La business intelligence si basa sui dati, e le decisioni data driven si basano sulla business intelligence. E i dati, linfa vitale delle aziende, vanno catalogati e gestiti come qualsiasi altro asset organizzativo: ed è qui che i data catalog entrano in gioco. Ce ne parla Dario Valsecchi, Senior Consultant di Axiante.
Cosa sono i data catalog? E i metadati?
I data catalog, o cataloghi dati, sono strumenti o piattaforme che aiutano le organizzazioni a gestire, organizzare e cercare i dati in modo più efficiente. Essi forniscono un inventario completo di tutti i dati disponibili all’interno di un’organizzazione, il che permette di semplificare il processo di scoperta, utilizzo e gestione delle informazioni.
Ciò che rende possibile i data catalog sono i metadati. Si tratta, in poche parole, di dati che descrivono o riassumono dati, è il loro scopo è quello di fornire un contesto e una descrizione strutturata delle risorse digitali. Ad esempio, informazioni su chi ha creato un particolare dato e quando, il suo formato, e chi ne ha accesso sono tutti metadati.
Gestire i metadati e capire quali sono quelli più rilevanti non è operazione facile, e non tutti i metadati sono costruiti allo stesso modo. Infatti, solo i metadati tecnici e aziendali sono in grado di fornire informazioni sull’origine dei dati, sul loro percorso, formato, qualità, sulle autorizzazioni di accesso e sulle tipologie di utilizzo, etc.
Le aziende devono compiere sforzi colossali per permettere a tutto il personale di scoprire, comprendere, e gestire rapidamente i set di dati rilevanti, tra cui database, tabelle, file e report e prendere di conseguenza decisioni aziendali più data driven, il tutto continuando a garantire una governance ottimale dei dati.
Persi in un mare di metadati? Niente paura, l’AI è pronta al soccorso
Abbiamo delineato un compito erculeo: quello di gestire al meglio migliaia di metadati. Però nessuna paura: l’intelligenza artificiale e il machine learning possono darci una mano nella creazione e nell’aggiornamento dei metadati, e di conseguenza dei data catalog.
Le vie dell’AI nei data catalog sono infinite
Ma vediamo di cos’è capace l’AI. In primis, permette di ridurre i tempi d’individuazione dei dati tramite i sistemi d’interrogazione e altri processi automatici, ad esempio costruendo automaticamente query SQL partendo da domande poste in linguaggio naturale. Ma anche catalogando i metadati e inserendo tag che permettano di indicizzare in modo efficace tutti i dati presenti nelle varie basi di dati aziendali, o nei data catalog.
Inoltre, permette di disporre della storia dei dati con il dettaglio delle fasi di elaborazione, delle trasformazioni, delle sue fonti e delle combinazioni con altri set di dati. Ciò risulta utile soprattutto quando si devono effettuare delle variazioni o serve conoscere i legami tra set di dati diversi, soprattutto se ubicati su piattaforme differenti.
Permette anche di agevolare la governance dei dati attraverso la definizione di regole e pratiche di accesso, modifica e utilizzo dei dati e di conseguenza garantire l’affidabilità, la sicurezza e l’accuratezza del Data Catalog e quindi la qualità dei dati.
Infine, supporta la condivisione e partecipazione dell’intera organizzazione all’accuratezza e valorizzazione massima dei dati attraverso non solo la raccolta di feedback e suggerimenti, ma anche grazie alle informazioni rese disponibili per esempio su chi utilizza quel dato set di dati.
Il risultato? Processi decisionali più veloci e precisi, dato che ora i dipendenti possono recuperare facilmente e rapidamente i dati che cercano e fare query più diversificate e profonde. A sua volta, questo incrementa l’efficacia delle decisioni e l’efficienza in termini di tempo risparmiato. Per la business intelligence, quindi, il data catalog alimentato da AI è un punto di svolta.
Per maggiori informazioni su soluzioni per la gestione dei dati, vi invitiamo a visitare il sito web ufficiale di Axiante.
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