Perché le aziende hanno bisogno di una data fabric

Indipendentemente dalla loro dimensione, molte imprese traggono vantaggio da una data fabric, una architettura che permette di tracciare, pulire, integrare, curare, condividere, proteggere, esplorare, analizzare e modellare i dati. Alcune organizzazioni hanno già iniziato a implementare questi principi, anche senza averne pianificato esplicitamente l’adozione.

Le architetture data fabric possono essere estremamente sofisticate, includendo intelligenza artificiale produttiva, oppure semplici, limitandosi a raccogliere gli asset di dati disponibili in azienda. Questa flessibilità è la ragione per cui molte realtà hanno inserito almeno una parte di una data fabric nei propri piani IT.

Il problema principale per le piccole e medie imprese è avviare rapidamente progetti che risolvano esigenze immediate, senza generare future catastrofi di integrazione. Le grandi aziende, con budget illimitati, possono adottare un approccio top‑down, costruendo una piattaforma completa in una sola volta. Per le PMI, questo modello è spesso impraticabile a causa dei costi iniziali elevati e dei lunghi tempi per ottenere valore.

Il dilemma delle soluzioni isolate

Quando le PMI sviluppano soluzioni indipendenti per singoli casi d’uso, rischiano di creare sistemi non correlati che, in futuro, richiederanno sforzi ingenti per l’integrazione e l’estensione. Un approccio modulare, invece, permette di soddisfare un bisogno corrente, fornire valore immediato agli utenti e, successivamente, aggiungere nuove componenti in modo fluido.

IBM ha risposto a questa esigenza con IBM Cloud Pak for Data Express, una collezione di tre offerte preconfigurate pensate per affrontare le sfide di catalogazione, analisi e integrazione dei dati.

Le tre opzioni di partenza, tutti popolari punti di ingresso per una data fabric, sono:

    • IBM Data Governance Express – catalogo dati;
    • IBM ELT Pushdown Express – pipeline di dati;
    • IBM Data Science e MLOps Express – analisi e modellazione.

Ogni percorso fornisce servizi predefiniti e pre‑selezionati, ottimizzati per le esigenze attuali di una data fabric.

Architettura comune

Tutte le soluzioni si basano sul framework IBM Cloud Pak e sulla piattaforma Red Hat OpenShift Container. Questo consente di distribuire le offerte on‑premise o in ambienti cloud ibridi, scalare con l’aumento di utenti e dati e aggiungere nuove funzionalità mantenendo una coerenza operativa.

Data Governance Express: il catalogo centrale

Molte aziende non sfruttano i propri dati perché ne ignorano l’esistenza. Piccoli team spesso lavorano in silos, condividendo tabelle via e‑mail; le decisioni vengono prese su dati obsoleti o incompleti, con conseguente perdita di tempo e denaro.

Un catalogo centrale permette agli utenti di scoprire e condividere dati, diventando una pietra angolare della strategia di governance. Data Governance Express amplia tale catalogo grazie a:

    • Rilevamento automatico e classificazione degli asset di dati;
    • Applicazione di controlli di sicurezza aziendali per proteggere le informazioni sensibili.

In questo modo si riducono i rischi di esposizione involontaria e si migliora la qualità delle decisioni basate sui dati.

ELT Pushdown Express: ottimizzare le pipeline

Il tradizionale modello ETL (Extract, Transform, Load) viene invertito con ELT Pushdown Express. Prima si caricano i dati grezzi in un data warehouse, poi si trasformano in forma pronta per report e analisi. Questo approccio consente di riutilizzare gli investimenti in warehouse, potenza di calcolo e modello di sicurezza per le pipeline di dati.

Caratteristiche principali:

    • Non è necessario possedere competenze SQL avanzate; l’interfaccia visuale permette di definire pipeline usando centinaia di operazioni predefinite;
    • Le pipeline vengono tradotte automaticamente in codice SQL ottimizzato;
    • Riduzione dei tempi di sviluppo e maggiore autonomia per gli utenti business.

Data Science e MLOps Express: dalla scoperta al modello in produzione

Questa offerta copre l’intero spettro, dalla semplice esplorazione e visualizzazione dei dati fino al training di modelli di intelligenza artificiale. MLOps (Machine Learning Operations) aggiunge funzionalità per il rilascio, il monitoraggio e la gestione dei modelli in ambiente di produzione.

Esempi di capacità MLOps incluse:

    • Promozione di modelli dalla fase di sviluppo a quella di produzione;
    • Raccolta di metriche per mitigare bias e garantire la trasparenza;
    • Integrazione di tecnologie open‑source e IBM per soddisfare le richieste degli utenti di avere un unico pacchetto.

Vantaggi della modularità

Poiché tutte le funzionalità condividono la stessa base modulare, le aziende evitano le difficoltà tipiche di soluzioni indipendenti. I benefici includono:

    • Scalabilità: è possibile aggiungere servizi di data science a un catalogo già esistente senza dover ricostruire l’intera architettura;
    • Efficienza operativa: si riducono i costi di integrazione e manutenzione;
    • Flessibilità: è possibile personalizzare l’ambiente aggiungendo componenti IBM, open‑source o di terze parti.

Ad esempio, se il catalogo è già soddisfacente ma si desidera migliorare le analisi, basta integrare i servizi di data science. Se i data scientist spendono troppo tempo a cercare asset, si può introdurre un self‑service catalog per velocizzare il loro lavoro.

Roadmap e disponibilità

IBM Cloud Pak for Data Express è stato annunciato il 17 gennaio 2023, con data di disponibilità prevista per il 28 febbraio 2023. Le imprese interessate possono contattare IBM per approfondire come la soluzione possa supportare i propri obiettivi di data management.

In sintesi, IBM Cloud Pak for Data Express permette di:

    • Iniziare rapidamente con un caso d’uso concreto;
    • Beneficiare di un’infrastruttura coerente basata su OpenShift;
    • Crescere in modo modulare, aggiungendo servizi secondo le necessità;
    • Ridurre i tempi di time‑to‑value e i costi di integrazione.

Le aziende non devono più sacrificare la flessibilità dell’architettura dei dati per ottenere risultati immediati. Con IBM Cloud Pak for Data Express è possibile avanzare oggi, mantenendo aperta la strada a future espansioni.