Panoramica della piattaforma dati
Per aiutarvi a comprendere meglio le piattaforme di dati, questa pagina copre:
- Livelli in una piattaforma di dati
- Tipi di piattaforme di dati
- Esempio di piattaforma dati
- Vantaggi della piattaforma dati
- Come scegliere una piattaforma dati
- Conclusione
Una piattaforma dati è un'infrastruttura che consente alle organizzazioni di gestire, archiviare, elaborare e analizzare grandi volumi di dati. In genere comprende una combinazione di hardware, software e strumenti progettati per supportare le attività legate ai dati. L'obiettivo di una piattaforma di dati è quello di consentire alle aziende di utilizzare i dati nelle applicazioni e di prendere decisioni migliori in base agli approfondimenti derivati dai dati.
Livelli in una piattaforma di dati
Una piattaforma dati può essere composta da un massimo di cinque livelli: un livello di ingestione dei dati, un livello di archiviazione dei dati, un livello di elaborazione dei dati, un livello di pipeline dei dati e un livello di applicazione/interfaccia utente. Il livello di ingestione dei dati è responsabile della raccolta e dell'inserimento dei dati da varie fonti, mentre il livello di archiviazione li memorizza. Il livello di elaborazione trasforma e prepara i dati per l'analisi o il consumo da parte delle applicazioni, mentre il livello di pipeline gestisce il movimento dei dati tra i livelli e le altre applicazioni. Il livello dell'interfaccia utente offre agli utenti finali la possibilità di interagire con i dati e di ricavarne informazioni attraverso cruscotti o strumenti di business intelligence.
Livello di ingestione dei dati
Il livello di ingestione dei dati è il primo livello di una piattaforma dati ed è responsabile della raccolta dei dati da varie fonti, tra cui:
- Sensori
- API
- Banche dati
- File
- Applicazioni
- Fonti di terze parti
Questo livello recupera i dati in diversi formati, strutture e protocolli e li converte in formati comuni che possono essere archiviati ed elaborati. L'ingestione dei dati è un processo continuo che richiede programmazione, monitoraggio, aggregazione e gestione degli errori per garantire la qualità e la completezza dei dati.
I dati ingeriti possono essere archiviati in formato grezzo o quasi in un data lake, dove possono essere consultati e analizzati dai livelli a valle. Il successo di una piattaforma di dati dipende in larga misura dall'efficacia e dall'affidabilità del livello di ingestione dei dati, poiché questo livello determina la qualità e la tempestività dei dati utilizzati per il processo decisionale.
Che cos'è un data lake e quali vantaggi apporta a una piattaforma dati? Un data lake è un repository centralizzato che archivia grandi quantità di dati grezzi, non strutturati e semi-strutturati, consentendo alle organizzazioni di analizzare grandi quantità di dati provenienti da varie fonti senza limitazioni o la necessità di uno schema predefinito. Offre una soluzione economicamente vantaggiosa per la gestione e l'elaborazione di grandi insiemi di dati.
Livello di memorizzazione dei dati
Il livello di archiviazione dei dati di una piattaforma dati è responsabile dell'archiviazione dei dati in formato grezzo o elaborato. In genere comprende un data lake o un data warehouse, oltre ad altre tecnologie di archiviazione come un database NoSQL (ad esempio Couchbase Capella o Server Couchbase) per l'archiviazione e l'approvvigionamento di dati operativi e applicativi. I dati sono organizzati, indicizzati e ottimizzati per un rapido accesso e recupero da parte dei livelli a valle. Il livello di archiviazione spesso incorpora politiche di governance dei dati, come controlli di accesso, lineage, backup e regole di conservazione. Il successo di una piattaforma dati dipende dalla scalabilità, dall'affidabilità e dalla sicurezza del livello di archiviazione dei dati.
Livello di elaborazione dei dati
Il livello di elaborazione dei dati di una piattaforma dati è responsabile della trasformazione e della preparazione dei dati per l'analisi. Questo livello comprende strumenti per l'elaborazione, la pulizia e l'aggregazione dei dati e spesso incorpora algoritmi di apprendimento automatico o tecniche di intelligenza artificiale. I dati elaborati possono essere archiviati nel livello di archiviazione dei dati o passati al livello di analisi per ulteriori analisi e interrogazioni. Il livello di elaborazione dei dati gestisce anche i controlli di qualità dei dati, la gestione degli errori e le attività di arricchimento dei dati, come l'aggiunta di metadati o il calcolo di metriche derivate. L'efficienza e l'accuratezza del livello di elaborazione dei dati sono fondamentali per fornire gli approfondimenti derivati dai dati.
