Ambienti IT complessi, il data mesh è una possibile risposta

La gestione dei dati è un’attività sempre più strategica, anzi necessaria per le aziende, ma per molti versi è ancora problematica. Il data mesh può rappresentare una soluzione. Ce ne parla Andrea Zinno, sales director & data evangelist di Denodo Italia.

La gestione dei dati è ancora un aspetto problematico per le aziende? 

Oggi i dati sono al centro di qualsiasi processo e decisione aziendale, tuttavia la loro gestione è ancora un aspetto delicato, in quanto coinvolge non soltanto l’ambito tecnologico ma anche l’assetto organizzativo e culturale delle aziende. Le trasformazioni data-driven necessitano infatti di un cambiamento profondo, ulteriormente complicato da una mole di dati sempre maggiore e sempre più variegata, che non escludiamo possa crescere in futuro. Basti pensare all’evoluzione della sensoristica, o al ruolo sempre più pervasivo dei social network e dei dati che li popolano. In tale contesto così complesso, strumenti come i “contenitori di dati” (i cosiddetti “silos”) vengono spesso connotati negativamente a causa della loro natura chiusa e delle difficoltà che questa può comportare in termini di fruibilità del dato. In realtà, i silos nascono con lo scopo di proteggere le informazioni e fornire garanzie sul modo in cui il dato verrà distribuito e sugli standard di sicurezza adottati: poiché la protezione dei dati rimane una priorità, ma non deve andare a discapito della loro fruizione, è necessario guardare a nuovi approcci. Le nuove architetture dati, come le architetture logiche, per esempio, si pongono come soluzione mettendo a disposizione il dato grazie alla virtualizzazione, senza che sia necessario copiarlo altrove.

Andrea Zinno, sales director & data evangelist di Denodo Italia

Il cloud ha migliorato o peggiorato la situazione?

Gli ambienti eterogenei, ibridi e multicloud da un lato rappresentano un altro elemento di complessità, dall’altro si connotano anche come la soluzione più adottata. La maggior parte delle aziende sceglie, infatti, di affidarsi a più cloud provider in base alle specifiche esigenze funzionali, mantenendo però il controllo internamente: si tratta di cambiamenti tecnologici che, pur avendo avuto un innegabile impatto, hanno al contempo contribuito ad aumentare la consapevolezza sull’utilizzo del dato e lo hanno addirittura favorito.

C’è qualche settore particolarmente esposto a criticità nella gestione dei dati?

I fattori da tenere in considerazione sono molteplici. Da un lato, è necessario guardare alla natura del dato: basti pensare a quei settori che devono gestire dati di natura sensibile, come quello sanitario o della Pubblica Amministrazione, che dunque devono affrontare un elevato grado di complessità per proteggere i dati stessi. Dall’altro lato ci sono realtà che, per rispondere ai controlli da parte di organi esterni, devono garantire attraverso un adeguato sistema di data governance il rispetto di normative spesso stringenti. È questo il caso del settore bancario, che subisce una pressione regolamentare molto forte da parte degli organi di controllo centrali. Inoltre, dal punto di vista dei servizi finanziari, i dati svolgono un ruolo importante anche in ambito Esg: all’interno di un sistema in cui le informazioni ricavate dai dati permettono di creare uno scoring di mercato che può premiare chi è maggiormente orientato alla sostenibilità, l’attenzione alla corretta gestione dei dati diventa diventa fondamentale non solo dal punto di vista della regolamentazione, ma per la sopravvivenza dell’ecosistema stesso.

Che cos’è esattamente il data mesh e quando è utile?

Il data mesh è un paradigma organizzativo nella gestione del dato, basato su due pilastri fondamentali: la competenza sulle informazioni (importante per saperle sintetizzare e aggregare adeguatamente) e la condivisione delle stesse (un dato non è mai fine a sé stesso, ma diventa utile solo nel momento in cui è reso fruibile per chi ne ha bisogno). Il data mesh valorizza le competenze attraverso la creazione di data domain, permettendo a gruppi più o meno ampi – ma altamente specializzati – di gestire determinate tipologie di dati: tali informazioni, trattate singolarmente e quindi in base alla loro pertinenza, vengono poi condivise tramite data product (ovvero oggetti che rispondono a determinati standard e, una volta fruibili, rappresentano il paradigma informativo dell’azienda).

Dal punto di vista implementativo, il data mesh può essere supportato da strumenti come le architetture logiche, la cui agilità non necessita di copiare preventivamente i dati e consente di mettere in comunicazione i diversi data domain. I principali benefici di questo approccio riguardano soprattutto le grandi aziende: dovendo gestire grandi quantità di dati, persone e strutture organizzative, esse vedono nella definizione dei data domain uno step naturale, che basandosi sul meccanismo della delega consenta di valorizzare il patrimonio informativo.

Da dove si parte?

Il primo passo è comprendere appieno che cosa sia il data mesh e appurare che il cambiamento è principalmente organizzativo e culturale, prima ancora che tecnologico. È poi necessario interrogarsi sulla natura dell’azienda, capire internamente quali benefici può portare questo approccio, senza fare scelte frettolose o guidate dai trend del momento. È molto importante che l’azienda abbia già una certa consapevolezza dell’importanza del dato e l’intenzione, già matura, di intraprendere una trasformazione data-driven.

Il data mesh è un concetto relativamente nuovo, di cui si è iniziato a parlare solo pochi anni fa: per ora la maggior parte delle aziende non è ancora arrivata alla fase di consolidamento del data mesh(in cui la gestione del dato derivi da questo modello), ma sta lavorando sulla data strategy. Soprattutto le realtà medio-grandi, sia nel pubblico sia nel privato, hanno definito e intrapreso una strategia di cambiamento e si stanno ora interrogando sui punti di forza del data mesh e su come questo possa essere integrato con i modelli tradizionali, per poi passare alla fase implementativa. Per il futuro, sarà comunque necessaria una riflessione volta a individuare l’architettura dati migliore per garantirne la fruibilità anche da parte di personale non esperto, per ottenere soluzioni semplici e alla portata di tutti.