{"id":32463,"date":"2019-07-26T14:47:51","date_gmt":"2019-07-26T14:47:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/?p=32463"},"modified":"2024-03-12T13:51:31","modified_gmt":"2024-03-12T11:51:31","slug":"perche-i-maggiori-gruppi-bancari-e-assicurativi-hanno-scelto-irion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/notizie\/perche-i-maggiori-gruppi-bancari-e-assicurativi-hanno-scelto-irion\/","title":{"rendered":"Declarative Thinking – Perch\u00e8 i maggiori gruppi bancari e assicurativi hanno scelto Irion?"},"content":{"rendered":"

I clienti possono concentrarsi sui loro obiettivi affidandosi alle funzionalit\u00e0 della piattaforma per la preparazione, l\u2019ottimizzazione, l\u2019esecuzione di tutti i passaggi necessari. La centralit\u00e0 del dato<\/strong>\u00a0e il\u00a0paradigma dichiarativo<\/strong>\u00a0sono alla base di tutte le nostre tecnologie.<\/em><\/p>\n

<\/a>Presupposti e Ragioni \u2013 La nostra esperienza quotidiana \u00e8 ordinariamente \u201cdichiarativa\u201d!<\/h2>\n

Ogni giorno, in numerose attivit\u00e0 ed esigenze quotidiane, ci comportiamo e interagiamo con altri e con il contesto che ci circonda secondo un principio dichiarativo: comunichiamo cosa ci occorre e riceviamo il risultato di quanto richiesto, commissionato od ordinato. Non specifichiamo, cio\u00e8, come un dato compito debba essere svolto, non insegniamo ad altri il loro lavoro \u2013per intenderci\u2013, ma ci limitiamo a dichiarare cosa debba essere fatto e quali obiettivi vadano perseguiti e raggiunti. E valutiamo infine i risultati, misurando di conseguenza l\u2019efficacia delle azioni messe in campo.<\/p>\n

Ad esempio chi di noi al ristorante chiamerebbe il cameriere per ordinare allo chef di prendere la pasta, bollirla per circa 8 min. a 90\u00b0, nel frattempo, in parallelo, coinvolgere un aiuto cuoco, tagliare guanciale e cipolla, soffriggerli per 5 min., aggiungere pomodoro ecc.? Molto meglio dire: \u201cvorrei bucatini all\u2019amatriciana\u201d e lasciare libera la cucina di stupirci con un piatto di pasta, ottimo oggi (mediamente molto meglio della mia ricetta) ed eccellente domani quando avr\u00e0 anche migliorato ulteriormente la ricetta, provandola e riprovandola come un vero esperto! Liberati dalla necessit\u00e0 di definire passo-passo il compito dello chef e garantiti che sar\u00e0 svolto al meglio, potremmo inoltre concentrarci sul vino da scegliere per un perfetto abbinamento e secondo i nostri gusti!<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Le ragioni di questo tipo di comportamento nelle relazioni ordinarie sono molteplici:<\/p>\n

    \n
  • \u00e8 un dato di realt\u00e0 che non siamo esperti di ogni cosa. Che sovente il risultato \u00e8 migliore se deleghiamo ad altri almeno una parte di un progetto.<\/li>\n
  • Svolgere bene un lavoro richiede concentrazione e ogni dispersione sottrae tempo ed energie ad altri compiti.<\/li>\n
  • Il modo pi\u00f9 efficace per risolvere problemi complessi \u00e8 dividerli in parti pi\u00f9 semplici e delegare il lavoro necessario.<\/li>\n
  • Solo chi conosce bene un problema pu\u00f2 risolverlo in maniera soddisfacente. Solo chi investe continuamente in ricerca e accumula esperienza pu\u00f2, nel tempo, attuare le azioni adeguate al costante e necessario miglioramento.<\/li>\n<\/ul>\n

    In definitiva, tutti agiamo abitualmente secondo gli efficaci principi di\u00a0delega, focalizzazione<\/strong>\u00a0ed\u00a0isolamento<\/strong>.<\/p>\n

    Per farlo \u00e8 ovviamente necessario non essere prescrittivi, non desiderare di entrare nel dettaglio delle norme e regole da seguire per lo svolgimento di un lavoro, ma descrittivi, limitandosi ad enunciare correttamente ed esaustivamente il risultato atteso.<\/p>\n