Livello pipeline di dati
Il livello di pipeline dei dati di una piattaforma dati è responsabile dello spostamento dei dati tra i diversi livelli della piattaforma. Può includere strumenti per:
- Integrazione dei dati - combinare dati provenienti da diverse applicazioni, fonti e formati
- Trasformazione dei dati - convertire, mappare o rimodellare i dati da un formato o da una struttura ad un'altra
- Arricchimento dei dati - aggiungere dati come metadati, metriche derivate o fonti di dati esterne a set di dati esistenti
- Consegna dei dati - fornire dati curati ad altri sistemi, come processori di modelli di intelligenza artificiale, applicazioni, laghi di dati o magazzini.
Il livello di pipeline può supportare l'elaborazione dei dati in batch o in tempo reale e spesso incorpora code di messaggi o framework di elaborazione dei flussi. Le attività della pipeline di dati possono includere la replica dei dati, la pulizia dei dati o la formattazione dei dati per garantire che i dati vengano consegnati ai livelli a valle nel formato e nella struttura corretti. L'efficacia e l'affidabilità del livello di pipeline dei dati sono fondamentali per garantire che i dati giusti siano consegnati nel posto giusto al momento giusto.
Livello interfaccia utente/livello applicazione
Il livello dell'interfaccia utente di una piattaforma dati è il livello superiore che consente agli utenti finali, agli analisti e ai consumatori di dati di interagire con i dati e le analisi. Questo livello comprende dashboard, report e strumenti di visualizzazione che forniscono interfacce ai dati. Il livello dell'interfaccia utente può anche fornire strumenti per l'analisi self-service, l'interrogazione ad hoc e l'esplorazione dei dati. Il livello dell'interfaccia utente è fondamentale per garantire che gli utenti possano accedere ai dati e comprenderli. Il livello dell'interfaccia utente può essere personalizzato per diversi gruppi di utenti, ruoli o autorizzazioni, per garantire che i dati giusti siano forniti all'utente giusto. Infine, il livello dell'interfaccia utente può incorporare cicli di feedback o funzioni di collaborazione, consentendo agli utenti di condividere gli approfondimenti, porre domande o fornire feedback per migliorare la piattaforma dati.
Le applicazioni, sia commerciali che personalizzate, possono creare, fornire, elaborare, analizzare e consumare dati all'interno della piattaforma dati. Le applicazioni sono uno dei principali beneficiari di una piattaforma di dati ben implementata, in quanto possono fornire dati di partenza per approfondimenti analitici e mettere in atto approfondimenti analitici e derivati artificialmente nel momento e nel luogo esatto in cui i dati sono più utili. I livelli applicativi presentano spesso le seguenti caratteristiche:
- Mobilità - applicazioni eseguite su dispositivi mobili e dell'internet degli oggetti (IoT)
- Creazione dei dati - Le applicazioni sono spesso la fonte originale dei dati
- Interazione con l'utente - Come altre interfacce utente di una piattaforma di dati, le applicazioni sono spesso l'intermediario tra l'uomo e i dati.
- Elaborazione in loco - Le applicazioni sono spesso il luogo in cui interazione, tempo, luogo e situazione si incontrano per consumare i dati e creare nuovi approfondimenti o informazioni istantanee (ad esempio, dov'è lo Starbucks più vicino?).
- Creazione di metadati - i dati sono spesso accompagnati da metadati utili, come la data di creazione, la persona che li ha creati, il luogo e le circostanze in cui sono stati creati
Tipi di piattaforme di dati
Le piattaforme di dati sono strumenti essenziali per le aziende per creare, raccogliere, elaborare, analizzare e riutilizzare i dati. Esistono vari tipi di piattaforme dati disponibili sul mercato, ognuna con caratteristiche e capacità uniche. Quattro esempi di piattaforme di dati sono la piattaforma di dati cloud, la piattaforma di dati dei clienti, la piattaforma di big data e la piattaforma di dati aziendali.
