Nelle aziende di grandi dimensioni, la crescita dei sistemi, delle piattaforme e dei servizi porta con sé una vera e propria “esplosione” del volume di dati disponibili. Tuttavia, molto spesso questi dati risultano difficilmente accessibili da parte di tutti i team; la frammentazione tra silos, database e architetture legacy rende complicato ricavare valore e insight.
Non solo: la continua aggiunta di applicazioni e servizi all’interno dell’organizzazione finisce spesso per accentuare il problema, creando informazioni poco aggiornate, gap di integrità e bassa affidabilità.
Di fronte a questa complessità, diventa fondamentale ripensare il modo in cui i dati sono governati e resi disponibili per tutti i processi e le funzioni aziendali, puntando ad una maggiore efficienza, integrazione e qualità.
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La soluzione: Data Mesh Organization – Un’architettura che integra piattaforma, produttori e consumatori di dati
La risposta più avanzata a queste criticità è la creazione di una Data Mesh Organization: uno schema organizzativo e tecnologico incentrato su una piattaforma dati che integra in modo efficiente produttori e consumatori di dati.
In una Data Mesh, i team che generano dati (produttori), ad esempio da applicazioni come web store o ERP , sono i responsabili della loro disponibilità e della loro fruibilità al fine di poter essere utilizzati per gli scopi aziendali: analisi, business intelligence e statistica più in generale.
Dall’altra parte, i consumatori rappresentano le funzioni che estraggono valore da questi dati: marketing, finance, sales, team di data science e analytics. In un’organizzazione data mesh, sono autonomi nell’accedere ai dati realizzando così agilmente insight specifici per lo scenario di business di riferimento.
Al centro, tra produttori e consumatori, e quale elemento coordinatore si trova la piattaforma Data Mesh che fornisce strumenti, infrastruttura, governance e sicurezza e permette la condivisione semplice dei dati tra tutti i vari attori.
La piattaforma inoltre può consentire l’arricchimento dei dati, integrando processi ETL tradizionali (Extract, Transform, Load) con algoritmi di Intelligenza Artificiale che sintetizzano e ampliano il patrimonio informativo, aggiornandolo continuamente e garantendone l’integrità.
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Linee guida per la creazione di una Data Mesh Organization in azienda
Organizzare una Data Mesh richiede alcuni passi strategici chiave:
- Mappare le fonti dati e i ruoli: Occorre, innanzitutto, identificare in modo preciso quali applicazioni, team o servizi sono produttori di dati e quali sono i principali consumatori.
- Definire il “data product”: Ogni “data product” deve essere autonomo, standardizzato, affidabile e progettato per essere pronto all’uso. Il data product include dataset, metadati, configurazioni ed il codice per garantire la qualità e l’integrità.
- Costruire la piattaforma dati: Implementare gli strumenti, le API, i cataloghi e le policy di governance che permettono la condivisione e la gestione sicura dei dati, con controlli di accesso e monitoraggio continuo attraverso SLA e audit.
- Abilitare l’arricchimento e la qualità: Integrare workflow ETL e soluzioni di AI in grado di arricchire, sintetizzare, validare e aggiornare costantemente i dati.
- Favorire la collaborazione diretta: Stimolare comunicazione agile ma disciplinata tra produttori e consumatori, tramite cataloghi dati, strumenti di discovery e supporto tecnico/consulenziale.
- Misurare il valore generato: Realizzare esperimenti e metriche (A/B test, progetti pilota) volti a verificare concretamente il beneficio aziendale dei “data product” forniti.
Una Data Mesh Organization non è solo uno schema tecnico, ma una vera rivoluzione culturale in cui la proprietà, la responsabilità ed il valore del dato sono condivise e diffuse trasversalmente nell’azienda. In questo scenario, l’integrazione di AI rappresenta il salto qualitativo che trasforma la mole di dati in vantaggio competitivo concreto.
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Glue Labs e la Data Mesh Organization
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