La gestione dei dati all’interno di un’organizzazione comporta oggi una serie di importanti sfide, da cui dipende il successo delle strategie di business basate sul digitale.

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In questo contesto, uno degli strumenti più utili è costituito dal data catalog, concepito per aiutare le organizzazioni a rendere più semplice e performante l’accesso ai dati da parte di tutti gli stakeholder, tecnici e non, affinché possano implementarli in maniera profittevole nelle loro attività.

Per comprendere come un data catalog possa generare un effettivo valore aggiunto nella pipeline dei dati di un’azienda, analizziamo alcuni aspetti chiave: cos’è, come funziona e quali sono le principali funzionalità che dovrebbe offrire.

Cos’è un data catalog

Un data catalog è un’applicazione software che si occupa di creare un inventario di tutti i data asset di un’organizzazione, ai fini di facilitare l’accesso ai dati rilevanti per le finalità analitiche richieste dai processi in cui i dati stessi sono coinvolti, in particolar modo per quanto riguarda le attività di business intelligence e business analytics.

Per garantire tali obiettivi, il data catalog si rivela al tempo stesso uno strumento di data governance molto efficace, in quanto incorpora le policy e le regole per la data quality definite dall’azienda, assicurando che i dati vengano implementati ed utilizzati in maniera corretta e conforme.

Il data catalog basa la propria attività su metadati, descrizioni che vengono utilizzati per creare l’inventario dei dati fornendo le informazioni di contesto fondamentali per aiutare gli utenti a comprendere la tipologia e il contenuto, valutando in sede di selezione se possano essere utili o meno a soddisfare le loro esigenze.

Nell’era del digitale, le organizzazioni incrementano ogni giorno la quantità e la varietà dei dati da gestire sui loro sistemi, il che rende il data catalog uno strumento sempre più prezioso e diffuso nei sistemi IT. Molte ricerche indicano che il loro tasso di crescita annuo, in termini di volume di mercato, sia stimabile nell’ordine del 15-18%, nel periodo che va dal 2020 al 2025.

I benefici

Il corretto e consapevole impiego di un data catalog consente di creare uno o più inventari di dati, a seconda delle esigenze che si profilano nelle varie linee di business. A prescindere dalla strategia di gestione dei dati, i data catalog consentono infatti di ottenere alcuni importanti benefici:

  • Processi decisionali più veloci: sia grazie alla facilità di trovare più rapidamente i dati utili che alla miglior qualità degli insight, che deriva a sua volta dalla selezione di dati più rilevanti da analizzare
  • Maggior produttività: grazie al tempo risparmiato a cercare i dati utili, che può essere speso a favore dell’operatività
  • Maggior agilità: grazie alla possibilità di effettuare query anche molto differenti tra loro, sfruttando le informazioni contenute nei metadati
  • Miglior data quality: grazie ad un approccio che favorisce nativamente la governance dei dati, stessi agevolando sia la qualità della materia prima di cui si avvalgono le applicazioni analitiche che la sicurezza informatica
  • Conformità elevata: grazie al recepimento diretto delle policy basate sulle normative vigenti sulla privacy e gli accordi diretti tra le organizzazioni e i loro clienti, oltre a tutte le normative specifiche di settore

Come funziona

La logica con cui funziona un data catalog appare piuttosto intuitiva. Si tratta di applicazioni che collezionano metadata da differenti di sistemi di gestione dei dati, come i data warehouse e i data lake, utilizzati nell’ambito della business intelligence e della business analytics.

Una volta avvenuta l’acquisizione, i data catalog dispongono di funzioni che mirano ad arricchire i metadati per renderli più esaustivi possibili rispetto alle richieste che provengono dagli utenti. Tra le informazioni più comuni ritroviamo i tag, i data classification settings, i data quality scores e le metriche relative all’utilizzo dei dati stessi.

Molte di queste funzioni si avvalgono di tecniche di intelligenza artificiale, in particolar modo il machine learning, i cui algoritmi consentono di acquisire, catalogare, classificare ed applicare tag ai metadati in maniera totalmente automatica. Molto utili anche le funzioni accessorie, che consentono agli stakeholder di aggiungere commenti e revisioni, grazie tool pensati appositamente per favorire la collaborazione.

Quest’ultimo aspetto, che in prima istanza potrebbe apparire accessorio, proprio secondo la sua definizione, assume un valore aggiunto fondamentale se implementato con la dovuta consapevolezza.

