Che cos'è un Modello di dati?
Poiché il valore dei dati e il modo in cui sono usati dalle organizzazioni è cambiato nel corso degli anni, allo stesso modo lo ha fatto l'elaborazione dei dati. Nel contesto moderno, l'elaborazione dei dati è una funzione di governance dei dati e intelligence, che consente alle organizzazioni di allineare gli asset dei dati con le funzioni aziendali che stanno servendo.
Anche se l'elaborazione dei dati è sempre stata il modo migliore per comprendere sorgenti di dati complesse e automatizzare gli standard di progettazione, l'elaborazione dei dati moderna va ben oltre questi domini per accelerare e garantire il successo complessivo della governance dei dati in qualsiasi azienda. Con l'approccio adatto, l'elaborazione dei dati promuove una miglior coesione e riuscita nelle strategie dei dati aziendali.
Perché le aziende hanno bisogno dell'elaborazione dei dati?
In parole povere le aziende si affidano all'elaborazione dei dati per vedere una situazione più chiara dei dati e ottenerne il maggior impatto possibile in modo organizzato e semplice da consultare. Questo a sua volta supporta decisioni migliori, guida lo sviluppo di applicazioni più robuste, aiuta le aziende a rimanere conformi alle normative dei dati e ad alimentare l'innovazione. Le aziende che desiderano avanzare nel campo delle iniziative di intelligenza artificiale (AI), per esempio, non andrebbero molto lontano senza dati di qualità e modelli di dati ben definiti.
Per decenni, l'elaborazione dei dati è stata usata per definire, categorizzare e standardizzare dati, così che possano essere sfruttati dai sistemi di informazioni. Questo è più importante che mai in un panorama di dati moderno, in cui i dati possono essere strutturati o destrutturati e possono esistere sia in locale che sul cloud. Alla luce di volumi di dati massicci, i modelli di dati e i design di database autogenerati sono una soluzione conveniente per aumentare l'efficienza e ridurre gli errori mentre si aumenta la produttività in tutti i settori.
Ovviamente, diverse organizzazioni hanno diverse esigenze. Per alcune, l'approccio legacy ai database è all'altezza delle esigenze della strategia di dati e al livello di maturità attuale. Per altre, la maggiore flessibilità offerta dai database NoSQL rendono questi database, e per estensione, l'elaborazione dei dati NoSQL, una necessità. Portare i dati all'azienda e semplificarne l'accesso e la comprensione aumenta il valore degli asset di dati, fornendo un ritorno sugli investimenti e sull'opportunità. Ma nessuno dei due sarebbe possibile senza un'elaborazione dei dati che fornisca la spina dorsale della gestione dei metadati e una governance dei dati adatta.
Che cos'è un modello di dati Any²?
Le tre proprietà che definiscono i big data sono conosciute come "le tre V". Queste descrivono il Volume (quantità), la Varietà (tipo) e la Velocità (velocità a cui devono essere elaborati) dei dati. Il valore dei dati aumenta con il contesto ed esso si trova all'interno dei dati. Questo significa che c'è un incentivo nel generare e archiviare volumi di dati più elevati.
Solitamente, un aumento nel volume dei dati conduce a più sorgenti e tipi di dati. Volumi e varietà di dati più elevati diventano progressivamente sempre più complessi da gestire in modo che forniscano informazioni.
Senza la dovuta diligenza, i fattori appena citati possono portare a un ambiente caotico per le organizzazioni guidate dai dati.
Pertanto, il corretto approccio all'elaborazione dei dati è uno e consente agli utenti di visualizzare qualsiasi dato da qualsivoglia posizione, una best practice di governance e gestione dei dati che abbiamo soprannominato "any al quadrato" (Any²).
Le organizzazioni che adottano l'approccio Any² possono aspettarsi coerenza, chiarezza e riuso di artefatti maggiori in integrazioni di dati su larga scala, MDM, nella gestione dei metadati e nelle iniziative di big data e analisi/intelligence aziendale.
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