Quando si parla di dati aziendali, è quasi inevitabile citare il noto adagio secondo cui “i dati sono il petrolio del terzo millennio”. Volendo fare un esercizio di stile, in realtà è possibile identificare in questa analogia una profondità maggiore della semplice frase a effetto. Come il petrolio, infatti, anche i dati devono essere raffinati e lavorati per poterne estrarre il vero valore, ma non solo: occorre progettare un’infrastruttura adatta e identificare tecniche di razionalizzazione specifiche. La normalizzazione del database è un buon punto di partenza, ma oggi c’è molto di più.
La cultura della qualità del dato
Osservando le pratiche passate, è quasi possibile capire come sia cambiato e maturato l’approccio ai dati nel corso degli anni.
Un tempo, era sufficiente raccoglierli. Poi le aziende si sono evolute verso modelli più raffinati ed è nato il tema della normalizzazione dei database, in molti casi attuale ancora oggi.
In tempi più recenti è nato il concetto di data quality, ovvero il grado di aderenza dei dati alle aspettative aziendali in termini di accuratezza, validità, completezza e consistenza.
L’evoluzione del data management è tale da generare tecniche estremamente specifiche, utili nel caso di esigenze molto particolari. Nel contesto di questo articolo, risulta particolarmente interessante citare il caso della denormalizzazione dei dati, una strategia di gestione che prevede l’inserimento di dati ridondanti e precalcolati all’interno di un database normalizzato. Un’operazione apparentemente controintuitiva, che però, in alcuni contesti, permette di migliorare in modo considerevole le performance di lettura.
Accenniamo a questa strategia per introdurre un tema fondamentale: la razionalizzazione dei dati aziendali deve tenere conto anche di specificità e bisogni. Non esiste, insomma, un criterio di razionalizzazione universalmente valido.
Le strategie di razionalizzazione dei dati
La gestione dei dati è diventata, insomma, una disciplina complessa: oggi esistono strategie diverse per ogni punto del ciclo di vita di un database, a partire dalle fondamenta, cioè dal modello scelto. A titolo di esempio, ricordiamo i cinque approcci principali alla modellazione:
- Modello E-R (Entità-Relazione) – Utilizza entità e relazioni per rappresentare i dati e le loro interazioni. È utile per la progettazione concettuale.
- Modello Relazionale – Organizza i dati in tabelle (relazioni) con righe e colonne. È il modello più comune nei database SQL.
- Modello a Oggetti – Combina concetti di programmazione orientata agli oggetti con la modellazione dei dati. Utilizza classi e oggetti per rappresentare i dati.
- Modello a Documento – Utilizzato nei database NoSQL, memorizza i dati come documenti JSON o XML. È flessibile e adatto a dati semi-strutturati.
- Modello a Grafi – Utilizzato per rappresentare dati con relazioni complesse, come nei social network. Utilizza nodi e archi per rappresentare entità e relazioni.
I database, insomma, possono presentarsi in forme e con funzionalità anche molto diverse da quelle comunemente conosciute e ampiamente diffuse.
Un supporto alla razionalizzazione dei dati
La complessità cresce e, di contro, cresce anche la necessità di fruire delle risorse aziendali in modo sempre più agile, autonomo ed efficace. Come è possibile dunque razionalizzare i dati aziendali ma conservarne un livello di controllo elevato e un accesso agile?
SAP Datasphere è la piattaforma cloud di gestione dei dati end-to-end progettata per integrare, gestire e distribuire i dati aziendali in modo più razionale. Questo strumento permette alle aziende di accedere e lavorare su una vasta gamma di dati provenienti da fonti diverse, sia strutturati che non strutturati, eliminando i classici silos informativi e avvicinandosi al paradigma della single source of truth (SSOT) che rappresenta l’obiettivo conclusivo di ogni strategia di razionalizzazione dei dati.
Progettato per aiutare le aziende a superare la frammentazione dei dati attraverso integrazione, catalogazione e orchestrazione, SAP Datasphere garantisce che ogni dato sia disponibile nel formato giusto e al momento giusto. Grazie alle sue capacità di virtualizzazione dei dati, consente di lavorare su grandi volumi di dati senza la necessità di duplicarli, mantenendo così una razionalizzazione efficiente delle risorse del database mutuando, in linea di principio di funzionamento, il concetto del database in-memory che ha permesso a SAP S/4HANA di ottenere successo all’epoca del suo lancio.
Database più efficaci per maggiori opportunità
La gestione dei dati e dei database in cui sono organizzati è diventata una delle competenze strategiche più critiche. Oggi riuscire a razionalizzare efficacemente le informazioni aziendali significa avere un vantaggio competitivo significativo. Grazie a tecnologie avanzate come SAP Datasphere, le aziende possono ottimizzare l’infrastruttura del proprio database, ottenere accesso immediato a dati di qualità superiore e garantire una gestione più snella e dinamica delle informazioni.
L’implementazione di soluzioni avanzate di gestione dei dati, integrate con strategie personalizzate di razionalizzazione, consente di prendere decisioni più informate con maggiore velocità e agilità, aprendo le porte a nuove opportunità di crescita
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