Piattaforma dati in cloud
Una piattaforma di dati cloud memorizza, elabora e analizza i dati nel cloud (a differenza delle piattaforme di dati tradizionali che richiedono hardware e software on-premise).
Rispetto alle tradizionali piattaforme di dati on-premise, una piattaforma di dati in-the-cloud ha spesso maggiore flessibilità e scalabilità e può essere più conveniente. Con uno sforzo ridotto, le organizzazioni possono scalare le proprie risorse informatiche in base alle mutevoli esigenze di dati senza investire in nuovo hardware o software.
Inoltre, le piattaforme di dati nel cloud possono fornire funzionalità avanzate di analisi e di apprendimento automatico, consentendo alle organizzazioni di ottenere approfondimenti dai propri dati e di prendere decisioni informate. Le piattaforme per i dati dei clienti, le piattaforme per i big data e le piattaforme per i dati aziendali possono essere eseguite sia nel cloud che in locale.
Piattaforma dati clienti
Una piattaforma per i dati dei clienti (CDP) si concentra sulla raccolta e sulla gestione dei dati dei clienti attraverso più canali e punti di contatto ed è talvolta nota come “piattaforma per i dati dei clienti".“Cliente 360.” A differenza di altri tipi di piattaforme di dati, un CDP è progettato per creare una visione unificata del cliente integrando i dati provenienti da varie fonti, come i sistemi CRM, gli strumenti di automazione del marketing e le analisi dei siti web.
Rispetto ad altre piattaforme di dati, un CDP è più incentrato sul cliente ed è specificamente progettato per fornire approfondimenti e analisi sul comportamento e sulle preferenze dei clienti. Aiuta le aziende a personalizzare le interazioni con i clienti, a migliorare il loro coinvolgimento e ad aumentare la loro fedeltà.
Anche altri tipi di piattaforme di dati possono raccogliere e analizzare i dati dei clienti, ma non sono specificamente progettati per fornire una visione unificata del cliente come un CDP.
Piattaforma per i grandi dati
Una piattaforma di big data è progettata per gestire grandi volumi di dati strutturati e non strutturati, spesso in tempo reale o quasi. Una piattaforma di big data utilizza tipicamente informatica distribuita per elaborare i dati su più server e nodi. Una piattaforma di big data può gestire dati provenienti da diverse fonti, come i social media, i dispositivi Internet of things (IoT) e i dati generati dalle macchine.
Rispetto ad altri tipi di piattaforme di dati, una piattaforma di big data è progettata per gestire enormi quantità di dati a una velocità molto elevata. In genere viene utilizzata per applicazioni ad alta intensità di dati, come l'analisi predittiva, il rilevamento delle frodi e i sistemi di raccomandazione.
Anche se altri tipi di piattaforme di dati possono gestire grandi quantità di dati, non sono progettati specificamente per l'elaborazione e l'analisi in tempo reale dei big data.
Piattaforma dati aziendale
Una piattaforma dati aziendale è progettata per gestire e integrare i dati di un'intera organizzazione. In genere viene utilizzata per archiviare ed elaborare dati strutturati, come quelli dei clienti, i dati finanziari e quelli della supply chain. Una piattaforma di dati aziendali fornisce un repository centralizzato per tutti i dati utilizzati da un'organizzazione, con l'obiettivo di una gestione e una governance dei dati più efficienti.
Poiché le piattaforme di dati aziendali gestiscono i dati su scala aziendale, offrono funzionalità quali la gestione della qualità dei dati, l'integrazione dei dati e la governance dei dati, fondamentali per garantire la coerenza e la conformità dei dati. (Per saperne di più su GDPR e Couchbase.)
Esempio di piattaforma dati
Nella costruzione di una piattaforma di dati, le opzioni sono molteplici. Ecco un esempio di implementazione per una grande azienda di vendita al dettaglio:
La piattaforma memorizzerà e analizzerà vari tipi di dati, tra cui quelli relativi ai clienti, alle vendite e all'inventario. La piattaforma sarà composta da diversi livelli:
- Livelli di interfaccia utente/applicazione: I livelli applicativi sono sia creatori che consumatori di dati. Questi livelli possono essere forniti attraverso una varietà di mezzi, tra cui applicazioni web, mobili o incorporate. I livelli applicativi sono spesso l'intermediario tra gli utenti e la tecnologia. Ad esempio, un'azienda di vendita al dettaglio avrà un sito web, un'applicazione mobile nativa e un'API.
