Gestione dati
Che cos'è e quali vantaggi offre al tuo Business
Il data management è una pratica che consiste nel trattare i dati come una risorsa preziosa, liberandone il potenziale a tutto vantaggio di un'organizzazione. Per gestire i dati in modo efficace, occorrono strategie e metodi affidabili che consentano di accedere, integrare, pulire, amministrare, archiviare ed elaborare i dati per l'AI e gli analytics.
Il data management nell'era dell'AI
Sin da quando le aziende hanno iniziato a raccogliere i dati, hanno dovuto gestirli per evitare il problema del "garbage in, garbage out". Una buona gestione dei dati è essenziale per garantire risultati affidabili, etici e privi di pregiudizi. Si tratta di un aspetto particolarmente importante sia per ciò che attiene l'intelligenza artificiale e il machine learning, sia per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), che vengono addestrati su enormi set di dati e poi utilizzati per comprendere e generare il linguaggio umano.
In cosa consiste il moderno data management?
Il moderno data management va di pari passo con l'AI e il machine learning. Man mano che queste tecnologie si evolvono, l'esigenza di accessibilità, qualità e governance dei dati diventa sempre più pressante. In questo video esplicativo, scoprirai come il moderno data management si basi su nuove tecnologie e attività, quali DataOps e AIOps. Comprenderai perché l'AI e i modelli di machine learning richiedono dati affidabili che proteggano le organizzazioni da rischi, costi e perdite di produttività, soprattutto nei settori in cui le normative e i requisiti di conformità sono più stringenti.
Storia del Data Management
Secondo alcuni, il data management sarebbe nato intorno al 1890 con la comparsa delle schede perforate che registravano le informazioni (dati) su un cartoncino rigido. Ma il concetto di data management fu trattato in modo esteso solo a partire dagli anni '60, quando l'Association of Data Processing Service Organizations (ADPSO) iniziò a fornire consulenza ai professionisti nella gestione dei dati.
I sistemi di data management come li conosciamo oggi si diffusero a partire dagli anni '70. Tali sistemi erano meramente operativi. Fornivano, infatti, registrazioni (report) delle operazioni commerciali in un determinato momento, estratte da un database relazionale che archiviava le informazioni in righe e colonne (in genere un data warehouse). Tra i processi e le tecnologie più comuni relative al data management figurano:
- Elaborazione in batch ed estrazione, trasformazione, caricamento (ETL).
- Linguaggio di interrogazione strutturato (SQL) e sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS).
- Not-only SQL (NoSQL) e database non relazionali.
- Data warehouse aziendali, data lakes e data fabrics.
- Federazione e virtualizzazione dei dati.
- Data catalogs, metadata management e data lineage.
- Cloud computing ed event stream processing (data streaming).
Oggi, le funzioni aziendali e IT possono collaborare per ottimizzare il modo in cui i dati vengono gestiti prima di essere utilizzati con AI e generative AI (GenAI). I data engineer e i data analyst, ad esempio, collaborano con i data scientist per gestire ed estrarre valore dai dati.
Focus sui dati: la base per il successo degli studenti e dell'università
Come molti altri atenei, anche la University of North Texas (UNT) disponeva di molti dati, ma di poche informazioni. Non solo l'integrità, la gestione e la governance dei dati rappresentavano un serio problema, ma la loro suddivisione in compartimenti stagni ne ostacolava anche l'analisi complessiva. Scopri in che modo l'implementazione del software SAS per il data management ha permesso di cambiare radicalmente le capacità analitiche dell'UNT, migliorando i risultati degli studenti e favorendo enormi risparmi.
Chi utilizza il Data Management?
Il data management è alla base dei processi di ogni azienda di successo, a prescindere dal settore. La maggiore disponibilità di dati e un accesso più agevole agli analytics consentono di cogliere sempre più opportunità, porre più domande e risolvere più problemi. Scopri in che modo le industry di tutto il mondo utilizzano il data management per raggiungere i propri obiettivi.
Oggi più che mai, le questioni legate alla privacy, alla conformità e alla digitalizzazione dei dati richiedono che le banche dispongano di una base di dati affidabili. Solo acquisendo una visione completa e integrata di tutti i propri dati e adottando tecniche efficaci per la qualità, la governance e la protezione dei dati personali, le banche potranno guadagnarsi la fiducia dei propri clienti e intraprendere azioni di trasformazione digitale orientate al futuro.
In ambito sanitario l'enterprise data management è un imperativo categorico. Il settore si fonda sulla propria capacità di integrare dati di tutti i formati e da tutte le fonti, compresi i dati esterni, individuando al contempo le duplicazioni, risolvendo i problemi di data quality e rispettando i rigorosi requisiti normativi e di conformità finalizzati alla protezione dei dati personali e della privacy.
Le compagnie di assicurazione gestiscono ogni giorno enormi quantità di dati, tra cui quelli relativi a preventivi, polizze, sinistri, clienti e dispositivi IoT connessi. Per costruire modelli attuariali validi e prendere decisioni informate su prezzi, riserve, pagamenti e altro ancora, è necessario disporre di capacità di data management affidabili che consentano di integrare, pulire e gestire in modo adeguato i dati assicurativi.
