Diventare una data-driven company è una condizione indispensabile per competere, ma il percorso è spesso rallentato da fattori organizzativi e tecnologici.
L’enterprise data management si confronta da sempre con la necessità di gestire enormi volumi di dati distribuiti tra sistemi che non comunicano tra loro e, nonostante i continui progressi tecnologici, la stratificazione di applicazioni e dati che caratterizza molte aziende complica le cose. Oggi le informazioni, in costante crescita, sono disperse tra database legacy, applicazioni on-premise e piattaforme cloud, dando origine a una molteplicità di silos che rendono difficile ottenere una visione completa e coerente del business.
In questo articolo vedremo perché la data virtualization è uno dei fondamenti tecnici delle data platform contemporanee e, di conseguenza, dell’enterprise data management moderno.
Key Points
- I modelli classici di data integration, basati sulla replica dei dati e su pipeline ETL, mostrano limiti a livello di tempi, costi, affidabilità e governance.
- La data virtualization rende accessibili dati distribuiti senza spostarli né duplicarli, semplificando l’intero processo di accesso e integrazione.
- Decisioni più rapide, costi ridotti, maggiore supporto ad AI e analytics e una governance centralizzata del patrimonio informativo sono alcuni dei benefici.
L’approccio tradizionale basato su pipeline ETL
Per molti anni la risposta alla frammentazione dei dati è stata l’integrazione fisica attraverso processi ETL (Extract, Transform, Load). L’obiettivo è sempre stato quello di raccogliere informazioni eterogenee e distribuite nei diversi sistemi aziendali trasferendole all’interno di un repository centralizzato, come un Data Warehouse, per poi analizzarle in modo uniforme.
Il processo è concettualmente semplice: i dati vengono estratti dalle sorgenti, trasformati per renderli coerenti tra loro e infine caricati nel repository centrale. Solo a questo punto possono essere utilizzati a fini di reportistica direzionale, analisi e business intelligence.
Questo approccio rimane efficace quando è necessario realizzare analisi storiche complesse o consolidare grandi volumi di informazioni, ma mostra limiti strutturali quando vanno prese decisioni rapide nella vita di tutti i giorni.
Dati non aggiornati
I processi ETL vengono generalmente eseguiti a intervalli programmati. Di conseguenza, le analisi si basano spesso su dati vecchi di ore o addirittura di giorni, anziché su ciò che sta accadendo in quel momento.
Scarsa agilità
Ogni nuova esigenza di business richiede la progettazione o la modifica delle pipeline di integrazione. Questa attività può richiedere settimane o mesi e rallenta la capacità dell’organizzazione di rispondere rapidamente a nuove esigenze del mercato.
Duplicazione delle informazioni
Spostare continuamente i dati significa creare e mantenere copie della stessa informazione in ambienti diversi, con un inevitabile aumento dei costi di storage, gestione e governance.
Data virtualization: un layer unificato per l’accesso ai dati aziendali
La data virtualization è l’approccio moderno alla data integration e si fonda sulla creazione di un layer virtuale tra le sorgenti dati e i data consumer, siano essi utenti, strumenti di analytics, applicazioni o modelli di intelligenza artificiale.
A differenza dei modelli tradizionali fondati sulla replica dei dati e sui processi ETL, la virtualizzazione non richiede di spostare e duplicare continuamente le informazioni all’interno di un repository centralizzato, ma consente di accedervi ovunque esse risiedano. È qui che risiede la vera rivoluzione di questo modello.
In pratica, database legacy, applicazioni on-premise, servizi cloud di fornitori diversi e data lake continuano a conservare i dati nei rispettivi ambienti. Il layer di virtualizzazione li rende raggiungibili da un unico punto di accesso, offrendo una vista unificata delle informazioni senza modificare l’infrastruttura esistente né alterare i sistemi sorgente.
Come funziona la data virtualization: i tre componenti chiave
A prima vista il principio è semplice: l’utente pone una domanda, la piattaforma recupera i dati dai diversi sistemi collegati al layer virtuale e restituisce una risposta. In realtà, dietro questo risultato si nasconde un livello di complessità tecnologica considerevole, perché i sistemi sono diversi, così come i formati, le architetture e il significato stesso dei dati.
Per soddisfare anche una richiesta apparentemente banale, come il valore dei clienti che negli ultimi 12 mesi hanno acquistato online e hanno contattato il servizio clienti senza richiedere resi, la piattaforma deve sapere dove si trovano le informazioni, come accedervi, come interpretarle e come renderle coerenti tra loro prima ancora di presentarle all’utente.
Per raggiungere questo obiettivo, una data platform moderna, o meglio un layer di virtualizzazione, si basa su diversi componenti che lavorano in modo coordinato.
