Che cos'è l'architettura dei dati?

Operare senza un piano formale è un po' come costruire una città senza una mappa. Nel tempo, si finirà per avere "paludi di dati". Si tratta di enormi aree di archiviazione piene di dati non elaborati che nessuno riesce a trovare, di cui nessuno si fida o che nessuno riesce a utilizzare. Quando i dati vengono accumulati senza una progettazione, i team di engineering dedicano più tempo alla ricerca di informazioni che alla creazione di nuove funzionalità o all'addestramento di modelli di AI.

Una buona architettura funge anche da traduttore tra i leader IT e quelli aziendali. Se un leader dice: "Dobbiamo vedere le tendenze dei clienti mentre si verificano", l'architettura trasforma questo obiettivo in una realtà tecnica. Potrebbe dire agli ingegneri di creare una pipeline di flussi in uno strumento come BigQuery. Questo allineamento garantisce che ogni dollaro speso in tecnologia aiuti effettivamente l'azienda a crescere.

La maggior parte delle organizzazioni sceglie tra tre modi principali per organizzare il flusso di dati.

Questo è il modo tradizionale di fare le cose. Tutti i dati dell'azienda confluiscono in un unico grande data warehouse o data lake unificato. È ottimo per mantenere un'unica fonte di verità e semplifica l'impostazione di un unico insieme di regole. Tuttavia, può creare un collo di bottiglia. Se ogni team deve aspettare che un unico gruppo IT centrale sposti i propri dati, le cose rallentano con la crescita dell'azienda.

In questo modello moderno, diversi team aziendali (come quelli di marketing o finanza) possiedono e gestiscono i propri dati. Sono collegati da un insieme condiviso di regole e strumenti. Questo modello, spesso chiamato data mesh o data fabric, consente ai team di muoversi più velocemente perché non devono aspettare un reparto centrale.

Una data lakehouse è un'architettura moderna che combina l'archiviazione flessibile e a basso costo di un data lake con la gestione e le transazioni ad alte prestazioni di un data warehouse. Consente alle aziende di eseguire qualsiasi attività, dalla creazione di report di base al machine learning avanzato, direttamente su un'unica piattaforma unificata, evitando il blocco del fornitore.

Non iniziare con gli strumenti, ma con il "perché". Identifica gli obiettivi che l'azienda deve raggiungere. Forse devi rilevare le frodi con carta di credito in tempo reale o magari vuoi creare un chatbot di AI generativa. Conoscere l'obiettivo ti dice di che tipo di architettura hai bisogno.

Dai un'occhiata a ciò che hai già. Verifica la presenza di vecchi sistemi "legacy", silos di dati e punti in cui i dati rimangono bloccati. Questo audit ti aiuta a decidere cosa puoi conservare e cosa deve essere spostato nel cloud.

Definisci le regole prima di acquistare la tecnologia. Decidi chi è il proprietario dei dati e come mantenerli puliti. Se la conformità è integrata nelle fondamenta, non dovrai affannarti per risolvere le falle di sicurezza in un secondo momento.

Ora scegli il tuo stack. Scegli strumenti per spostare, archiviare e trasformare i dati che funzionano bene insieme. Assicurati che supportino i pattern che hai scelto, come un Lakehouse o un Mesh, e che siano in grado di gestire i tuoi piani futuri per l'AI.