Prodotti dati 101: cosa sono, perché sono importanti, come iniziare?

La maggior parte delle organizzazioni raramente è a corto di dati, eppure sentiamo spesso i data leader affermare: "Gestiamo petabyte di dati, ma arrivare a una comprensione accurata richiede molto tempo". La maggior parte dei team che si occupano di dati non è a corto di dati; mancano output affidabili e riutilizzabili. I segnali sono ovunque: costi elevati, processi più lenti, insight imprecisi, sforzi duplicati e dashboard disordinate. Senza approcci curati e "prodotti", i dati grezzi diventano un peso, spesso gravando sulle aziende invece di migliorarne i profitti.

Che cos'è un prodotto dati?

Per definizione, un prodotto dati è un insieme di risorse di dati curato, affidabile e documentato che risolve un problema reale dell'utente. Pensate ai prodotti dati come a un software: hanno un proprietario, un contratto, una versione e degli SLO. I buoni prodotti dati sono pronti per il consumo, completamente gestiti e riutilizzabili.

Attributi chiave dei prodotti dati

I prodotti dati di qualità sono individuabili (catalogati, taggati e di proprietà), indirizzabili (URI stabili ed endpoint con controllo delle versioni), sicuri (accesso con privilegi minimi, mascheramento, crittografia), comprensibili (glossario aziendale, lignaggio, esempi), governati (policy come codice, SLA, conservazione o blocchi legali) e affidabili (SLO di qualità, audit trail, letture riproducibili). Questi attributi per i prodotti dati, in termini di input, semantica, archiviazione, accesso, distribuzione e documentazione, sono imprescindibili per la creazione di prodotti dati affidabili e resilienti che i consumatori possano trovare, utilizzare e di cui possano fidarsi con sicurezza.

Perché i prodotti dati sono importanti?

I prodotti di dati curati all'interno dei flussi di lavoro di gestione dei dati contribuiscono a migliorare i tempi decisionali, ridurre i rischi di conformità e separare produttori e consumatori di dati, promuovendo al contempo la riutilizzabilità dei dati tramite contratti e modifiche più sicure con il versioning. Dal punto di vista organizzativo, ciò contribuisce a semplificare i processi creando una chiara titolarità ed evitando al contempo problematiche di gestione dei dati ad hoc.

Anatomia di un buon prodotto di dati

Proprio come un software ben progettato, un buon prodotto dati, sotto il cofano, ha più livelli e componenti che interagiscono tra loro. Ecco un'ampia panoramica dei prodotti dati, suddivisa in elementi chiave:

• Input di dati: Ogni prodotto dati ha input di dati associati, inclusi database operativi, flussi di eventi e set di dati di terze parti. Un prodotto dati definisce chiaramente come utilizza i dati di input, stabilendo al contempo uno schema, aspettative sulla qualità dei dati e SLA per gli scambi di dati tra produttore e consumatore.
• Semantica e trasformazioni: Questa è la logica fondamentale all'interno del prodotto dati. Comprende tutte le trasformazioni, le regole aziendali e gli algoritmi applicati ai dati di input, nonché i metadati, la semantica essenziale e un glossario aziendale ben definito con definizioni documentate.
• Strato di conservazione e servizio: Una volta trasformati, dove risiedono i dati e come vi accedono i consumatori? A seconda della complessità e del caso d'uso aziendale, questo obiettivo può essere raggiunto tramite data mart, warehouse, lake o persino architetture di case sul lagoIl livello di archiviazione deve essere effettivamente scalabile, a bassa latenza e ad alta produttività per ottimizzare le prestazioni e gestire le crescenti esigenze di un'azienda.
• Governance dei dati, sicurezza e privacy: Tutti i prodotti aziendali devono garantire un adeguato framework di governance e sicurezza dei dati. Questo include controlli di accesso, autenticazione API, misure di privacy come mascheramento e offuscamento, policy di privacy integrate per la conservazione e l'eliminazione e log di audit.
• Interfaccia di accesso: Un ottimo prodotto dati offre molteplici interfacce per utenti diversi. Ad esempio, un prodotto di metriche potrebbe supportare SQL, un set di dati di machine learning potrebbe includere notebook e applicazioni esterne potrebbero accedere ai prodotti dati tramite API sicure. I prodotti dati devono avere almeno un'interfaccia ben definita e rimanere stabili o retrocompatibili con l'evoluzione del prodotto.
• Documentazione: Se nessuno capisce il contenuto dei tuoi prodotti dati, non verranno utilizzati. I prodotti dati di qualità sono ampiamente documentati e facilmente accessibili. La documentazione deve includere lo scopo, lo schema, le specifiche API, query di esempio, proprietario/contatti e frequenze di aggiornamento per i prodotti dati. La maggior parte dei prodotti dati memorizza queste informazioni in un catalogo dati, consentendo agli utenti di scoprirli tramite la ricerca.

