Le aziende oggi sono organizzazioni sempre più complesse con un numero di fonti dato in continua crescita

Questa esponenziale disponibilità di dati, non sempre è accompagnata dalla migliore organizzazione dei dati stessi. Può capitare di non avere sempre la piena consapevolezza delle diverse fonti dato usate, dei diversi database e repository presenti in azienda. Capita inoltre di non avere metadati in grado di garantire la piena comprensione del dato da parte di tutti gli attori coinvolti nel processo di analisi. 

Come si possono risolvere questi problemi che possono incidere sensibilmente sulla data quality e sull’analisi del dato?

La risposta è il Data Catalog, una categorizzazione precisa e ordinata dei dati per non perdere nessuna informazione utile. Andiamo a scoprirne i dettagli in questo articolo.

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Cos’è un data catalog?

Secondo IBM un data catalog è un inventario dettagliato di tutte le risorse di dati in un’organizzazione, progettato per aiutare i professionisti dei dati a trovare rapidamente i dati più appropriati per qualsiasi scopo analitico o aziendale.

Un data catalog, quindi, aiuta ad organizzare tutte le risorse di dati di un’organizzazione e a promuoverne la condivisione all’interno dell’azienda. 

Il data catalog utilizza i metadati per aiutare le diverse figure aziendali a scoprire, comprendere, fidarsi e gestire i propri dati per scopi di governance o per creare dashboard o analisi.

Perché è importante un data catalog?

Un data catalog ben organizzato è fondamentale per riuscire a trovare facilmente la descrizione, l’ubicazione e la disponibilità di tutti i dati dell’intera organizzazione, semplificando l’individuazione e l’accesso ai dati. 

Poter reperire velocemente i dati è fondamentale per le aziende che vogliono rispondere prontamente ai continui cambiamenti del mercato, per questo che molte organizzazioni stanno mettendo i data catalog al centro delle proprie strategie di gestione dei dati e utilizzano questi cataloghi di dati per guidare l’innovazione, la crescita e decisioni aziendali.

La maggior parte delle organizzazioni considera i dati cruciali per la propria strategia aziendale. Secondo un sondaggio condotto da Forrester, l’84% degli intervistati considera i dati fondamentali per generare decisioni aziendali accurate

Ma senza un catalogo di dati, molte organizzazioni faticano a essere guidate dai dati perché i loro dati sono nascosti da qualche parte nell’organizzazione. 

In effetti, gli analisti aziendali trascorrono il 76% del loro tempo a trovare, comprendere e accedere ai dati, invece di utilizzare i dati per generare strategie

Questo tempo sprecato può rallentare le analisi e, in definitiva, l’innovazione. 

Grazie ad un data catalog, invece, si ha la possibilità di:

  • Avere una visione unificata di tutti i dati
  • Eliminare sprechi di tempo nella ricerca dei dati necessari
  • Migliorare la fiducia e la sicurezza dei dati utilizzati
  • Aumentare la produttività e l’efficienza operativa

In definitiva, un data catalog accelera il tempo di comprensione dei dati e la loro analisi,  consentendo all’organizzazione di adattarsi velocemente alle tendenze del mercato man mano che si verificano e di dedicare più tempo all’innovazione.

L’84% delle aziende considera i dati fondamentali per generare decisioni aziendali accurate

Gli elementi centrali di un data catalog

Non tutti i cataloghi di dati vengono creati allo stesso modo.

Nel momento di scegliere che tipologia di data catalog utilizzare è è importante sapere quali funzionalità cercare quando si seleziona un catalogo di dati. 

Ecco un elenco delle funzionalità che riteniamo fondamentali per un catalogo di dati:

  • Ampia connessione con le fonti dato: con l’enorme diffusione dei dati che spesso è presente nelle aziende, un data catalog deve essere in grado di connettersi e acquisire metadati da database, data lake, data warehouse, applicazioni aziendali, strumenti ETL, soluzioni di BI e molte altre origini dati. Sia on premises che in Cloud.
  • Automazione basata sull’apprendimento automatico: un catalogo dati basato su sul machine learning consente di risparmiare tempo e aumenta la produttività automatizzando le attività manuali di ordinamento, classificazione e organizzazione delle risorse di dati. 
  • Tagging di metadato: un data catalog deve permettere di taggare i vari dati a seconda del contesto aziendale, di termini business o consentire di organizzare il dato a seconda della sensibilità o della privacy che ha il dato stesso.
  • Origine dei dati nativa e automatizzata: l’origine dei dati aiuta gli utenti a comprendere meglio i propri dati, evidenziando la loro origine, il loro trasferimento  e il loro utilizzo.
  • Facilità di collaborazione: è essenziale per un data catalog garantire l’abbattimento dei  silos organizzativi che complicano la condivisione di dati, conoscenze e approfondimenti all’interno di un’organizzazione.
  • Data governance e privacy dei dati integrate: la sicurezza e la conformità dei dati è una priorità assoluta e per questo un data catalog deve garantire la possibilità di applicare e implementare policy che permettano di controllare l’accesso degli utenti.

Miriade lavora da anni al fianco delle aziende per aiutarle a ottenere il massimo dai propri dati.
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