È indubbio che i dati sono un asset per qualsiasi azienda, perché permettono di prendere decisioni strategiche basate su analisi accurate, migliorano l’efficienza operativa attraverso l’automazione e la personalizzazione dei servizi e costituiscono un driver competitivo aiutando a migliorare i prodotti, le iniziative e le relazioni con i clienti. Benefici fruibili solo con un’adeguata governance della mole enorme e crescente di informazioni che le imprese raccolgono e archiviano.
Un obiettivo raggiungibile adottando una soluzione di data management che garantisca una gestione profonda, efficiente e sicura dei dati. In questo contesto, data virtualization e il data fabric rappresentano due approcci fondamentali, seppur differenti, nella gestione dei dati e nella loro valorizzazione all’interno delle aziende.
Data virtualization
La data virtualization è una tecnologia che permette di accedere ai dati senza spostarli fisicamente creando uno strato di astrazione che integra fonti eterogenee per fornire una visione unificata alle varie applicazioni. Questa soluzione accelera l’integrazione dei dati e consente alle aziende di sfruttare indicazioni in tempo reale fondamentali per utilizzi come manutenzione predittiva, rilevamento frodi e previsione della domanda attraverso un livello virtuale che connette i dati distribuiti senza necessità di replica o spostamento fisico.
La virtualizzazione dunque migliora la flessibilità e riduce i costi di archiviazione mantenendo comunque la possibilità di accedere alle informazioni in tempo reale con un’adeguata ottimizzazione dell’infrastruttura e delle strategie di aggiornamento dei dati
Data fabric
Il data fabric invece rappresenta un’architettura end to end più complessa e strutturata che automatizza la gestione dei dati in ambienti multi-cloud e on-premise utilizzando intelligenza artificiale e metadati per migliorare governance, qualità e accesso ai dati. Questa soluzione integra diverse fonti attraverso un framework scalabile che include gestione, inserimento, elaborazione, orchestrazione, rilevamento ed infine accesso ai dati per offrire una visione olistica delle informazioni aziendali utile per analisi avanzate e il supporto decisionale.
Le differenze
La differenza principale tra le due tecnologie è che la data virtualization si concentra sull’accesso immediato e dinamico ai dati, prevalentemente relativi a momenti temporali ristretti e precisi, senza spostamenti fisici. Mentre il data fabric costruisce un ecosistema più strutturato in cui i dati vengono gestiti attraverso livelli di governance, automazione e sicurezza definiti dall’azienda in base alle sue esigenze.
Un’altra differenza sostanziale è che il data fabric è pensato per ambienti complessi che devono garantire gestione della qualità dei dati e scalabilità per analisi avanzate, oltre a un’attenta conformità normativa, mentre la virtualizzazione dei dati è più adatta a contesti in cui serve rapidità di accesso senza l’impegno infrastrutturale di un’architettura più ampia.
La scelta tra i due approcci dipende dalle necessità aziendali: se un’azienda ha bisogno di una soluzione veloce ed economica per accedere a dati di quel preciso lasso di tempo, in tempo reale, senza duplicazione, la data virtualization è la soluzione ideale. Se al contrario l’organizzazione necessita di una gestione avanzata dei dati in un ambiente distribuito con garanzie di sicurezza e governance più complesse, il data fabric rappresenta la scelta ottimale.
I benefici delle due soluzioni
È evidente quindi che sia la data virtualization che il data fabric offrono vantaggi strategici alle imprese, sebbene con focus diversi. La virtualizzazione offre:
- Agilità e velocità: accesso ai dati in tempo reale senza spostamenti fisici, integrazione rapida da fonti eterogenee e riduzione dei tempi di analisi
- Riduzione dei costi: minore duplicazione dei dati e semplificazione della gestione, con conseguente ottimizzazione delle risorse
- Flessibilità: adattabilità ai cambiamenti e supporto per diverse applicazioni, garantendo una visione unificata dei dati
Mentre il data fabric ha i suoi punti di forza in:
- Governance e sicurezza: gestione centralizzata dei metadati, conformità normativa automatizzata e maggiore qualità dei dati.
- Automazione e AI: processi di integrazione e preparazione dei dati automatizzati, con supporto per analisi avanzate e machine learning
- Democratizzazione dei dati: accesso semplificato e migliore collaborazione per decisioni basate su dati affidabili.
Data virtualization e data fabric a braccetto
Va aggiunto che la virtualizzazione dei dati e il data fabric sono due soluzioni distinte per la gestione dei dati, ma non si escludono a vicenda, anzi, possono essere integrate per ottimizzare l’accesso, la gestione e l’utilizzo delle informazioni aziendali.
In altre parole, l’integrazione tra questi due approcci è possibile e vantaggiosa. In particolare, la data virtualization può essere una componente chiave di un data fabric, fornendo accesso immediato e unificato ai dati senza la necessità di replicarli.
Tutto quanto esposto conferma che l’adozione di una soluzione di data management è un passo sempre più vitale per le imprese ma è altrettanto evidente che selezionare l’approccio più adatto è complesso perché ogni azienda ha esigenze specifiche legate a volume, velocità e varietà dei dati oltre che budget, obiettivi e modalità di utilizzo delle informazioni differenti. Senza sottovalutare che l’integrazione con sistemi esistenti, la facilità d’uso da parte dei dipendenti e la possibilità di aggiornamento nel tempo, sono ulteriori fattori critici da prendere in considerazione.
