Questo trend segna un cambiamento rivoluzionario nel modo in cui le aziende gestiscono e utilizzano i propri dati, trasformando i principi fondamentali dell'elaborazione e dell'analisi dei dati.
Ecco alcune caratteristiche che definiscono questo trend:
Ci si riferisce alla data transformation dichiarativa come a un metodo di elaborazione dei dati in cui l'attenzione si concentra sul risultato da ottenere, piuttosto che sul modo in cui raggiungerlo. Questo approccio si contrappone alla programmazione imperativa, che richiede istruzioni esplicite su come eseguire i compiti.
La data transformation dichiarativa offre vantaggi in termini di semplicità, manutenzione, prestazioni e forte orientamento alla logica di business. Questi vantaggi la rendono particolarmente adatta agli ambienti complessi e ai team che desiderano semplificare i flussi dati.
Le Live Pipeline rivoluzionano i ChangeData Feed facilitando gli aggiornamenti istantanei e l'incorporazione di flussi di dati in continua evoluzione in flussi di lavoro analitici. Questa immediatezza contrasta con i tradizionali metodi di elaborazione in batch, garantendo che i dati immessi nei sistemi di analytics siano il più possibile aggiornati.
Questo approccio migliora significativamente la capacità di analisi dei dati in tempo reale e il processo decisionale, assicurando alle aziende la possibilità di rispondere rapidamente ai cambiamenti dinamici dei dati.
Nel contesto delle più avanzate Data Platform, la data defragmentation si riferisce al processo di consolidamento e integrazione dei dati provenienti da varie fonti in un sistema coeso e unificato.
L’integrazione dei dati provenienti da più silos in un'unica piattaforma rende i dati più accessibili ai diversi team, consente una maggiore standardizzazione e una riduzione delle ridondanze, e crea set di dati più adatti alle tecniche di advanced analytics.
I "cloudtainer" sono ecosistemi di dati agili e basati su container, progettati per trasferire senza sforzo i dati tra infrastrutture on-premises e cloud.
Gestendo in modo efficiente l'archiviazione e l'elaborazione dei dati, i cloudtainer possono contribuire a ridurre i costi operativi e a migliorare le prestazioni. I cloudtainer consentono inoltre alle organizzazioni di scalare le proprie attività in base alla domanda, senza dover apportare modifiche significative all'infrastruttura. Questa flessibilità è fondamentale per gestire carichi di lavoro fluttuanti e crescita aziendale.
Le attuali Data Platform pongono come priorità la creazione di uno unique data layer, che si riferisce a un livello unificato e centralizzato per l'archiviazione e la gestione di tutti i dati di un'organizzazione.
La centralizzazione fornita da uno unique data layer semplifica le attività relative ai dati, come i backup, gli aggiornamenti e la gestione della sicurezza, e consente analisi e reportistica più integrati e connessi. Inoltre, facilita un accesso più semplice ed efficiente ai dati per i dipendenti di tutta l'organizzazione.
L’approccio data as a code è un concetto che applica i principi dello sviluppo software alla gestione dei dati. Questo approccio prevede il versioning, la documentazione e il monitoraggio dei dati in modo simile a come viene gestito il codice del software.
Questo sistema può migliorare la qualità e l'integrità dei dati stessi, aumentare la collaborazione e la trasparenza, snellirne i processi di gestione e migliorarne la sicurezza e la conformità.
L'Online Analytical Processing (OLAP) è una tecnologia utilizzata per eseguire analisi complesse dei dati memorizzati in un database o in un data warehouse. L'OLAP è particolarmente utile in scenari che coinvolgono grandi volumi di dati e in cui gli utenti devono condurre analisi multidimensionali in modo rapido e interattivo. Lo stream processing invece è una tecnologia utilizzata nella gestione e nell'analisi dei dati, progettata per gestire flussi continui di dati in tempo reale o quasi. La convergenza di queste due tecnologie rappresenta un'evoluzione significativa nel modo in cui le organizzazioni gestiscono e analizzano i dati.
Questa convergenza consente alle aziende di sfruttare sia l'analisi dettagliata e multidimensionale dei dati storici (punto di forza dell'OLAP), sia l'agilità di elaborare e analizzare i dati in tempo reale (punto di forza dello stream processing). Questo porta a una business intelligence più ricca e dettagliata, a supporto di una migliore pianificazione strategica e di una maggiore efficienza operativa.