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Il data management è la pratica che consente di raccogliere, conservare e utilizzare i dati in modo sicuro, efficiente ed economico. L'obiettivo del data management è quello di aiutare persone, organizzazioni e oggetti connessi a ottimizzare l'uso dei dati nel rispetto di policy e regolamenti, consentendo di prendere decisioni e intraprendere azioni che massimizzino i vantaggi per l'organizzazione. Una solida strategia di data management sta diventando più importante che mai dal momento che le organizzazioni fanno sempre più affidamento su asset immateriali per creare valore.
La gestione dei dati digitali in un'organizzazione implica una vasta gamma di attività, policy, procedure e pratiche. L'attività di data management ha una vasta portata, che copre fattori come:
Una strategia di data management formale riguarda l'attività di utenti e amministratori, le funzionalità delle tecnologie di data management, le disposizioni dei requisiti normativi e le esigenze dell'organizzazione al fine di ottenere valore dai dati.
Oggigiorno le organizzazioni hanno bisogno di una soluzione di data management che fornisca un modo efficiente per gestire i dati attraverso un livello di dati diversificato, ma unificato. I sistemi di data management sono basati su piattaforme di data management e possono includere database, data lake e data warehouse, sistemi di gestione dei big data, analisi dei dati e altro ancora.
Tutti questi componenti interagiscono sotto forma di “utilità di dati ” per fornire le funzionalità di data management di cui un'organizzazione ha bisogno per le app di cui dispone, così come per l'analisi e gli algoritmi che utilizzano i dati che hanno origine da tali app. Sebbene gli strumenti correnti consentano agli amministratori di database (DBA) di automatizzare molte delle attività di gestione tradizionali, l'intervento manuale è comunque spesso richiesto a causa delle dimensioni e della complessità della maggior parte delle implementazioni di database. Ogni volta che è richiesto un intervento manuale, la possibilità di errore aumenta. La riduzione della necessità della gestione manuale dei dati è uno degli obiettivi chiave di una nuova tecnologia di data management: il database autonomo.
Una piattaforma di data management è il sistema di base per la raccolta e l'analisi di grandi volumi di dati all'interno di un'organizzazione. Le piattaforme di dati commerciali includono in genere strumenti software per la gestione, sviluppati dal fornitore del database o da fornitori di terze parti. Queste soluzioni di data management aiutano i team IT e i DBA a svolgere attività tipiche, tra cui:
Le piattaforme data cloud, sempre più diffuse, consentono alle aziende di attuare ampliamenti e riduzioni in modo rapido ed economico. Alcune sono disponibili come servizio, consentendo alle organizzazioni di risparmiare ulteriormente.
Basato sul cloud, un database autonomo utilizza l'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning per automatizzare numerose attività di data management eseguite dai DBS, tra cui la gestione dei backup dei database, la sicurezza e il tuning delle performance.
Noto anche come database self-driving, un database autonomo offre vantaggi significativi per il data management, tra cui:
Le piattaforme data cloud, sempre più diffuse, consentono alle aziende di attuare ampliamenti e riduzioni in modo rapido ed economico. Alcune sono disponibili come servizio, consentendo alle organizzazioni di risparmiare ulteriormente.
In qualche modo, i big data corrispondono al significato della parola stessa, ovvero grandi quantità di dati. Rispetto ai dati tradizionali, esistono però tantissimi tipi di big data, che vengono inoltre raccolti a un'altissima velocità. Si pensi a tutti i dati che arrivano ogni giorno, o ogni minuto, da un social media come Facebook. La quantità, la varietà e la velocità sono gli aspetti che rendono tali dati così preziosi per le aziende, ma anche particolarmente complessi da gestire.
Poiché viene raccolto un numero sempre più elevato di dati da origini diverse, ad esempio videocamere, social media, registrazioni audio e dispositivi Internet of Things (IoT), sono stati creati sistemi di gestione dei big data, specializzati in tre aree generali.
Le aziende utilizzano i big data per migliorare e accelerare lo sviluppo del prodotto, la manutenzione predittiva, la Customer Experience, la sicurezza, l'efficienza operativa e molto altro ancora. Con l'aumentare dei big data, aumenteranno anche le opportunità.
La maggior parte delle sfide nella gestione dei dati oggi deriva dal ritmo più rapido delle attività e dalla crescente proliferazione dei dati. La varietà, la velocità e il volume in continua espansione dei dati disponibili spingono le organizzazioni a cercare strumenti di gestione più efficaci. Ecco alcune delle principali sfide che vengono affrontate dalle organizzazioni:
Per affrontare le sfide di data management è necessario un set completo di best practice, elaborate in modo adeguato. Le best practice specifiche variano in base al tipo di dati e al settore in questione. Le best practice riportate di seguito riguardano le principali sfide di data management che le organizzazioni si trovano ad affrontare oggigiorno:
Ora che i dati hanno assunto il ruolo principale in azienda, le organizzazioni stanno scoprendo disservizi e startup digitali già noti: i dati rappresentano un asset prezioso per identificare trend, prendere decisioni e agire prima dei concorrenti. La nuova posizione dei dati nella catena di valore spinge le organizzazioni a cercare attivamente modi migliori per ottenere valore da questo nuovo capitale.
All'interno delle aziende si assiste anche a un'evoluzione delle responsabilità di data management del DBA: il numero delle attività ordinarie viene ridotto consentendo ai DBA di concentrarsi su questioni più strategiche e fornire supporto di data management critico negli ambienti cloud (PDF), promuovendo iniziative chiave come la modellazione dei dati e la sicurezza dei dati.