    Questa osservazione apparentemente semplice pu\u00f2 essere trasposta e praticata in modo efficace anche nella realizzazione di\u00a0soluzioni evolute di Data Management<\/strong>che, davvero nello stesso modo, richiede un approccio dichiarativo e una piattaforma che lo sostenga.<\/p>\n

    Il Data Management: approccio tradizionale ETL-based<\/h2>\n

    Nell\u2019informatica troppo spesso si rimane a livelli procedurali e prescrittivi di dettaglio, istruendo gli applicativi anche su funzioni elementari invece di fare leva su software specificatamente progettati ed ottimizzati.<\/p>\n

    Il problema \u00e8 per lo pi\u00f9 strettamente connesso con il percorso formativo degli specialisti di settore. La formazione tradizionale nel campo informatico propone infatti troppo spesso approcci che non riescono a scomporre un problema isolando aspetti delegabili ed organizzandolo per componenti sostituibili.<\/p>\n

    La stragrande maggioranza dei programmatori \u00e8 orientato alla definizione di un algoritmo dettagliato di risoluzione dei problemi.<\/p>\n

    Pochi conoscono il significato e le potenzialit\u00e0 implicite nei modelli e linguaggi dichiarativi: orientati a descrivere il risultato atteso piuttosto che i passi necessari per ottenerlo.<\/p>\n

    I linguaggi dichiarativi sono, in informatica, spesso sottovalutati o piegati ad un utilizzo procedurale. Chi conosce la materia sa, ad esempio, che pochissimi esperti di settore, pur conoscendo un linguaggio dichiarativo come l\u2019SQL, ne hanno veramente appreso le potenzialit\u00e0 in termini di gestione e trasformazione dei dati.<\/p>\n

    \u00c8 raro trovare un programmatore che sappia sfruttare appieno le capacit\u00e0 funzionali offerte da un DB relazionale di eseguire elaborazioni molto complesse, minimizzando il trasferimento dei dati, con algoritmi paralleli fortemente ottimizzati a basso livello e adattati automaticamente \u201crun-time\u201d in ragione della distribuzione statistica delle informazioni.<\/p>\n

    Salendo a livello applicativo si nota che pressoch\u00e9 tutti i sistemi ETL di Data Management sono l\u2019evoluzione grafica e ingannevolmente semplificata di questa scuola di pensiero. Implementano un paradigma imperativo e procedurale per il quale il programmatore deve \u201cistruire\u201d nel dettaglio il sistema a seguire pedissequamente l\u2019algoritmo definito \u201cdesign-time\u201d.<\/p>\n

    I vecchi e tradizionali sistemi di ETL processano i dati in streaming, \u201cone row at a time\u201d. La logica implicita nella stesura di un diagramma ETL non lascia spazio a ottimizzazioni future dell\u2019algoritmo, neanche in nuove versioni del software, che saranno fortemente vincolate ad eseguire tutti i passi di dettaglio gi\u00e0 programmati.<\/p>\n

    Non solo. I modelli di elaborazione ETL oriented che ambiscono a processare i record uno alla volta si scontrano immediatamente con la realt\u00e0 delle esigenze funzionali ordinarie appena sono necessarie trasformazioni che coinvolgono pi\u00f9 record, si calcolano aggregati, si analizzano serie temporali, si riutilizzano pi\u00f9 volte pre-elaborati parziali, ecc.<\/p>\n

    Anche i pi\u00f9 blasonati sistemi di ETL tendono a degenerare in un coacervo disorganico di trasformazioni e chiamate SQL improvvisate per appoggiare dati temporanei in una qualche area di staging e chiedere ai DB di sopperire alle loro scarse capacit\u00e0 funzionali messe a disposizione.<\/p>\n

    L’architettura concettuale sulla quale si basano tutti i sistemi ETL presenti sul mercato:<\/p>\n

      \n
    • non segue un modello \u201cdichiarativo\u201d di delega funzionale<\/li>\n
    • impone la descrizione dettagliata del processo, non consente ottimizzazioni delle elaborazioni, n\u00e9 in ragione della distribuzione attuale dei dati, n\u00e9 in seguito a miglioramenti del software<\/li>\n
    • non \u00e8 autonoma in termini di potenzialit\u00e0 funzionali e deve spesso ricorrere a sistemi esterni di appoggio<\/li>\n
    • muove pi\u00f9 e pi\u00f9 volte significative masse di dati dalle aree di staging ai server di elaborazione e viceversa per eseguire le logiche elaborative.<\/li>\n<\/ul>\n