Utilizzo di Solix Data Lake Plus per creare prodotti dati pronti per l'intelligenza artificiale

I clienti possono utilizzare Solix Data Lake Plus (come parte della Solix Common Data Platform (CDP)) per creare più rapidamente prodotti dati pronti per l'intelligenza artificiale, poiché la piattaforma concentra le funzionalità principali necessarie per l'acquisizione, la governance e la distribuzione:

• Ingestione unificata per batch e tempo reale: Solix supporta flussi di dati continui e streaming in tempo reale per acquisire transazioni, eventi IoT, registri e feed social senza dover attendere batch notturni, fondamentali per i prodotti operativi e di apprendimento automatico che dipendono da segnali a bassa latenza.
• Catalogo e metadati integrati: La catalogazione dei dati/gestione dei metadati pronta all'uso ti aiuta a pubblicare interfacce documentate e individuabili (schemi, proprietari, esempi), la spina dorsale dei dati prodotti.
• Governance, privacy e controlli di accesso: . Piattaforma dati comune Solix Fornisce un glossario aziendale, funzionalità di individuazione e profilazione dei dati, classificazione, mascheramento, visualizzazioni basate sui ruoli, flussi di lavoro e gestione delle policy. Semplifica l'applicazione dei contratti, la protezione delle informazioni personali identificabili (PII) e il rispetto della conformità, consentendo al contempo un ampio riutilizzo.
• Preparazione AI/ML su basi cloud native: CDP unifica dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati per analisi e apprendimento automatico/intelligenza artificiale, con ILM per mantenere conformi e disponibili i dati attuali e storici per l'addestramento e la valutazione dei modelli.
• Architettura dei dati moderna: Solix Data Lake Plus enfatizza l'integrazione e l'ingegneria dei dati end-to-end su una piattaforma sicura e scalabile, distribuibile su sistemi cloud, ibridi e on-premise, utile quando i tuoi prodotti dati devono passare da MVP ad adozione a livello aziendale.

Pensieri di chiusura

È fondamentale focalizzare l'attenzione sui dati in gestione. Definire chiaramente proprietà, contratti, SLO, test e documentazione garantisce prodotti dati di alta qualità. Per garantire il successo del progetto, è importante iniziare in piccolo, scegliere una sola decisione ad alto impatto, distribuire un prodotto minimale ma di livello produttivo end-to-end, misurare l'adozione e il time-to-insight, quindi ripetere deliberatamente per ridurre i rischi e sostituire la proliferazione di dashboard con dati sicuri, gestiti, riutilizzabili e prodotti.

Piattaforme come Solix Data Lake Plus può consentire ai clienti di accelerare questo processo unificando l'acquisizione, la governance, la catalogazione e l'accesso. Ciò consente ai team addetti ai dati di concentrarsi sulla cura della qualità dei dati anziché sulla gestione delle pipeline.

Pianifica una chiamata a scopri di più su come Solix può aiutarti ad ampliare e potenziare la tua pratica di gestione dei dati.