Un data catalog viene infatti utilizzato da una tipologia di utenti molto varia all’interno di un’organizzazione, che spazia dalle figure tecniche, come data scientist, data analyst e data engineer, fino a specialisti nell’ambito del business, ai C-Level e agli utenti non esperti dei vari reparti aziendali.

Disporre di una base dati ben catalogata consente a tutti di utilizzare un inventario nel comune rispetto delle policy definite dall’organizzazione per soddisfare tutti gli aspetti relativi alla governance dei dati stessi, facilitando le sinergie nelle varie attività di business.

Per quanto riguarda le operazioni sui dati, tra i casi d’uso più comuni del data catalog ritroviamo:

  • Data discovery: il data catalog agevola i data scientist nella preparazione del dato, consentendo di ottenere più tempo per migliorare i processi analitici.
  • Data stewardship: il data catalog agevola il lavoro dei data steward in varie operazioni, soprattutto grazie all’automatizzazione dei vari processi di data governance, come il tracciamento dei data set nelle varie situazioni di utilizzo e l’applicazione delle policy per assicurare la conformità delle operazioni.
  • Data curation: spesso sottovalutata, consente di risparmiare moltissimo tempo e risorse nell’ambito delle operazioni sui dati che vengono ripetute frequentemente, grazie ad informazioni che i data catalog integrano ormai nativamente negli inventari degli asset.
  • Self service analytics: il data catalog semplica il lavoro dei data scientist e degli analisti nel definire in autonomia le loro attività, in particolare per quanto riguarda il machine learning e la modellazione predittiva, senza dover richiedere costante supporto a specialisti IT ed esperti di sistemi di gestione dei dati.

Le funzionalità che dovrebbe offrire

A partire dalla propria definizione principale di inventario dei data asset aziendali, i data catalog si sono progressivamente arricchiti di molte funzionalità utili nell’intera pipeline di gestione dei dati:

  • Connettori: consentono al data catalog di raccogliere e arricchire i metadati provenienti da varie fonti, come applicazioni edge (es. sistemi IoT), sistemi operativi e sistemi di gestione dei dati (database, data warehouse, data lake, ecc.)
  • Ricerca: consentono di facilitare la selezione dei dati, offrendo agli stakeholder la possibilità di effettuare query attraverso parole chiave o utilizzando funzioni di linguaggio naturale.
  • Strumenti di gestione dei metadati: consentono di migliorare la fruibilità dei dati grazie all’organizzazione, alla classificazione e all’arricchimento dei metadati
  • – Data lineage: consentono di documentare e fornire visualizzazioni in merito alla cronologia dei flussi e delle trasformazioni, grazie all’utilizzo dei metadati presente nel data catalog
  • Automatizzazione: consente di utilizzare algoritmi di machine learning per automatizzare la raccolta, la catalogazione e l’etichettatura dei metadati, accelerando e snellendo notevolmente i processi di gestione documentale.

Strumenti e tool per il data catalog

Attualmente sono disponibili sul mercato numerose soluzioni software che consentono di implementare un data catalog nella pipeline aziendale, automatizzando sia la creazione che la gestione degli inventari dei data asset.

Ne esistono oltretutto di varie tipologie, in quanto si spazia da strumenti contenuti nel contesto di ecosistemi da data management più estesi a soluzioni decisamente più verticali e personalizzate.

I tre principali colossi del cloud, come AWS, Google Cloud e Microsoft Azure offrono tool di data catalog nel contesto dei loro ecosistemi, così come i principali vendor IT, tra cui figurano IBM e Oracle.

Chi ricerca soluzioni più specifiche può rivolgere la propria attenzione nei confronti di brand specializzati nelle tecnologie per il data catalog e la gestione dei metadati, come erwin Data Catalog by Quest, Alation, Atlan, Data.world, Zeenea o Alex Solutions, o soluzioni per il data management come Talend, Boomi, Informatica o Hitachi Vantara.

Ulteriori soluzioni software per il data catalog sono comprese nelle piattaforme per la business analytics come Tableu, Qlik, Alteryx o Tibco, per citare alcune tra le più diffuse.

Le opzioni per il data catalog non mancano di certo, occorre pertanto valutare quale sia la soluzione più congeniale per la propria strategia per la gestione dei dati, anche in funzione di eventuali strumenti già in dotazione. Per tale aspetto è spesso opportuno rivolgersi a consulenti esperti, dotati di certificazioni sulle tecnologie utilizzati e soprattutto di una comprovabile esperienza sul campo.

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