{"id":564,"date":"2023-08-22T15:17:59","date_gmt":"2023-08-22T13:17:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bitmat.it\/iot\/?p=564"},"modified":"2023-08-22T15:17:59","modified_gmt":"2023-08-22T13:17:59","slug":"data-mesh-per-decisioni-di-business-piu-rapide-e-ponderate","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bitmat.it\/iot\/blog\/news\/564\/data-mesh-per-decisioni-di-business-piu-rapide-e-ponderate","title":{"rendered":"Data Mesh per decisioni di business pi\u00f9 rapide e ponderate"},"content":{"rendered":"

La crescita esponenziale dei dati aziendali, sia per quantit\u00e0 che per variet\u00e0, \u00e8 un dato di fatto: l\u2019aumento delle transazioni digitali, gli ambienti di lavoro ibridi, l\u2019estensione dei canali di comunicazione e l’adozione di nuove tecnologie come l’Internet of Things (IoT) sono alcuni dei fattori che hanno contribuito a questo aumento. Molto spesso le aziende vedono in questa tendenza soprattutto un onere e un costo. In realt\u00e0 ci\u00f2 pu\u00f2 trasformarsi in un\u2019opportunit\u00e0 straordinaria se sfruttata correttamente. I dati, infatti, costituiscono una base oggettiva attraverso la quale \u00e8 possibile prendere decisioni di business pi\u00f9 ponderate, grazie a una comprensione pi\u00f9 approfondita e puntuale del settore e delle dinamiche del mercato in cui si opera e dei trend in atto. Ma non solo, l\u2019analisi dei dati consente di ottimizzare l’efficienza operativa, intervenendo sulle aree di miglioramento, con una conseguente riduzione dei costi operativi e un\u2019ottimizzazione complessiva delle performance aziendali. Se a questo si aggiunge la possibilit\u00e0 di offrire ai propri utenti esperienze uniche e personalizzate, e di ottenere cos\u00ec una maggiore fidelizzazione e soddisfazione di una clientela sempre pi\u00f9 esigente, la trasformazione delle aziende in data-driven company \u00e8 dunque auspicabile e strategica per continuare a competere e prosperare, rispondendo velocemente e agilmente alle richieste di un mercato sempre pi\u00f9 complesso, mutevole e incerto. Ma come far fronte a questa sfida e come gestire in modo ottimale la mole di informazioni a disposizione? In questo senso il Data Mesh, un concetto relativamente recente, rappresenta la soluzione ottimale e un elemento strategico imprescindibile a favore di un\u2019analisi dei dati pi\u00f9 efficace, promuovendo un approccio decentralizzato alla gestione dei dati, in cui il controllo e la responsabilit\u00e0 di essi vengono distribuiti tra i vari team di un’organizzazione. All\u2019interno del data management questo favorisce la collaborazione e la condivisione tra i team, incentivando la creazione di un ecosistema dati interno all’organizzazione che sfrutta tecnologie evolute di machine learning e IA.<\/p>\n

Comprendere il passato per compiere un passaggio evolutivo necessario<\/strong><\/h2>\n

Abbracciare questo paradigma comporta un cambio culturale e di mentalit\u00e0 e, soprattutto, uno sforzo congiunto e condiviso a tutti i livelli aziendali.<\/p>\n

In passato, infatti, per compensare la richiesta di gestione di big data strutturati e destrutturati, l\u2019IT si \u00e8 avvalso di strumenti come \u201cData Warehouse\u201d e \u201cData Lake\u201d gestiti da un team e una struttura centralizzati. Una soluzione per molti versi di successo, ma che non ha tenuto conto dell\u2019entit\u00e0 dell\u2019aumentato del volume di dati prodotti, il moltiplicarsi delle fonti dati da gestire – si pensi allo sviluppo mediante micro services – e la difficolt\u00e0 di analizzarli in tempi rapidi per prendere decisioni e restare competitivi. Spesso, l\u2019approccio centralizzato ha costituito di fatto un collo di bottiglia rispetto alle richieste di analisi da parte del management e dei cosiddetti \u201cproduct owner\u201d.<\/p>\n

Data Mesh: decentralizzare come la natura delle aziende moderne richiede<\/strong><\/h2>\n

A fronte di organizzazioni sempre pi\u00f9 decentralizzate e distribuite all\u2019interno delle quali comparti e reparti gestiscono parti differenti dell’operativit\u00e0 aziendale, l’obiettivo del Data Mesh \u00e8 abilitare i team distribuiti a lavorare condividendo le informazioni in modalit\u00e0 agile e autonoma, ridurre il backlog di delivery e favorire analisi rapide e scelte di business basate sui dati affidabili.<\/p>\n

