dati, aspetto essenziale per scalare le iniziative data-driven e mantenere l’agilità.
Gli strumenti che automatizzano e ottimizzano l’orchestrazione dei dati aiutano a eseguire rapidamente drill-down su informazioni specifiche, facilitando l’individuazione delle anomalie e migliorando la qualità dei dati nel tempo.
Il time to data (TTD) rappresenta il tempo che trascorre dal momento in cui i dati vengono creati a quando è possibile accedervi per utilizzarli come risorsa aziendale. A volte viene anche definito come latenza dei dati. Gli strumenti di orchestrazione dei dati aiutano a ridurre la latenza, facilitando e velocizzando l’elaborazione dei dati. Un time to data più rapido riduce anche il tempo necessario per estrarre valore dai dati, migliorando la velocità del processo decisionale complessivo.
Le aziende globali sono soggette a normative sulla sicurezza e sulla privacy dei dati, come GDPR, HIPAA e CCPA. Gli strumenti di orchestrazione dei dati possono aiutare ad automatizzare alcuni controlli di sicurezza per semplificare la conformità a queste regole.
L’orchestrazione dei dati può avere potenziali insidie, che possono essere esacerbate da volumi e complessità dei dati sempre crescenti. Ecco tre sfide comuni.
Gli stessi strumenti di orchestrazione dei dati possono essere difficili da utilizzare, così come quelli che i team utilizzano per automatizzare parti del processo. Inoltre, gli strumenti non sempre funzionano facilmente insieme, quindi integrarli tutti può richiedere la personalizzazione del software o la modifica di alcuni processi di gestione dei dati per soddisfare esigenze specifiche.
Nella programmazione, le dipendenze sono attività che devono essere completate in un ordine prestabilito. Si verificano quando la possibilità di completare un passaggio di un processo lineare dipende dai risultati di un’operazione precedente. Più complessi sono i flussi di dati, più sono le dipendenze da monitorare. I data engineer utilizzano grafi aciclici diretti (DAG) per mappare visivamente i flussi di dati e illustrare le dipendenze.
Quanti più dati provengono da sistemi diversi, tanto più grande è il compito di semplificare tutti i processi necessari per eseguirli attraverso le varie fasi di orchestrazione dei dati. In altre parole, l’archiviazione dei dati deve essere scalabile, così come la funzione di orchestrazione stessa.
I sistemi di dati, e i dati stessi, potrebbero non essere sempre facili da integrare. Come indicato in precedenza, i sistemi di dati non funzionano sempre bene insieme in assenza di personalizzazione o riorganizzazione e l’integrazione dei dati provenienti da fonti diverse non è sempre semplice. L’incompatibilità tra i formati è un problema molto diffuso. Non è sempre facile combinare i dati provenienti da sistemi legacy con dati più recenti ottimizzati per le moderne piattaforme dati basate su cloud.
Seguire le best practice di orchestrazione dei dati può aiutare a superare molte delle sfide sopra descritte. Ecco cinque suggerimenti chiave.
I data workflow sono istruzioni per il trasferimento e la trasformazione dei dati all’interno dei sistemi IT aziendali. Definire chiaramente le sequenze e le fasi di questo processo, dall’estrazione all’organizzazione fino all’attivazione, aiuterà a garantirne l’efficacia.
Analogamente, è necessario selezionare lo strumento di orchestrazione dei dati che meglio soddisfa le esigenze organizzative generali e le esigenze di progetto specifiche. Per facilitare questa scelta, considera la facilità d’uso dello strumento, la sua compatibilità con i sistemi esistenti e se, e in che modo, è in grado di gestire flussi di lavoro complessi.
Come saprai se l’orchestrazione dei dati funziona? Monitora il processo per individuare colli di bottiglia, errori di gestione dei dati e modi per ottimizzare tutto.
Se sei appena agli inizi con l’orchestrazione dei dati, limita il campo di applicazione a un paio di progetti. Utilizza un progetto pilota per valutare le prestazioni di flussi di lavoro e strumenti. Quindi avvia l’iterazione con diversi miglioramenti per scoprire cosa funziona meglio.
È sempre consigliabile documentare i processi utilizzati nei flussi di lavoro di orchestrazione dei dati. Questo consente di rivedere regolarmente i flussi di lavoro, documentare gli errori e apportare le modifiche necessarie.
L’orchestrazione dei dati può aiutare a migliorare le probabilità di utilizzare i dati con successo per apportare miglioramenti strategici a livello aziendale. La capacità di definire e automatizzare i flussi di lavoro per la raccolta, la trasformazione e l’attivazione dei dati è un tratto distintivo di qualsiasi organizzazione data-driven ad alte prestazioni. L’orchestrazione dei dati va oltre la gestione, infatti offre sistemi intelligenti e integrati che riducono la complessità e aiutano a ricavare valore dai dati in modo più rapido e affidabile.
Gli strumenti di orchestrazione dei dati automatizzano il processo di orchestrazione. Si integrano con altri strumenti di gestione e visualizzazione dei dati per accelerare il processo di acquisizione di insight dai dati grezzi.
Se utilizzi servizi di streaming, hai visto l’orchestrazione dei dati in azione. Questo perché i media che consumi sono dati e i servizi utilizzano l’orchestrazione per fornirteli in base alle tue ricerche, alle tue preferenze e agli elementi che ti sono piaciuti o che hai aggiunto ai tuoi elenchi.
Ecco un altro esempio che probabilmente conosci in prima persona. Quando i retailer devono sincronizzare l’inventario dei negozi fisici e online, utilizzano l’orchestrazione per estrarre i dati di vendita da entrambe le posizioni, compresi i dati di inventario aggiornati dei negozi fisici e dei magazzini che spediscono i prodotti acquistati online. Questo consente di monitorare l’andamento della domanda che, a sua volta, permette di gestire al meglio l’inventario.
L’ingestion dei dati e l’orchestrazione dei dati sono componenti diverse ma correlate della gestione dei dati. L’ingestion è solo una componente dell’orchestrazione dei dati, che descrive il processo di raccolta dei dati grezzi da qualsiasi punto dell’azienda. L’orchestrazione dei dati è il processo più ampio di ingestion, organizzazione ed elaborazione dei dati in modo che possano essere utilizzati nell’AI o in altri sistemi basati sui dati.
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