- Metadata management
Il primo elemento è il catalogo dei metadati che funge da mappa dell’intero patrimonio informativo aziendale. Qui non sono ospitati i dati veri e propri, ma viene descritto dove risiedono, come sono organizzati, quali relazioni esistono tra le diverse sorgenti e con quali protocolli possono essere interrogati. È questo livello che permette alla piattaforma di individuare rapidamente quali sistemi coinvolgere per rispondere a una determinata richiesta. - Ottimizzazione delle query
Il motore scompone la richiesta in una serie di interrogazioni specifiche, eseguendole contemporaneamente sui sistemi coinvolti. Durante questa fase intervengono diversi meccanismi di ottimizzazione che riducono il traffico di rete e migliorano le prestazioni. Tecniche di caching e di esecuzione parallela contribuiscono ulteriormente a mantenere tempi di risposta compatibili anche con scenari complessi.
- Layer semantico
È probabilmente il componente più importante dell’intera architettura. Le aziende, infatti, raramente utilizzano modelli dati omogenei: lo stesso cliente può essere identificato con codici differenti in CRM, ERP ed e-commerce, mentre gli stessi concetti possono essere rappresentati con nomi, strutture e formati completamente diversi.
Il layer semantico risolve questo problema costruendo una rappresentazione unificata delle informazioni. Attraverso regole di mapping e normalizzazione, collega entità equivalenti provenienti da sistemi differenti e le riconduce a uno schema comune condiviso dall’organizzazione.
In questo modo, quando un utente chiede ad esempio di analizzare la redditività di un cliente, non deve preoccuparsi di come le informazioni siano rappresentate nei diversi sistemi né di come debbano essere correlate tra loro. Sarà il layer semantico a riconciliare dati provenienti da sorgenti differenti, interpretarli secondo le regole di business dell’organizzazione e restituire un risultato coerente.
Volendo fare un esempio, il settore healthcare offre numerosi casi d’uso. Grazie a una moderna data platform basata sui principi della data virtualization, un medico può accedere a una vista unificata del paziente che aggrega in tempo reale referti, immagini diagnostiche, dati amministrativi e altre informazioni cliniche provenienti da sistemi e database tra loro indipendenti. Il tutto senza spostare né duplicare i dati, che rimangono nei rispettivi sistemi sorgente.
I vantaggi della data virtualization per il business
La virtualizzazione dei dati cambia il modo con cui le aziende possono utilizzarli. Rendendo le informazioni accessibili in qualsiasi momento, la data virtualization accelera i processi decisionali, riduce la complessità dell’infrastruttura e crea le basi per iniziative di intelligenza artificiale.
Tra i principali vantaggi, evidenziamo:
- Più agilità
Nuove fonti e informazioni possono essere rese disponibili molto più rapidamente rispetto ai tradizionali processi ETL, riducendo il tempo necessario per avviare progetti di analisi o rispondere a nuove esigenze di business. - Decisioni migliori
Poiché le informazioni vengono recuperate direttamente dai sistemi sorgente, analisi e report possono basarsi su dati molto più vicini al tempo reale, requisito sempre più importante nel monitoraggio dei processi o, in ambito finanziario, nell’antifrode.
- Innovazione accelerata
La possibilità di accedere facilmente a dati distribuiti consente di integrare modelli di machine learning, applicazioni di intelligenza artificiale e servizi digitali senza dover affrontare lunghi progetti di consolidamento dei dati.
- Riduzione dei costi
Eliminando gran parte delle duplicazioni, diminuiscono le esigenze di storage, sincronizzazione e manutenzione delle pipeline di integrazione, con un impatto positivo sia sui costi infrastrutturali sia sulla gestione operativa.
Governance e sicurezza: centralizzare il controllo in un mondo distribuito
Uno degli aspetti più interessanti della data virtualization riguarda la governance. Poiché ogni richiesta di accesso passa attraverso il livello logico di virtualizzazione, l’azienda dispone di un punto centralizzato da cui definire e applicare politiche comuni di accesso, sicurezza e utilizzo dei dati, senza dover intervenire separatamente su ogni singola sorgente.
Questo significa, ad esempio, poter stabilire chi può accedere a determinate informazioni, quali dati devono essere mascherati, quali attributi sono disponibili per uno specifico ruolo e quali operazioni devono essere registrate a fini di audit. Le stesse regole vengono applicate in modo coerente indipendentemente dal fatto che i dati provengano da un database on-premise, da una piattaforma cloud o da un’applicazione SaaS.
Un approccio di questo tipo semplifica molto la compliance normativa. Centralizzare il controllo significa poter dimostrare più facilmente chi ha consultato un’informazione, quando lo ha fatto e secondo quali autorizzazioni, agevolando l’adesione a framework come GDPR o alle policy interne di data governance.
Kirey: modernizzare le aziende partendo dai dati
La trasformazione verso la data-driven company dipende spesso dalla capacità di ripensare l’intero modello di gestione dei dati. Modernizzare le data platform significa infatti creare le condizioni affinché informazioni distribuite, analytics e AI possano lavorare in modo efficace, trasformando il patrimonio informativo in un vantaggio competitivo.
In Kirey accompagniamo le aziende lungo tutto il percorso di evoluzione progettando moderne architetture di data management basate sui paradigmi più avanzati del mercato. Dalla modernizzazione delle data platform fino all’adozione di tecnologie per analytics e AI, l’obiettivo è costruire ecosistemi di dati scalabili, governabili e orientati al business.
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