Nell'attuale scenario sempre più data-driven, le organizzazioni sono alla costante ricerca di modi per sfruttare la potenza dei dati con lo scopo di ottenere un vantaggio competitivo, prendere decisioni informate e promuovere l'innovazione.

Poiché il volume, la varietà e la velocità dei dati continuano a crescere in maniera esponenziale, gli approcci tradizionali al data management non sono più sufficienti. È qui che entra in gioco il concetto di “iper-automazione dei “data fabrics” (hyper automation of data fabrics, letteralmente del “tessuto dati”), che offre un cambio di paradigma che promette di rivoluzionare il modo in cui le organizzazioni gestiscono e ricavano valore dai loro data asset.

 

L’ascesa dell’iper-automazione

L'iper-automazione, un concetto diffuso da Gartner, rappresenta la convergenza di varie tecnologie di automazione come l'Intelligenza Artificiale (AI), il Machine Learning (ML), l'automazione dei processi robotici (RPA) e gli advanced analytics. L'obiettivo è automatizzare il maggior numero possibile di processi aziendali e IT, rendendo le organizzazioni più agili, efficienti e orientate ai dati.

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Portare il Data Management a un nuovo livello

Quando applicata ai data fabrics, l'iper-automazione porta la gestione dei dati a un livello superiore:

 

Integrazione e raccolta unificata dei dati

L'iper-automazione automatizza, appunto, il processo di raccolta e integrazione dei dati da fonti diverse. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di rilevare nuove fonti di dati, valutarne la rilevanza e integrarli automaticamente nel tessuto dati. In questo modo si riducono i tempi e gli sforzi necessari per la preparazione e l'integrazione dei dati.

 

Data Quality e Data Governance

Garantire la qualità e la governance dei dati è un aspetto critico della gestione dei dati. L'iper-automazione impiega controlli di qualità dei dati guidati dall'intelligenza artificiale e la profilazione automatica dei dati per identificare e correggere le anomalie e garantire la conformità alle politiche di governance degli stessi. Inoltre, automatizza il tracciamento del percorso dei dati, facilitandone la tracciabilità dell'origine e delle successive trasformazioni.

 

Trasformazione e arricchimento dei dati

Spesso i dati hanno bisogno di essere trasformati e arricchiti per renderli adatti all'analisi e alla reportistica. L'iper-automazione sfrutta i modelli di ML per automatizzare queste trasformazioni, come l’ingegnerizzazione delle loro caratteristiche e il loro arricchimento, ottenendo processi di preparazione dei dati più rapidi e accurati.

 

Self-Service Analytics

L'iper-automazione consente agli utenti aziendali di disporre di funzionalità analitiche self-service. Grazie all'individuazione e alla catalogazione automatizzata dei dati, gli utenti possono trovare facilmente ciò di cui hanno bisogno, riducendo la dipendenza dai team IT per il provisioning dei dati.

 

Predictive Insights

Gli algoritmi di apprendimento automatico integrati nei data fabrics possono fornire intuizioni predittive analizzando i modelli di dati storici e fornendo raccomandazioni per azioni future. Ciò consente alle organizzazioni di prendere decisioni basate sui dati in tempo reale.


Un approccio trasformativo al Data Management

Con la continua crescita della complessità e del volume dei dati, l'iper-automazione dei “tessuti dati” emerge come un approccio trasformativo alla gestione di questi. Combinando la potenza dell'automazione, dell'IA e dell'apprendimento automatico, le organizzazioni possono snellire i processi dei dati, migliorarne la qualità e promuovere l'innovazione a un ritmo senza precedenti. L'adozione dell'iper-automazione non è solo un cambiamento tecnologico, ma anche un imperativo strategico per le organizzazioni che vogliono prosperare nel futuro guidato dai dati. 

 

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