Soluzioni agili per il Data Management: Logical Data Fabric

Al giorno d’oggi le aziende si trovano ad interfacciarsi con ambienti sempre più diversificati, distribuiti e complessi. Rendere agile la gestione dei dati aziendali diventa quindi una priorità e, per farlo al meglio, è necessario guardare oltre le tradizionali pratiche di data management, così da gestire al meglio i costi grazie a soluzioni moderne, come ad esempio il Data Fabric.

“Il concetto di design emergente chiamato “data fabric” può essere una soluzione solida per le sfide di gestione dei dati “, afferma Mark Beyer, Distinguished VP Analyst di Gartner.

Cos’è il Data Fabric

“Tessuto dei dati”, questa la definizione letterale del Data Fabric. Il concetto di tessuto, nell’ambito del management, può essere interpretato come la forte “interconnessione” tra dati.

Volendo darne una definizione più estesa, possiamo considerare un Data Fabric come un singolo ambiente che aiuta le organizzazioni a gestire i propri dati, un ambiente costituito da un’architettura unificata e da una serie di servizi e tecnologie in esecuzione su di essa. Se le componenti architetturali alla base del Data Fabric sono quelle tipiche di un’ambiente aziendale – database relazionali, datawarehouse, soluzioni di reportistica, cloud data stores, data lake , ciò che caratterizza il Data Fabric è la sovrastruttura, il “tessuto”, appunto, che permette a tutte le diverse componenti una profonda e reciproca interconnessione.

A partire da questa definizione, passare dal Data Fabric al concetto di Logical Data Fabric risulta molto semplice: il Logical Data Fabric è un nuovo approccio al data management, che intepreta la data integration come la combinazione di due fasi, una logica e una fisica, consentendo di ridurre o annullare l’esigenza di copie preventive dei dati, pur mantenendo la possibilità di una loro modellazione, al fine di renderne esplicito il significato e centralizzarne l’accesso.

Come Creare un Logical Data Fabric

Abbiamo definito un data fabric come un’architettura componibile, ciò significa che si possono utilizzare insieme più strumenti, ognuno con la sua funzione specifica (connessione ai dati, catalogo dei dati, creazione di un modello semantico unificato, …). In un Logical Data Fabric lo stile di integrazione predominante è la virtualizzazione dei dati e ciò permette, come già evidenziato, di evitare la replica dei dati, consentendo maggiore agilità, risparmio di risorse economiche e, come conseguenza un TCO inferiore. 

Per la Data Virtualization BNova ha scelto Denodo, piattaforma leader del settore. Anche nel caso di Data Fabric, Denodo risulta la soluzione ottimale: tutti i componenti di un data fabric, infatti, sono già presenti in Denodo e ciò rende la piattaforma stessa un Logical Data Fabric.

Leggi anche: Data Fabric Architecture is Key to Modernizing Data Management and Integration