      Questi scenari, tanto comuni quanto nefasti, comportano:<\/p>\n

        \n
      • una crescente complessit\u00e0 di orchestrazione dei percorsi di trasformazione<\/li>\n
      • la necessit\u00e0 di procedere con altri strumenti e per vie non coordinate alla definizione di tabelle viste e infrastrutture varie di sostegno<\/li>\n
      • lo sforamento dei costi e dei tempi di implementazione;<\/li>\n
      • l\u2019abbattimento delle performance elaborative<\/li>\n
      • la crescita dei costi di manutenzione e di gestione di cambiamenti<\/li>\n
      • l\u2019impossibilit\u00e0 di cicli di test e sviluppi paralleli e coordinati<\/li>\n
      • l\u2019impossibilit\u00e0 pressoch\u00e9 totale di documentare e tracciare i processi. Con buona pace dei requisiti di lineage e ripetibilit\u00e0.<\/li>\n<\/ul>\n

        \"\"<\/p>\n

        Il Data Management: Irion EDM \u2013 La piattaforma dichiarativa integrata e metadata driven a cui delegare i pi\u00f9 complessi processi di gestione dati<\/h2>\n

        La tecnologia di Enterprise Data Management di Irion \u00e8 il frutto di anni di esperienza in contesti mission critical e \u201cdata intensive\u201d. La nostra piattaforma si sviluppa ragionando sull\u2019esperienza, partendo dalla concretezza di centinaia di progetti: quelli con tanti dati, con vincoli di tempo, con le specifiche che cambiano in corso d\u2019opera, con problemi complessi in contesti architetturali e organizzativi molto articolati.<\/p>\n

        Il nostro approccio \u00e8 \u201cdisruptive<\/em>\u201d: non proponiamo l\u2019ennesimo sistema di ETL procedurale con qualche funzione in pi\u00f9, qualche connettore specifico, un editor pi\u00f9 bello e motori \u2018magici\u2019 per l\u2019esecuzione veloce.<\/h3>\n

        Abbiamo infatti ridefinito il concetto di Data Management di cui i processi ETL sono una declinazione, ma che abbraccia anche molti altri ambiti (sistemi Rule-Based, Data Quality, Data Integration e Reporting, Data Governance etc).<\/p>\n

        Abbiamo adottato il paradigma dichiarativo e lo abbiamo reso pervasivo nella tecnologia e nella metodologia.<\/p>\n

        Una delle nostre principali tecnologie prende infatti il nome DELT\u2122, un acronimo che significa Declarative Extraction Loading & Trasformation e rappresenta l\u2019inversione delle fasi di caricamento e trasformazione (ELT rispetto a ETL) e lo svolgimento dell\u2019intero processo in conformit\u00e0 ad un modello dichiarativo.<\/p>\n

        I concetti chiave su cui una DELT\u2122 Execution si basa sono i seguenti:<\/p>\n