In ambito manufacturing, niente parla di successo come la qualità. Grazie a solide tecnologie di data management e data quality, le aziende possono gestire in modo efficiente l'inventario dei prodotti e integrare dati strutturati e non strutturati provenienti da tutte le fonti per ottenere una visione enterprise delle prestazioni, ottenere risultati migliori e prendere decisioni aziendali ben informate.
Le istituzioni governative locali e nazionali sono responsabili di una vasta gamma di servizi e programmi. Tecnologie affidabili di data management supportano tutti questi sforzi, dalla lotta alle frodi e ai pagamenti impropri, alla sicurezza dei cittadini, alla supervisione dei risultati sulla salute della popolazione, allo sviluppo economico e alle iniziative delle smart city.
Per comprendere la customer experience e rispondere adeguatamente alle sue attese è fondamentale avere una visione accurata e aggiornata di tutti i dati, siano essi in streaming, basati su cloud o archiviati in un data lake o in un data warehouse. Che si tratti di marketing, merchandising o vendite, un data management affidabile è essenziale per la presa in carico dei dati del settore retail.
Scopri i settori di mercato che utilizzano questa tecnologia
Il data management ha bisogno di intelligenza artificiale e machine learning, così come AI e ML hanno bisogno del data management. Ad oggi, le due cose vanno di pari passo e il percorso verso un'AI di successo è intrinsecamente legato alle moderne pratiche di data management.Dan Soceanu Senior Product Manager for AI and Data Management, SAS
Come funziona il Data Management
Man mano che aumentano i volumi, le tipologie e le fonti di dati, cresce anche la necessità di elaborarli in tempo reale, mentre l'urgenza di gestirli correttamente si conferma una priorità assoluta per il successo aziendale. Esplora in dettaglio alcune delle principali tecnologie di data management.
Augmented Data Management
Questo approccio utilizza le tecniche di intelligenza artificiale o di machine learning per rendere i processi come data quality, metadata management e data integration auto configuranti e self-tuning.
Ad esempio, l'augmented data management può:
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.
Scopri di più su come funziona il data management
Data management per AI e machine learning (ML)
Molti processi aziendali si basano sull'AI, che è la scienza che si occupa di addestrare i sistemi a emulare le attività umane attraverso l'apprendimento e l'automazione. Le tecniche di AI e ML, ad esempio, vengono spesso utilizzate per prendere decisioni su prestiti e crediti, diagnosi mediche e offerte al dettaglio. Con AI e ML, è più importante che mai disporre di dati ben gestiti, comprensibili e affidabili. Infatti, se vengono utilizzati dei dati errati per alimentare gli algoritmi, che si modificano in base a ciò che apprendono, gli errori possono moltiplicarsi rapidamente.
Data management per l'IoT
I dati provenienti dai sensori incorporati nei dispositivi Internet of Things (IoT) sono spesso definiti come dati in streaming. 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 gli schemi contenuti negli stessi e filtrandoli per molteplici usi mentre confluiscono all'interno dell'azienda. Il rilevamento delle frodi, il monitoraggio della rete, l'e-commerce e il risk management sono applicazioni molto diffuse di queste tecniche.
Gestione bidirezionale dei metadati
La gestione bidirezionale dei metadati permette di condividere e collegare i metadati tra sistemi diversi. SAS, ad esempio, si impegna a sostenere la comunità di metadati aperti attraverso la sua partecipazione al progetto OPDi Egeria. Tale progetto nasce dalla necessità di standardizzare i metadati per favorire la condivisione di informazioni tra aziende con ambienti tecnologici diversi.
Infrastruttura dei dati e livello semantico
Il termine data fabric descrive il complesso insieme di informazioni gestito da un'organizzazione e caratterizzato da una grande quantità e varietà di dati, che vengono gestiti, elaborati, archiviati e analizzati attraverso diversi metodi. Il livello semantico gioco un ruolo importante nel data fabric. Il livello semantico serve a collegare i dati a termini aziendali condivisi e comunemente utilizzati all'interno di un'organizzazione, insomma è come un glossario aziendale.
Data management e open source
Per open source si intende un programma o un'infrastruttura informatica in cui il codice sorgente è pubblicamente disponibile e chiunque all'interno di una comunità di utenti può utilizzarlo e modificarlo. Utilizzare l'open source può velocizzare le attività di sviluppo e ridurre i costi. Gli esperti di dati possono ottenere risultati migliori lavorando nel linguaggio di programmazione e nell'ambiente che preferiscono.
Federazione e virtualizzazione dei dati
La federazione dei dati rappresenta un metodo per integrare i dati in modo virtuale e consente di combinare e visualizzare le informazioni provenienti da fonti diverse senza doverle necessariamente trasferire e archiviare in una nuova posizione. In questo modo, è possibile accedere ai dati combinati proprio quando occorre. A differenza degli strumenti ETL e ELT, che forniscono una visione statica dei dati in un momento specifico, la federazione dei dati genera risultati in base a come appaiono le origini dati al momento della query. Ciò consente una visione più puntuale e, possibilmente, più accurata delle informazioni.
Passi successivi
Soluzioni di Data Management
La fiducia nei dati porta alla fiducia nell'AI e negli analytics, un aspetto importante per il successo di ogni azienda. Le nostre soluzioni di data management includono tutte le funzionalità necessarie per accedere, integrare, pulire, governare e preparare i dati per l'analisi, comprese funzionalità di advanced analytics come intelligenza artificiale e machine learning.
