Data Integration? Sì, grazie!

data virtualization

Rinnovare la propria azienda, facilitando il passaggio al digitale, significa pensare al futuro e quindi: aumentare il vantaggio competitivo dell’azienda, ottimizzare i costi, esplorare nuovi spazi di mercato e integrare, nella strategia aziendale, l’utilizzo dei dati per guidare le scelte del business in modo efficace.

Passare al cloud ha numerosi vantaggi in termini di riduzione dei costi di gestione, di manutenzione delle strutture, di ampliamento delle funzionalità dei sistemi e di scalabilità. Un alleato imprescindibile in questo percorso è la virtualizzazione dei dati che permette di accelerare il passaggio, rispondendo ai bisogni e alle aspettative dei clienti e del business.

Secondo uno studio di Gartner, entro il 2020 il 35% delle aziende implementerà un processo di virtualizzazione come strumento di data integration. In questo articolo andremo a conoscere nel dettaglio questo processo, oltre che tutti i vantaggi e gli svantaggi correlati alla data virtualization con Denodo.

Cos’è la Data Virtualization?

Ogni giorno ci troviamo a lavorare con dati provenienti da tabelle, file, Web Services e molte altre sorgenti di dato e, proprio il fatto che i dati possono essere distribuiti su sorgenti di tipo diverso, rende complicato il loro utilizzo e combinazione.

L’astrazione dei dati è fondamentale perché:

  • Fornisce l’astrazione necessaria per disaccoppiare gli utenti e le applicazioni da attività quali la migrazione e il consolidamento dei dati;
    Sostiene gli utenti e le applicazioni durante la migrazione dei dati;
  • Riduce la complessità degli ambienti Cloud ibridi;
  • Accelera le migrazioni del Cloud verso le moderne piattaforme dati e i Data Lakes;
  • Ottimizza in modo continuo i dati nel Cloud.

I vantaggi della data virtualization con Denodo sono numerosi perché permette di:

  • Unificare i dati: permette di fare una astrazione dei dati nascondendo la complessità dell’accesso agli stessi (source, formato, struttura non sono più importanti);
  • Lasciare i dati nel repository originale: senza replicare i dati, gestendo trasformazioni e aggregazioni “on the fly”;
  • Avere un’astrazione in real time: riducendo gli errori e fornendo sempre i dati più attuali;
  • Ridurre il time-to-data: ovvero ridurre il tempo che intercorre da quando viene ricevuta la query alla restituzione dei dati, velocizzandone enormemente l’accesso attraverso il caching delle strutture.

Data Virtualization: un must have

A seconda di quali siano gli obiettivi dell’azienda, la data virtualization può essere uno strumento più o meno utile. Se i driver per la tua realtà sono tra questi 5, la data virtualization con Denodo, per la tua organizzazione non è solo un strumento utile ma un must have!

  • Crescita dei profitti: fornisce i dati di cui il tuo business ha bisogno per aumentare le entrate e ridurre i costi;
    Riduzione del rischio: i dati real-time che puoi ottenere, consentono di gestire al meglio i rischi aziendali (tra cui sanzioni per la non conformità o rischi specifici dei progetti IT);
  • Accelerare tempi di consegna: i progetti vengono consegnati più rapidamente, quindi i vantaggi per l’azienda arrivano prima con costi di progetto inferiori;
  • Ottimizzazione delle risorse tecnologiche: la virtualizzazione dei dati migliora l’utilizzo dei server esistenti e degli investimenti di storage, con una minore replica dei dati richiesta, i risparmi su hardware e governance sono notevoli;
  • Produttività delle risorse umane: la piattaforma per la data virtualization è progettata per essere facile da utilizzare e per garantire alta produttività nelle aree di ingegnerizzazione dei dati

Nel complesso, l’implementazione di una piattaforma di data virtualization con Denodo, permetterà al business di velocizzare le scelte sulla base di dati affidabili. Piattaforme come quella offerta da Denodo permettono di migliorare il lavoro, le performances e fornire basi solide per le scelte di figure quali:

  • Manager nel campo dell’analisi e applicazioni
  • Business Analyst e Data Scientist
  • CIO e Data Engineers
  • CTO e Data Architects
  • Data Engineers

Come funziona la data virtualization con Denodo

Se stai pensando di implementare una piattaforma non possiamo non consigliati la data virtualization con DenodoLeader del Magic Quadrant per l’innovazione di Gartner, Denodo fornisce un layer agile di integrazione dei dati che, situato tra la sorgente dati e le applicazioni di consumo, mette a disposizione:

  • funzionalità di mapping dati semplificata;
  • l’astrazione necessaria per disaccoppiare gli utenti e le applicazioni da attività quali la migrazione e il consolidamento dei dati;
  • la semantica e la governance, necessarie nei moderni ambienti di dati.

Inoltre, la piattaforma di Denodo protegge l’utente finale dai cambiamenti che avvengono, a livello tecnico, nell’architettura dei dati e impedisce qualsiasi interruzione del lavoro del business durante la migrazione al cloud.

The logical data fabric: un posto unico per la data integration

Per data fabric si intende un singolo ambiente, costituito da un’architettura unificata e dai suoi servizi e/o tecnologie, che aiuta le organizzazioni a gestire i propri dati. L’obiettivo finale del data fabric è massimizzare il valore dei dati e accelerare la trasformazione digitale.

La virtualizzazione dei dati è alla base della logica data fabric. Gartner afferma che la virtualizzazione dei dati rappresenta una delle tecnologie più stabili e lo stile di integrazione dei dati in più rapida crescita.

Denodo fornisce le funzionalità di prodotto necessarie per automatizzare la progettazione del data fabric attraverso i componenti principali della sua piattaforma:

  • catalogo semantico unificato;
  • motore di ottimizzazione delle query dinamico;
  • algoritmi ML basati sui metadati di runtime.

The logical data fabric: un posto unico per la data integration

Partecipa al webinar gratuito The logical data fabric: un posto unico per la data integration. Parleremo di come la data virtualization e il logical data fabric consenta di integrare e rendere disponibili velocemente i dati, superando problemi quali:

  • la posizione fisica dei dati;
  • la diversità di formato dei dati;
  • la latenza dei dati.