- Livello di ingestione dei dati: Questo livello è responsabile della raccolta dei dati da varie fonti, come i sistemi dei punti vendita dell'azienda, le piattaforme di e-commerce e le applicazioni mobili. I dati saranno trasmessi in tempo reale a una piattaforma di ingestione dei dati come Apache Kafka.
- Livello di archiviazione dei dati: Questo livello è responsabile della memorizzazione dei dati in modo scalabile e performante. Per questo livello, useremo Couchbase Capella, è un NoSQL Database-as-a-Service (DBaaS) in grado di gestire dati ad alta velocità e volumi elevati. Capella offre funzionalità come il caching in-memory, lo sharding automatico e la replica, che lo rendono ideale per l'archiviazione e l'elaborazione di grandi quantità di dati.
- Livello di elaborazione dei dati: Questo livello sarà responsabile dell'elaborazione dei dati e dell'esecuzione di varie attività di analisi. Per questo livello utilizzeremo Apache Spark, un framework di calcolo distribuito in grado di elaborare in parallelo grandi insiemi di dati. Spark può connettersi a Couchbase utilizzando il metodo Connettore Couchbase Spark, che consente a Spark di leggere e scrivere dati da e verso Couchbase.
- Livello di visualizzazione dei dati: Questo livello è responsabile della visualizzazione dei dati e della loro accessibilità da parte degli utenti. Per questo livello, utilizzeremo uno strumento di business intelligence (BI) come Tableau o Power BI. Lo strumento di BI può collegarsi al livello di elaborazione dei dati e generare dashboard e report interattivi basati sui dati.
Nel complesso, questa architettura della piattaforma dati consente all'azienda di raccogliere, archiviare, elaborare e visualizzare grandi volumi di dati in modo scalabile e performante. Utilizzando Couchbase come livello di archiviazione dei dati, l'azienda può beneficiare della velocità, della scalabilità e dell'affidabilità del database.
Vantaggi della piattaforma dati
I vantaggi di avere una piattaforma di dati per le aziende sono numerosi:
- Gestione centralizzata dei dati - una posizione centralizzata per archiviare, elaborare e gestire i dati può facilitare l'accesso e l'analisi dei dati in tutta l'organizzazione
- Miglioramento della qualità dei dati - Gli strumenti per la pulizia, la standardizzazione e la convalida dei dati garantiscono l'accuratezza e la coerenza dei dati stessi.
- Maggiore sicurezza dei dati - funzioni come la crittografia, il controllo degli accessi e il monitoraggio proteggono i dati sensibili da accessi non autorizzati.
- Approfondimenti e processi decisionali più rapidi - analizzare i dati in modo più rapido e approfondito, fornendo strumenti per la visualizzazione dei dati, l'analisi e l'apprendimento automatico.
- Scalabilità e flessibilità - scalare in aumento o in diminuzione per soddisfare le mutevoli esigenze di dati e accedere ai dati da qualsiasi luogo con una connessione a Internet
Potenziali svantaggi della piattaforma dati
Sebbene i vantaggi di avere una piattaforma di dati siano numerosi, ci sono anche alcuni potenziali svantaggi da considerare:
- Costo elevato - l'implementazione e la manutenzione di una piattaforma di dati può essere proibitiva dal punto di vista dei costi, soprattutto per le aziende più piccole o per le organizzazioni con budget limitati
- Implementazione complessa - l'implementazione di una piattaforma di dati può essere un processo complesso che richiede competenze tecniche specializzate, che possono aumentare i costi
- Problemi di privacy dei dati - una piattaforma di dati può creare problemi di privacy se i dati sensibili o riservati non sono protetti o gestiti in modo adeguato
- Potenziali silos di dati - se non adeguatamente integrata, una piattaforma di dati può creare dei silos di dati all'interno di un'organizzazione, con diversi team o dipartimenti che hanno i propri archivi di dati separati che non sono facilmente condivisibili
- Adozione limitata - se non è adeguatamente integrata con i sistemi e i flussi di lavoro esistenti, una piattaforma di dati può non essere ampiamente adottata dai dipendenti o dagli stakeholder, limitandone l'efficacia
Nessuno strumento è in grado di risolvere tutti i problemi, ma Couchbase Capella DBaaS può aiutare a superare le sfide più comuni dell'implementazione e della manutenzione di una piattaforma di dati fornendo:
- Un basso TCO e un'implementazione a basso impegno che può essere incrementata o ridotta in base alle esigenze aziendali.