Il Data Mesh si fonda su quattro pilastri volti a superare le principali criticit\u00e0 dell\u2019approccio sino a ora utilizzato:<\/strong><\/h3>\n

1. Decentralizzare i domini: alla base del Data Mesh abbiamo il concetto di \u201cdominio\u201d al quale sono delegate tutte le attivit\u00e0 di gestione del dato e di regole di business per consentire ai team dedicati di amministrare in autonomia la propria pipeline di elaborazione dei dati (ETL). Una volta raccolti e trasformati dal rispettivo dominio di business, gli owner possono quindi sfruttare i dati e condividerli per esigenze analitiche o operative.<\/p>\n

2. Data As a Product: considerare il dato come un prodotto affinch\u00e9 tutti i soggetti (interni ed esterni al dominio di pertinenza del dato) possano utilizzarlo facilmente.<\/p>\n

3. Predisporre un\u2019infrastruttura self-service, ossia una Data Platform che eroghi servizi e funzionalit\u00e0 per abilitare i team del dominio alla gestione indipendente del ciclo di vita del dato come Prodotto e all\u2019interoperabilit\u00e0 tra tutti i domini.<\/p>\n

4. Disporre una governance federata al fine di rendere i Data Product interoperabili tra loro, e facilmente fruibili da tutti, creando un ecosistema di dati standardizzato conforme alle policy organizzative e alle normative del settore.<\/p>\n

Un diverso concetto di dato<\/strong><\/h2>\n

Nel Data Mesh, il dato, al centro di tutto, assume dunque una diversa connotazione dove la qualit\u00e0 delle informazioni raccolte determina il valore aziendale a lungo termine. Oggi, si parla di Data As a Product che includono Asset di Codice, Metadati e Criteri Correlati e che necessariamente devono essere attuabili, ovvero devono essere correttamente archiviati, organizzati e resi disponibili in modo continuativo e affidabile e accessibili in maniera semplice e intuitivo; di qualit\u00e0, che implica che il dato sia accurato, completo, aggiornato e privo di errori al fine di garantire decisioni di business affidabili; infine, devono essere fruibili e quindi presentati in un formato comprensibile e utile per gli utenti.<\/p>\n

Nuove sfide che richiedono il supporto e le competenze di un partner adeguato<\/strong><\/h2>\n

Un Data Mesh efficace non si realizza applicando i quattro pilastri come semplici regole di una checklist. \u00c8 necessario considerare gli aspetti culturali, organizzativi, architetturali e tecnologici. Trattandosi quindi di un percorso, il primo passo verso un cambiamento prospettico di mentalit\u00e0, \u00e8 la scelta di un partner in grado di guidare le aziende per sfruttare i benefici offerti da questo approccio. Da sempre, noi di Axiante lavoriamo in cooperazione e collaborazione, a volte in integrazione, con i responsabili aziendali per definire la roadmap pi\u00f9 corretta e funzionale per l\u2019introduzione del Data Mesh.<\/p>\n

A ulteriore dimostrazione del nostro impegno a favore della trasformazione data-driven, abbiamo creato la nuova business unit Data Driven pensata per supportare tutte quelle organizzazioni che devono affrontare una molteplicit\u00e0 di dati distribuiti su pi\u00f9 ambienti eterogenei, dall\u2019on premise al cloud, dai data generati internamente a quelli esterni.<\/p>\n

La mission \u00e8 quella di condurre le aziende nella definizione di una data strategy su misura. Collaborando con i responsabili di business e i team IT interni dei nostri clienti, con un approccio graduale, possiamo definire obiettivi concreti e misurabili nell\u2019immediato.<\/p>\n

 <\/p>\n

A cura di Giovanni Mazzucato<\/strong>, Project Leader di Axiante,<\/a> che ha gi\u00e0 parlato in esclusiva ai nostri lettori del tema Data Mesh in questa INTERVISTA DI APPROFONDIMENTO<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Giovanni Mazzucato, Project Leader di Axiante, suggerisce di affidarsi al Data Mesh per abilitare i team distribuiti a lavorare condividendo le informazioni in modalit\u00e0 agile e autonoma, ridurre il backlog di delivery e favorire analisi rapide e scelte di business basate sui dati affidabili<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":566,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[115,8],"tags":[210,234],"class_list":{"0":"post-564","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-featured","8":"category-opinioni","9":"tag-axiante","10":"tag-data-mesh"},"yoast_head":"\nData Mesh per decisioni di business pi\u00f9 rapide e ponderate - BitMAT | Speciale IoT e Big Data<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Giovanni Mazzucato di Axiante, suggerisce di affidarsi al Data Mesh per 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