Il termine Data Integration fa riferimento a tutte quelle azioni necessarie a unificare diverse sorgenti informative, in modo da creare una vista unica su un determinato processo. Se nei decenni scorsi poteva essere considerato normale creare dei silos di dati, separati per ogni funzione aziendale, con l’avvento dei Big Data è ormai consuetudine superare questa configurazione architetturale.
In questo articolo, realizzato dall’Osservatorio Big Data & Business Analytics della POLIMI School of Management, illustriamo cos’è la Data Integration e approfondiamo le modalità con cui è possibile implementarla.
La Data Integration (che letteralmente significa “integrazione dei dati”) è il processo di combinazione e unificazione di dati provenienti da diverse fonti per creare una visione coerente e accessibile delle informazioni all’interno di un’organizzazione. Questo processo è essenziale per consentire un utilizzo più efficace dei dati in ambiti come la business intelligence, l’analisi avanzata e la gestione operativa.
Nello specifico, la Data Integration prevede che i dati vengano estratti da sistemi diversi (come ad esempio i Data Lake, che vedremo meglio in seguito), trasformati per garantirne qualità e coerenza, e poi caricati in un database o in una piattaforma centralizzata. Un’altra metodologia diffusa è la virtualizzazione dei dati, che consente di accedere in tempo reale alle informazioni senza doverle fisicamente spostare.
Integrare quanti più dati possibili è fondamentale per diversi motivi. Per ricercare pattern nascosti e relazioni tra diverse fonti oppure per gestire tipologie di dati che non è possibile immagazzinare con tecnologie tradizionali.
È ormai chiaro come, più che dal volume di dati, il valore estraibile dai Big Data provenga dalla correlazione di una varietà di fonti, tipologie e formati diversi di dati.
È partendo da tale premessa che ha senso parlare di Data Integration come essenziale prerequisito per sviluppare analisi avanzate, dalle quali estrarre nuova conoscenza.
Nonostante l’integrazione di dati eterogenei sia una sfida che molte aziende affrontano quotidianamente, non sempre si riescono a implementare dei sistemi ottimali.
Nei paragrafi che seguono vedremo come mettere in pratica quest’idea di Data Integration: quali sono le principali fonti dati da integrare, quali sono i possibili approcci architetturali e come si stanno muovendo le grandi aziende sul tema.
La Data Integration offre numerosi vantaggi alle organizzazioni, soprattutto in un contesto in cui i dati provengono da diverse fonti, tipologie e formati. Ecco i principali:
Per affrontare la Data Integration, non si può prescindere dal comprendere le diverse caratteristiche dei dati a disposizione delle organizzazioni. Questi provengono da varie fonti, possono appartenere a diverse tipologie e vengono rappresentati in differenti formati. Comprendere la provenienza, la struttura e il tipo di archiviazione è essenziale per poterli gestire e integrare efficacemente.
Le fonti di dati si riferiscono agli ambienti o sistemi da cui questi provengono. Possono includere database aziendali, applicazioni, sensori, dispositivi IoT, file, API, Social Media, ecc. A seconda della fonte, si possono ottenere dati:
Le tipologie di dati si riferiscono alla natura e al contenuto dei dati stessi. In generale, possiamo distinguere tra:
I formati di dati si riferiscono alla modalità con cui vengono salvati e rappresentati. Queste modalità sono innumerevoli, di seguito elenchiamo le principali:
Passiamo ora, invece, alla Data Integration vera e propria, grazie alla quale è possibile raccogliere e unificare tutte le diverse tipologie di dati, provenienti da fonti e aventi formati differenti.
Nei contesti aziendali l’integrazione può essere applicata attraverso quattro differenti approcci, esplicati di seguito.
L’approccio a silos rappresenta la modalità tradizionale di immagazzinamento dei dati e nasce nelle organizzazioni dove ogni linea di business raccoglie i propri dati per finalità e utilizzi differenti. Lo storage dei dati è organizzato secondo repository suddivisi per dipartimento aziendale: in questo caso gli ambienti sono isolati tra loro, non vi è comunicazione e di conseguenza non c’è una vera e propria integrazione.
Vantaggi:
Svantaggi:
Il Data Warehouse, o DWH, è un archivio informatico che raccoglie i dati dai sistemi operazionali aziendali integrandoli con quelli provenienti dalle fonti esterne. I dati, per poter essere gestiti dal DWH, devono essere strutturati, ovvero devono essere rappresentati da relazioni descrivibili con tabelle e schemi rigidi.
Vantaggi:
Svantaggi:
Il Data Lake, o DL, è un ambiente di archiviazione dei dati nel loro formato nativo, fin quando non è necessario dar loro una struttura. Con questa modalità di gestione è possibile avere l’integrazione di elevate quantità di dati di qualsiasi formato e provenienti da qualsiasi fonte.
Vantaggi:
Svantaggi:
Attraverso il modello integrato l’evoluzione dell’architettura dati ha raggiunto nuovi vertici, che rappresentando una risposta avanzata alle crescenti esigenze di storage, gestione e analisi dati. Con questo approccio, adottato da una grande azienda su quattro, l’organizzazione ha a disposizione sia un Data Lake che un Data Warehouse che lavorano in modalità integrata per rispondere alle differenti esigenze di storage, gestione e analisi di qualsiasi tipologia di dato. Il Data Lake offre una vasta capacità di archiviazione per dati non strutturati e di diversa natura, consentendo una raccolta flessibile e scalabile. Al contempo, il DWH fornisce una struttura organizzata per l’elaborazione e l’analisi di dati strutturati, garantendo prestazioni ottimali. L’integrazione di entrambe queste componenti consente alle organizzazioni di affrontare con successo la complessità delle informazioni, rispondendo in modo efficace alle diverse esigenze di gestione e analisi di dati eterogenei.
Il modello integrato tra Data Lake e Data Warehouse si rivela, dunque, fondamentale nell’era moderna, in cui la varietà e la quantità dei dati richiedono approcci dinamici e flessibili per sfruttare appieno il potenziale informativo.
Vantaggi:
Svantaggi:
La Data Integration non è solo un’esigenza tecnica, ma un vero e proprio abilitatore strategico per tutte le organizzazioni che vogliono trasformare le proprie informazioni in valore. Come abbiamo visto, esistono diverse tipologie di dati e molteplici approcci architetturali per gestirli. La scelta del modello più adatto – che sia un Data Warehouse, un Data Lake o una combinazione integrata dei due – dipende dagli obiettivi dell’azienda, dal suo livello di maturità in ambito dati e dalla sua capacità di governare un ecosistema informativo sempre più complesso.
Investire nella Data Integration significa gettare le basi per un processo decisionale più informato e consapevole. In un contesto in cui l’eterogeneità e il volume delle informazioni crescono esponenzialmente, riuscire a far dialogare tutte le fonti di dati può rappresentare un vantaggio competitivo decisivo.
Contenuti suggeriti dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics
