Soluzioni di Gestione dei Dati: Top Trends & Soluzioni

Le soluzioni di gestione dei dati offrono un approccio completo alla raccolta, organizzazione, protezione e utilizzo dei beni dati di un’azienda. Queste soluzioni aiutano a eliminare i silos di dati. Migliorano anche la qualità dei dati. Inoltre, facilitano l’accesso ai dati in tutta l’azienda.

Unifiedati i dati da fonti disparate in una piattaforma centralizzata, le soluzioni di gestione dei dati consentono alle aziende di prendere decisioni informate. I sistemi di gestione dei dati moderni spesso integrano capacità di intelligenza artificiale (AI) per aiutare ad affrontare complesse sfide di dati.

L’Importanza della Gestione dei Dati

Nel mondo degli affari moderno, i dati sono diventati una risorsa aziendale fondamentale. Quando le aziende gestiscono bene i dati, possono ottenere informazioni utili che aiutano a migliorare il marketing, ridurre i costi e aumentare i ricavi. Tuttavia, senza pratiche efficaci di gestione dei dati, i dati possono rapidamente diventare un passivo piuttosto che un’attività.

Dati incoerenti e frammentati ostacolano la capacità di un’azienda di trarre intuizioni significative attraverso iniziative di business intelligence e analisi. La scarsa qualità dei dati può portare a risultati inaffidabili.

I dati sono in costante aumento. Le organizzazioni possono finire con “data swamps” – enormi quantità di dati disorganizzati difficili da gestire e proteggere. Questi data swamps rappresentano rischi per le organizzazioni poiché sono difficili da utilizzare, controllare e proteggere.

La gestione dei dati è importante per seguire le rigide leggi sulla privacy dei dati come il GDPR. Aiuta le aziende a rispettare le normative e proteggere le informazioni sensibili.

Componenti Chiave delle Soluzioni di Gestione dei Dati

Sistemi di Gestione del Database (DBMS)

Al centro di qualsiasi soluzione di gestione dei dati c’è un sistema di gestione del database (DBMS). Un DBMS fornisce gli strumenti e le interfacce necessarie per creare, proteggere, aggiornare e recuperare i dati memorizzati nei database. Funziona come un intermediario tra il database stesso e le applicazioni o gli utenti finali che interagiscono con esso.

Un DBMS ben progettato garantisce coerenza, integrità e accessibilità dei dati. Tipicamente consiste in tre componenti principali:

• Il software DBMS stesso, che consente agli utenti di gestire il database
• Il motore di database, responsabile dell’elaborazione degli accessi ai dati, del blocco e delle richieste di modifica
• Lo schema del database, che definisce la struttura logica e l’organizzazione dei dati

I sistemi di gestione del database hanno strumenti per aiutare con attività come la gestione dei cambiamenti, il backup dei dati, il miglioramento delle prestazioni e l’audit. Progettati per facilitare agli utenti la gestione dei vari aspetti della gestione del database, questi strumenti semplificano tali processi.

Ad esempio: Una società di vendita al dettaglio implementa un DBMS per memorizzare e gestire le informazioni sui clienti, i cataloghi di prodotti e le transazioni di vendita. Il DBMS garantisce la coerenza dei dati tra varie applicazioni, come il sito di e-commerce dell’azienda, il sistema di gestione dell’inventario e il software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM).

Master Data Management (MDM)

Il Master Data Management (MDM) mira a creare una visione unificata e affidabile delle principali entità aziendali di un’azienda. Queste entità includono clienti, prodotti e fornitori. La disciplina si concentra sul garantire che i dati siano accurati e coerenti attraverso l’organizzazione. Unificando e armonizzando i dati da più fonti, l’MDM assicura l’accuratezza, la coerenza e l’affidabilità dei dati in tutta l’impresa.

I processi MDM stabiliscono e applicano politiche di governance dei dati per mantenere la qualità dei dati e facilitare la condivisione dei dati tra i sistemi. Questo è particolarmente importante in ambienti IT complessi con numerose applicazioni e piattaforme.

Esempio: Una società manifatturiera globale adotta una soluzione MDM per creare una visione unificata dei suoi dati sui fornitori. L’azienda può migliorare i suoi processi di approvvigionamento raccogliendo informazioni sui fornitori da vari sistemi ERP e database. Questo può aiutare a ridurre i costi e i rischi della catena di approvvigionamento.

Modellazione dei Dati

La modellazione dei dati è il processo di creazione di rappresentazioni visive delle strutture e delle relazioni dei dati di un’azienda. Utilizzando simboli e testo, i modelli di dati forniscono un progetto per la progettazione dei database e l’allineamento degli asset dati ai requisiti aziendali.

Una buona modellazione dei dati aiuta i team a comprendere le esigenze dei dati, a individuare i problemi in anticipo e a utilizzare i dati in modo efficiente. I modelli di dati aiutano gli sviluppatori a scrivere codice migliore fornendo una panoramica chiara dei dati che stanno utilizzando.

Esempio: Un fornitore di assistenza sanitaria si impegna nella modellazione dei dati per progettare un nuovo sistema di cartelle cliniche elettroniche (EHR). Il modello di dati rappresenta visivamente i dati dei pazienti, la storia medica e le informazioni sul trattamento, aiutando gli sviluppatori a creare una struttura di database robusta ed efficiente.

Data Warehouses e Data Lakes

I data warehouse e i data lake sono due tipi comuni di repository di dati utilizzati nelle soluzioni di gestione dei dati. Un data warehouse è un repository centralizzato che aggrega dati da vari sistemi per scopi di reportistica e analisi. I data warehouse tipicamente memorizzano dati strutturati in un formato gerarchico, ottimizzato per query veloci e applicazioni di business intelligence.

I data lake, invece, memorizzano grandi volumi di dati grezzi e non strutturati nel loro formato nativo fino a quando non sono necessari per l’analisi. Sono ideali per memorizzare ed elaborare grandi quantità di dati, particolarmente per compiti di machine learning.

Esempio: Una banca crea un data warehouse. Lo scopo è di unire i dati da vari sistemi. Questi sistemi includono l’elaborazione delle carte di credito e l’origine dei prestiti. Il data warehouse permette all’istituzione di generare report completi e di eseguire analisi complesse per identificare opportunità di cross-selling e gestire i rischi.

Gestione delle Informazioni sui Prodotti

Le soluzioni PIM aiutano le organizzazioni a memorizzare tutti i dati sui prodotti in un’unica posizione centrale. È possibile condividere facilmente questi dati su varie piattaforme come siti web, app e cataloghi. Gli strumenti di PIM garantiscono l’accuratezza, la coerenza e la completezza delle informazioni sui prodotti, migliorando l’esperienza complessiva del cliente.

I responsabili dei prodotti e i team di marketing utilizzano le soluzioni PIM per raccogliere e migliorare i dati sui prodotti da diverse fonti. Utilizzano anche queste soluzioni per correggere eventuali incoerenze nei dati. Inoltre, usano le soluzioni PIM per condividere informazioni aggiornate sui prodotti con i canali di vendita e distribuzione.

Esempio: Un rivenditore di moda implementa una soluzione PIM per gestire il suo vasto catalogo di prodotti. Il sistema PIM aiuta i rivenditori a raccogliere dati sui prodotti dai fornitori. Consente inoltre loro di includere contenuti di marketing. I rivenditori possono quindi condividere informazioni accurate sui prodotti sul loro sito web, app e display in-store.

Scelta della Giusta Soluzione di Gestione dei Dati

Quando selezionano una soluzione di gestione dei dati, le organizzazioni devono considerare diversi fattori chiave:

Capacità di pulizia dei dati: Cercare soluzioni che offrano funzionalità robuste di profiling dei dati, pulizia e gestione della qualità per garantire l’accuratezza e la coerenza dei dati.

Integrazione dei dati: Selezionare una soluzione che possa facilmente combinare dati da diverse fonti e formati, come database, file e sistemi legacy.

Interfaccia utente: Scegliere una soluzione con un’interfaccia utente accessibile sia agli utenti tecnici che non tecnici. L’interfaccia dovrebbe consentire un accesso e una gestione efficiente dei dati.

Scalabilità: Assicurarsi che la soluzione possa scalare per soddisfare le crescenti esigenze di dati della propria azienda e adattarsi ai cambiamenti dei requisiti aziendali.

Costo: Considerare il costo totale di proprietà, incluse le spese di licenza, i costi di implementazione e le spese di manutenzione continua.

Esempio Reale di Soluzione di Gestione dei Dati

Vediamo un esempio di implementazione della Master Data Management nella programmazione.

Prima, prendiamo i dati da diverse fonti, ad esempio dati CRM, dati e-commerce e dati del sistema di supporto e li suddividiamo in DataFrames.

import pandas as pd
crm_data = {
'customer_id': [1, 2, 3],
'name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'Alice Johnson'],
'email': ['john.doe@crm.com', 'jane.smith@crm.com', 'alice.johnson@crm.com'],
'phone': ['123-456-7890', '234-567-8901', '345-678-9012']
}
df_crm = pd.DataFrame(crm_data)
ecommerce_data = {
'customer_id': [1, 2, 4],
'name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'Bob Brown'],
'email': ['john.doe@ecom.com', 'jane.smith@ecom.com', 'bob.brown@ecom.com'],
'address': ['123 Elm St', '456 Oak St', '789 Pine St']
}
df_ecommerce = pd.DataFrame(ecommerce_data)
support_data = {
'customer_id': [2, 3, 5],
'name': ['Jane Smith', 'Alice Johnson', 'Charlie Davis'],
'email': ['jane.smith@support.com', 'alice.johnson@support.com', 'charlie.davis@support.com'],
'issue_count': [5, 2, 1]
}
df_support = pd.DataFrame(support_data)

Successivamente, li uniamo in un singolo DataFrame per creare una visione unificata dei dati.

merged_df = pd.merge(df_crm, df_ecommerce, on='customer_id', how='outer', suffixes=('_crm', '_ecom'))
merged_df = pd.merge(merged_df, df_support, on='customer_id', how='outer')

Successivamente, per rendere i dati coerenti, dobbiamo modificare il DataFrame unito:

merged_df.fillna('N/A', inplace=True)
merged_df['email'] = merged_df['email_crm'].combine_first(merged_df['email_ecom']).combine_first(merged_df['email'])
merged_df.drop(columns=['email_crm', 'email_ecom'], inplace=True)

Infine, applichiamo una policy al DataFrame risultato. Ad esempio, una policy sulle email in cui devono essere valide contenendo il simbolo ‘@’ e devono essere in minuscolo:

merged_df['email'] = merged_df['email'].str.lower()
valid_email_mask = merged_df['email'].str.contains('@')
merged_df = merged_df[valid_email_mask]

Questo è un semplice esempio di implementazione della Master Data Management in un progetto.

Conclusione

Le soluzioni di gestione dei dati sono essenziali per le organizzazioni che desiderano sfruttare al meglio i loro beni dati. Le aziende possono migliorare la qualità dei dati e l’efficienza utilizzando gli strumenti e le pratiche di gestione dei dati giusti.