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    Data Catalog: cosa sono e perché sono importanti

    By Redazione LineaEDP03/10/2024Updated:03/10/20244 Mins Read
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    Dario Valsecchi di Axiante spiega come la sua azienda aiuta le imprese a gestire i Data Catalog, fondamentali per una gestione efficace dei dati

    data-catalog

    I Data Catalog sono destinati a conquistare un ruolo sempre più strategico e portano numerosi vantaggi alle imprese.

    Ma cosa sono esattamente i Data Catalog? Ce lo spiega, nell’articolo di seguito, Dario Valsecchi, Senior Consultant di Axiante.

    Buona lettura!

    Business Intelligence e Data Catalog, un binomio proficuo

    Non esiste business intelligence (BI) senza dati e non esistono decisioni data driven senza BI. Con questi ultimi processi le aziende infatti utilizzano la tecnologia per combinare business analytics, data mining, visualizzazione dei dati, strumenti e infrastrutture per i dati per avere insight che le aiutino a fare scelte non empiriche e quindi migliori. In questo contesto i Data Catalog sono destinati a conquistare un ruolo sempre più strategico.

    I Data Catalog sono infatti fondamentali per organizzare, gestire e sfruttare efficacemente i dati, oltre che per disporre di informazioni utili a valutare l’idoneità dei dati o di una loro modifica rispetto ai differenti scopi o utilizzatori. Tuttavia affinché ciò accada è importante che ci sia un’evoluzione nella mentalità con cui tuttora molte organizzazioni costruiscono i Data Catalog: nel dettaglio che i set di dati vengano collegati a metadati.

    Solo i metadati tecnici e aziendali sono infatti in grado di fornire informazioni sull’origine dei dati, sul loro percorso, formato, qualità, sulle autorizzazioni di accesso e sulle tipologie di utilizzo, etc. In sintesi di mappare e catalogare i dati. Passaggi indispensabili da un lato per permettere all’intera struttura aziendale di scoprire, comprendere e gestire rapidamente i set di dati rilevanti, tra cui database, tabelle, file e report e prendere di conseguenza decisioni aziendali più data driven; dall’altro di consentire ai team IT una governance ottimale dei dati.

    I vantaggi dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning

    Nel dettaglio, l’utilizzo dell’AI e del ML (ma anche di avanzati sistemi di tagging) per la creazione e l’aggiornamento di metadati e quindi dei Data Catalog, mette le aziende nella condizione di poter:

    • Ridurre i tempi d’individuazione dei dati tramite i sistemi d’interrogazione e altri processi automatici;
    • Disporre della storia dei dati con il dettaglio delle fasi di elaborazione, delle trasformazioni, delle sue fonti e delle combinazioni con altri set di dati, utile soprattutto quando si devono effettuare delle variazioni o serve conoscere i legami tra set di dati diversi, soprattutto se ubicati su piattaforme differenti;
    • Agevolare la governance dei dati attraverso la definizione di regole e pratiche di accesso, modifica e utilizzo dei dati e di conseguenza garantire l’affidabilità, la sicurezza e l’accuratezza del Data Catalog e quindi la qualità dei dati;
    • Supportare la condivisione e partecipazione dell’intera organizzazione all’accuratezza e valorizzazione massima dei dati attraverso la raccolta di feedback e suggerimenti ma anche grazie alle informazioni rese disponibili per esempio su chi utilizza quel dato set di dati.

    Tutto ciò si traduce in processi decisionali più veloci e precisi dal momento che i dipendenti possono trovare facilmente e rapidamente i dati che cercano e fare query più diversificate e profonde. E quindi in incremento dell’efficacia delle decisioni ma anche dell’efficienza in termini di tempo risparmiato.

    Grande beneficio anche sul fronte della data quality sostenuta da una governance dei dati centralizzata che assicura la qualità sia dei singoli set di dati sia della loro applicazione anche in termini normativi.

    Il ruolo di Axiante in questo panorama non è solo di supporto all’implementazione dei Data Catalog ma anche di consulenti della cultura del dato. Perché il primo obiettivo è far comprendere alle aziende come queste tecnologie possano assicurare un’evoluzione nella gestione dei dati in grado di sfruttare appieno il valore delle informazioni come risorsa strategica e abilitate per lo sviluppo non solo digitale delle aziende

    di Dario Valsecchi, Senior Consultant di Axiante

    Axiante business intelligence Dario Valsecchi gestione dei dati intelligenza arificiale (AI) Machine Learning
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