          \n
        • Ogni dataset utilizzato nell\u2019elaborazione viene riesposto virtualmente come se fosse una tabella o un insieme di tabelle il cui contenuto non pu\u00f2 essere modificato dopo che sono state create, garantendo cos\u00ec coerenza, efficienza e controllabilit\u00e0 al sistema. \u00c8 compito della piattaforma operare implicitamente tutte le trasformazioni necessarie a far s\u00ec che un insieme di dati, disponibile in qualsiasi formato, sia mappato opportunamente.<\/li>\n
        • L\u2019intero processo di elaborazione viene scomposto in un insieme di \u201cdata engine\u201d o funzioni in grado di ricevere in ingresso una o n tabelle virtuali, di operare le opportune trasformazioni e di produrre in output una o pi\u00f9 tabelle virtuali secondo il modello illustrato.<\/li>\n
        • Le funzioni possono essere di tante tipologie (Query, Script, Rule, R, Python, Masking, Profiling \u2026) ed eseguire elaborazioni secondo quanto configurato da chi imposta la soluzione, incapsulando logiche e modelli vari.<\/li>\n
        • La configurazione dei \u201cdata engine\u201d comporta l\u2019implicita definizione di un grafo orientato di dipendenze di esecuzione in cui il sistema \u00e8 autonomamente in grado di organizzare la sequenza di passi necessari a produrre ogni output e non \u00e8 richiesto al designer di descrivere l\u2019algoritmo.<\/li>\n
        • Ogni oggetto del sistema pu\u00f2 essere eseguito singolarmente e\/o combinato con altri in modo da agevolare testabilit\u00e0, manutenibilit\u00e0, refactor e sviluppo incrementale.<\/li>\n
        • L\u2019elaborazione DELT\u2122 segue uno schema dichiarativo che specifica i dataset attesi in output: \u00e8 compito del sistema rilevare automaticamente il \u201cDELT\u2122 Graph\u201d verificando che il grafo sia aciclico e avviando l\u2019esecuzione ottimizzata e parallela di tutti i passi necessari per produrre il risultato richiesto.<\/li>\n
        • In casi molto complessi il motore \u00e8 anche in grado di modificare attivamente il grafo durante l\u2019esecuzione in funzione delle propriet\u00e0 dinamiche che lo determinano e che possono essere influenzate da passi precedenti; o, addirittura, di generare ed eseguire runtime i Data Engine necessari per specifiche elaborazioni.<\/li>\n
        • Se necessario una DELT\u2122 Execution pu\u00f2 ingaggiare altre DELT\u2122 Execution a fini di incapsulamento e riusabilit\u00e0 della business logic.<\/li>\n
        • La tecnologia proprietaria utilizzata per rendere disponibile alle DELT\u2122 Execution i dati coinvolti in uno spazio isolato e gestito si chiama IsolData\u2122. Si tratta di uno spazio di lavoro virtualmente illimitato, dinamicamente allocato e liberato dal sistema, segregato in termini di permessi di accesso e spazio dei nomi, volatile o persistente.<\/li>\n
        • Gli IsolData\u2122 consentono di eseguire n DELT\u2122 parallele, sugli stessi dati o su dati completamente differenti e\/o con parametri, regole e logiche diverse, senza che debba essere predefinita o gestita alcuna struttura particolare; tutte le operazioni di supporto alla gestione infrastrutturale sono coordinate e gestite dal framework in modo ottimizzato e trasparente all\u2019utilizzatore.<\/li>\n
        • Durante un\u2019esecuzione DELT\u2122 tutte le operazioni di elaborazioni sui dati sono eseguite a basso livello sul server e secondo la modalit\u00e0 \u201cset oriented\u201d considerando un insieme complesso a piacere di dataset contemporaneamente e non \u201cuna riga alla volta\u201d.<\/li>\n
        • Il server minimizza le onerose operazioni di data movement eseguendo eventuali elaborazioni complesse, per produrre dati intermedi da utilizzarsi molte volte, una sola volta senza la necessit\u00e0 di salvarle esplicitamente in file o tabelle di appoggio.<\/li>\n
        • La conoscenza di una serie di statistiche sui dati consente al motore di operare specifiche ottimizzazioni durante l\u2019esecuzione dei motori.<\/li>\n
        • Ogni DELT\u2122 Execution consente uno sviluppo interattivo ed incrementale di un processo complesso di cui vedere sempre tutti i risultati intermedi e abilita alla tracciatura completa ed intellegibile dei dati e delle regole coinvolte in ogni elaborazione, per esempio ai fini di Audit (vedi Automatic Documentation e OneClick Audit\u00ae<\/sup><\/span><\/span>).<\/li>\n<\/ul>\n

          L’approccio dichiarativo e metadata driven all\u2019Enterprise Data Management di Irion EDM risulta molto pi\u00f9 conforme ad un comune modo di pensare, risponde al principio di delega dei compiti, garantisce livelli di performance senza pari, consente un\u2019ottimizzazione automatica e un miglioramento costante, abilita modalit\u00e0 \u201cAgile\u201d e incrementali nella realizzazione delle soluzioni, non \u00e8 una scatola nera, ma pu\u00f2 rendere conto del suo operato.<\/h3>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

          I clienti possono concentrarsi sui loro obiettivi affidandosi alle funzionalit\u00e0 della piattaforma per la preparazione, l\u2019ottimizzazione, l\u2019esecuzione di tutti i passaggi necessari. La centralit\u00e0 del dato\u00a0e il\u00a0paradigma dichiarativo\u00a0sono alla base di tutte le nostre tecnologie. Presupposti e Ragioni \u2013 La nostra esperienza quotidiana \u00e8 ordinariamente \u201cdichiarativa\u201d! 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