Data Mesh, l’importanza della gestione decentralizzata

La complessità delle aziende, con i recenti mutamenti dei modelli di lavoro, sta crescendo. Per questo motivo, decentralizzare la gestione con il Data Mesh può diventare una risorsa importante: Giovanni Mazzucato, Project Leader di Axiante, ci aiuta a capire come.

Data Mesh e l’importanza di decentralizzare la gestione

Non si può negare che i dati aziendali stanno crescendo esponenzialmente, sia in termini di quantità che di varietà. Le transazioni digitali, i modelli di lavoro ibridi, la diversificazione dei canali di comunicazione e l’implementazione di nuove tecnologie come l’Internet of Things (IoT) sono alcune delle cause di questo fenomeno.

Spesso le aziende percepiscono questa tendenza come un peso e una spesa. In realtà, se gestita correttamente, può diventare una straordinaria opportunità. I dati, infatti, forniscono una base oggettiva per prendere decisioni di business più ragionate. Evidenziano trend, sottolineano opportunità.

Inoltre, l’analisi dei dati permette di migliorare l’efficienza operativa. E a questo si aggiunge la possibilità di offrire ai propri utenti esperienze uniche e personalizzate, e di ottenere così una maggiore fedeltà e soddisfazione di una clientela sempre più esigente. Se sanno gestire la complessità, le aziende data-driven possono avere un marcia in più?

La soluzione Data Mesh

Giovanni Mazzucato, Project Leader di Axiante, spiega che per migliorare la gestione c’è una soluzione vincente. “In questo senso il Data Mesh, un concetto relativamente recente, rappresenta la soluzione ottimale e un elemento strategico imprescindibile a favore di un’analisi dei dati più efficace, promuovendo un approccio decentralizzato alla gestione dei dati, in cui il controllo e la responsabilità di essi vengono distribuiti tra i vari team di un’organizzazione.

All’interno del data management questo favorisce la collaborazione e la condivisione tra i team, incentivando la creazione di un ecosistema dati interno all’organizzazione che sfrutta tecnologie evolute di machine learning e IA. Organizzando i dati secondo domini di business specifici, come marketing, vendite, servizio clienti e così via, diventa possibile prendere decisioni operative in maniera più dinamica.

Questo richiede un cambiamento non è solo tecnologico, ma anche culturale e di mentalit. E deve diventare uno sforzo condiviso a tutti i livelli aziendali. In passato, l’IT si è affidato a strumenti come “Data Warehouse” e “Data Lake” gestiti da un team e una struttura centralizzati per gestire i big data strutturati e non strutturati.

Questa soluzione ha avuto successo in molti aspetti. Ma non ha considerato l’aumento del volume di dati prodotti e la proliferazione delle fonti dati da gestire. E anche la difficoltà di analizzarli rapidamente per prendere decisioni e rimanere competitivi.

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Come decentralizzare

Le organizzazioni più decentralizzate hanno maggior dinamicità, perché danno risposte più rapide alle esigenze. Ma per abilitare team distribuiti e condividere le informazioni in maniera agile e autonoma, ci sono quattro pilastri principali, secondo Axiante.

Data Mesh è un’architettura di dati che si basa su quattro principi :

1. Decentralizzare i domini: significa organizzare i dati in base a specifici ambiti di business, come marketing, vendite, servizio clienti, ecc. e dare maggiore autonomia ai produttori di dati per gestire la qualità, la documentazione e l’accesso ai loro dataset.
2. Data As a Product: significa trattare i dati come un prodotto che deve essere progettato, sviluppato e mantenuto per soddisfare le esigenze degli utilizzatori, sia interni che esterni al dominio di origine dei dati.
3. Predisporre un’infrastruttura self-service: significa creare una Data Platform che fornisca servizi e funzionalità per abilitare i team dei domini a gestire il ciclo di vita dei dati come prodotto e a interagire con gli altri domini in modo semplice e scalabile.
4. Disporre una governance federata: significa stabilire delle regole e delle politiche comuni per garantire l’interoperabilità, la standardizzazione, la conformità e la sicurezza dei dati tra i diversi domini.

In questo modo, il Data Mesh diventa un approccio innovativo ed evolutivo che mira a superare i limiti delle piattaforme di dati centralizzate e monolitiche, come i Data Lake, e a sfruttare le potenzialità delle tecnologie cloud e dei microservizi.

Un cambiamento culturale

Per operare questa decentralizzazione dei dati in base ai domini di business, bisogna cambiare il concetto di dato. I dati non sono più visti come un sottoprodotto di un processo, ma come un prodotto a sé stante, che deve avere delle caratteristiche di qualità, accessibilità, fruibilità e governance. Questo implica anche l’uso di tecnologie native del cloud e di piattaforme cloud per garantire la scalabilità e la gestione dei dati. Questo cambiamento non è solo tecnico, ma culturale. E non è l’unico da mettere in pratica.

Per realizzare un Data Mesh efficace, infatti, non basta seguire i quattro principi che lo definiscono. Ma bisogna considerare anche gli aspetti culturali, organizzativi, architetturali e tecnologici. Si tratta quindi di un cambiamento di mentalità che richiede il supporto e le competenze di un partner adeguato.

Axiante è una società di consulenza IT che collabora con i responsabili aziendali per definire la roadmap più corretta e funzionale per l’introduzione del Data Mesh. Ha una lunga esperienza nel campo dei dati e offre soluzioni personalizzate per ogni esigenza. E con la creazione della business unit Data Driven, permette di gestire gli ambienti più eterogenei, dalle strutture on premis al cloud. In questo modo, potrete avere una strategia su misura. Potete trovare maggiori informazioni qui.

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