I dati spesso vengono associati alla definizione di “petrolio digitale” in quanto sono una delle risorse più preziose di un’organizzazione, nelle quali ancora non vengono completamente sfruttate. Ma i dati da soli non hanno molto valore se non vengono integrati, organizzati, puliti e utilizzati in un progetto di analisi. Un moderno Data Stack è la combinazione di diverse tecnologie che accompagnano i dati attraverso questi passaggi, consentendo di risparmiare tempo e generando informazioni di valore per l’azienda.
I quattro componenti chiave di un moderno Data Stack sono:
- ELT Data Pipeline completamente automatizzata
- Datawarehouse in cloud o un data lake come destinazione
- Strumento di trasformazione dei dati
- Piattaforma di Business Intelligence o di Data Visualization.
Differentemente dal passato e da altre soluzioni presenti sul mercato, un moderno Data Stack è ospitato in cloud e richiede una configurazione tecnica decisamente più ridotta da parte dell’utente. Queste caratteristiche promuovono l’accessibilità in un’organizzazione e una maggiore scalabilità per soddisfare rapidamente le crescenti esigenze senza lunghi e costosi tempi di attesa.
Un moderno Data Stack consente di risparmiare tempo: i costi del cloud computing e storage sono sempre più competitivi rispetto a soluzioni on-premise.
Vediamo nel dettaglio le quattro componenti che abbiamo individuato poco fa.
Data Pipeline
Per Data Pipeline intendiamo quegli strumenti che consentono di elaborare e trasferire dati da servizi differenti in un unico ambiente di destinazione, facilmente configurabile, automatizzato e con la massima affidabilità. Soluzioni come Fivetran permettono di avere a disposizione dei connettori dati già precostruiti, consentendo di risparmiare tempi di progettazione e manutenzione dei connettori stessi.
Destinazione
La destinazione dei dati dovrebbe essere facilmente in grado di scalare senza lunghi tempi di inattività per soddisfare le esigenze di archiviazione e analisi dei dati. Funzionalità aggiuntive dovrebbero essere considerate caso per caso, ad esempio come configurare e fornire il futuro controllo degli accessi basato sui ruoli o eseguire i modelli di analisi.
Trasformazione dati
Uno strumento di data preparation deve essere compatibile con la destinazione e disporre di funzionalità che consentono di combinare, strutturare ed organizzare i dati in modo da renderli fruibili alle tipologie di analisi. La preparazione dei dati è un processo molto articolato, ma cruciale nel garantire una qualità dei dati adeguata ad estrarre informazioni di valore.
Business Intelligence/Data Visualization
Infine una valida e completa piattaforma di BI o di Data Visualization permette di dare valore ai propri dati, mettendo in condizione l’organizzazione per diventare data-driven. Uno strumento come Tableau permette di creare dashboard interattive in modo facile e veloce, consentendoti un’analisi dei dati visuale illimitata e in tempo reale.
Se ancora qualcosa non ti è chiaro e vuoi qualche informazione in più su Fivetran e tutte le sue funzionalità, puoi visitare la pagina dedicata sul nostro sito; e per qualsiasi domanda, non esitare a scriverci su info@visualitics.it!