- Funzioni di sicurezza avanzate e la capacità di integrarsi facilmente con i sistemi e i flussi di lavoro esistenti.
- La familiarità di SQL, la flessibilità di JSON, e il supporto per Transazioni ACID per contribuire ad aumentare l'adozione
Come scegliere una piattaforma dati
Quando si sceglie una piattaforma di dati, è importante considerare le proprie esigenze aziendali, valutare le opzioni disponibili e testare e implementare la piattaforma scelta. Ciò comporta l'identificazione dei tipi di dati da gestire, la ricerca di diverse opzioni di piattaforma e il test della piattaforma con i dati e i casi d'uso. Seguendo questi passaggi, è possibile scegliere una piattaforma di dati che soddisfi le esigenze della vostra organizzazione e vi aiuti a raggiungere i vostri obiettivi aziendali.
Fase 1: identificare le esigenze aziendali
1. Determinare i tipi di dati da archiviare e gestire, come ad esempio i dati strutturati o non strutturati.
2. Identificare i problemi aziendali che si vogliono risolvere con la piattaforma di dati, come il miglioramento dell'esperienza dei clienti o l'ottimizzazione delle operazioni.
3. Determinare l'entità dei dati e la crescita prevista delle esigenze di dati nel tempo.
Fase 2: valutare le piattaforme disponibili
1. Ricercare le diverse opzioni di piattaforma dati e confrontarne le caratteristiche e le capacità.
2. Considerare fattori quali la scalabilità, la sicurezza, le prestazioni, la facilità d'uso e il costo.
3. Valutare la compatibilità di ciascuna piattaforma con l'infrastruttura e gli strumenti IT esistenti.
Fase 3: Test e distribuzione
1. Eseguire un proof of concept o un pilota per testare la piattaforma dati con i vostri dati e casi d'uso.
2. Valutare le prestazioni, la scalabilità e la facilità d'uso della piattaforma durante i test.
3. Formare i dipendenti e gli stakeholder sull'uso della piattaforma dati e distribuirla in tutta l'organizzazione.
Conclusione
Una piattaforma dati è una soluzione completa per la raccolta, l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati. Spesso è composta da almeno cinque livelli, ciascuno con responsabilità specifiche: ingestione dei dati, archiviazione dei dati, elaborazione dei dati, pipeline di dati e interfaccia utente. Il livello di ingestione dei dati è responsabile della raccolta dei dati da varie fonti, mentre il livello di archiviazione è responsabile della loro memorizzazione. Il livello di elaborazione trasforma e prepara i dati per l'analisi, mentre il livello di pipeline gestisce il movimento dei dati tra i livelli. Infine, il livello dell'interfaccia utente fornisce agli utenti finali un modo per interagire con i dati e ricavarne informazioni.
Esistono diversi tipi di piattaforme di dati, ciascuna con caratteristiche e capacità uniche, tra cui le piattaforme di dati cloud, le piattaforme di dati dei clienti, le piattaforme di big data e le piattaforme di dati aziendali.
Nel complesso, una piattaforma di dati è uno strumento prezioso per le aziende che possono gestire e sfruttare i propri dati per prendere decisioni informate e ottenere un vantaggio competitivo.
Se siete alla ricerca di una piattaforma di dati che vi aiuti a realizzare i vostri obiettivi aziendali, prendete in considerazione l'idea di collaborare con Couchbase. Il nostro team può aiutarvi a valutare le vostre esigenze di dati, a identificare la piattaforma giusta per la vostra organizzazione e a fornirvi assistenza durante l'implementazione e l'utilizzo della piattaforma. Contattateci oggi stesso per saperne di più.
