L’Augmented Data Management prevede l’utilizzo di tecnologie avanzate per l’ottimizzazione e il miglioramento dei processi di gestione dei dati all’interno di un’organizzazione.
Il Data Management (DM) è un irrinunciabile fattore abilitante per gli analytics, la Data Science, il Regulatory Reporting e la digital business transformation. È la pratica che consente di raccogliere, conservare, trasformare, collegare e utilizzare i dati nel rispetto di policy e regolamenti, consentendo di prendere decisioni corrette e intraprendere azioni che massimizzino i vantaggi per l’organizzazione in tempi rapidi. Molte sono le discipline che stanno sotto “l’ombrello” del DM come la Data Quality, il Metadata Management, la Data Governance, il Master Data Management, la Data Integration, la Data Preparation, …
Gli obiettivi dell’Augmented Data Management sono:
- automatizzare molte operazioni manuali di gestione dei dati attualmente praticate all’interno dell’azienda;
- permettere agli utenti che hanno meno competenze tecniche di essere più autonomi nell’uso dei dati;
- liberare il “tempo” dei tecnici altamente qualificati, come i data technologist o i data scientist, per permettergli di concentrarsi su compiti di maggior valore, come nuovi casi d’uso, la gestione di nuovi modelli di analisi o la risoluzione di problematiche complesse.
Quali sono le modalità di applicazione e i benefici dell’Augmented Data Management?
“Augmented Data Management: Metadata Is the New Black” è al quinto posto tra i Top Trend nel mondo dei Data&Analitycs.
Secondo Gartner entro il 2023 l’utilizzo delle tecnologie di Augmented Data Management ridurrà l’impegno degli specialisti IT per attività di gestione e preparazione dei dati ripetitivi e a basso impatto. Questo permetterà di liberare fino al 20% del loro tempo per collaborare, formare, formarsi e svolgere compiti di DM ad alto valore aggiunto.
Sempre entro il 2023, le organizzazioni che avranno utilizzato Active Metadata, Machine Learning e Data Fabric per collegare, ottimizzare e automatizzare dinamicamente i processi di Data Management ridurranno del 30% i tempi dedicati alla Data Integration.
Un bisogno comune della nostra era è avere la capacità di sapere di quali dati si dispone, il loro significato all’interno dell’organizzazione, il loro valore, la loro affidabilità.
Ma fare tutto ciò e rendere velocemente disponibili le informazioni ai vari users partendo da enormi quantità di dati, distribuiti in molteplici fonti che risiedono magari in diversi sistemi cloud non è facile come bere un bicchier d’acqua. Come fare?
Potenziare i metadati che contengono tutte le informazioni relative ai dati dell’organizzazione sotto forma di entità, relativi attributi, mutue relazioni. Un sistema di gestione dei metadati è da considerarsi come la cassaforte aziendale, amministrata solitamente dal Chief Data Officer, in cui tutte le informazioni relative ai dati di interesse dell’organizzazione sono ordinatamente conservate. Essere in grado di utilizzare queste informazioni, ovvero attivare i metadati, consente ad esempio al sistema di:
- suggerire nuove regole di qualità del dato;
- segnalare la disponibilità di nuovi metadati;
- individuare la presenza di dati sensibili ai fini della privacy;
- identificare l’impiego degli stessi dati in distinti processi di business e casi d’uso;
- determinarne il grado di rilevanza e molto altro.
- Creare un Data Fabric ovvero un’architettura basata su un modello di progettazione organizzato in forma di una trama di servizi, microservizi e componenti di Data Management integrati e altamente riusabili.
Utilizzare tecnologie di Augmented Data Quality per automatizzare il controllo della qualità dei dati e la risoluzione delle anomalie rilevate sulla base di policy e regole prestabilite.
Dotarsi di un Data Catalog ove censire tutti i data asset di un’impresa e le entità ad essi connesse. Raccogliere automaticamente grazie a tecniche avanzate (Artificial Intelligence/Machine Learning) i metadati che li rappresentano organizzandoli in modo che si possa facilmente trovare dove risiedono fisicamente i dati, capirne la semantica, valutarne la qualità e consentirne l’accesso e la condivisione in modo agevole e controllato a tutti gli utenti interessati.
Sfruttare le potenzialità dei Semantic Knowledge Graph per:
- visualizzare interattivamente le informazioni avendo evidenza di tutte le connessioni, anche quelle non evidenti;
- navigare la rappresentazione dei processi di business risalendo alle fonti dati, ai ruoli e alle responsabilità;
- analizzare gli impatti dei cambiamenti;
- intercettare e minimizzare rischi;
- individuare e analizzare connessioni fra entità con funzioni di Data Lineage e di impact analysis.
Irion EDM: la piattaforma per l’Augmented Data Management e non solo.
Irion EDM è un sistema di Enterprise Data Management completamente metadata driven, aperto, performante, scalabile, basato sull’innovativo e disruptive paradigma “dichiarativo”.
Irion EDM permette di implementare e governare end to end tutte le fasi di un processo articolato di Data Management, come il mapping, l’acquisizione, il profiling, la normalizzazione, la trasformazione, la validazione, l’arricchimento e la pubblicazione dei dati supportando un modello di lavoro interamente e nativamente metadata driven.
Grazie al modello declarative – più agile ed intuitivo – l’utente si limita a dichiarare ciò che vuole ottenere, delegando interamente al prodotto l’esecuzione del processo, la scelta dei passi da compiere, la costruzione dinamica degli oggetti e delle strutture necessarie.
Irion EDM è pensato per far convergere nella stessa applicazione tutte le capabilities necessarie per rispondere ai requirements in ambito Data & Analytics; abilita pattern e design concept di recente introduzione come quello del Data Fabric (cfr. Gartner®).
Irion EDM è strutturalmente pensato in ottica di Augmented Data Management e grazie all’integrazione nativa di R e Python permette di introdurre nei processi, a tutti i livelli, logiche di calcolo basata su modelli di Machine Learning & Artificial Intelligence.
Irion EDM è aperto: si connette rapidamente a molteplici fonti di dati e si innesta nel system landscape dell’azienda acquisendo solo i moduli necessari per il raggiungimento degli obiettivi.
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