Data Fabric

Cos'è il data fabric?

Il data fabric funge da livello integrato (fabric) di dati e fornisce processi di connessione. Accelera la raccolta delle informazioni automatizzando l’importazione, l’acquisizione, la scoperta, la preparazione e l’integrazione attraverso silo di dati.

Come funziona il data fabric?

Il data fabric crea uno livello semantico che accelera la delivery dei dati e delle informazioni automatizzando i processi chiave, aumentando l'agilità e coinvolgendo al contempo utenti e analisti aziendali nel processo di preparazione dei dati. 

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Come viene utilizzato il data fabric?

Il data fabric non è specifico per l'elaborazione dei dati o il loro utilizzo, né per ubicazioni geografiche o piattaforme. La sua stessa progettazione garantisce che tutti i tipi di dati siano facilmente accessibili e gestibili. Aggiunge un livello di informazioni di supporto agli ambienti di data lake, riducendo la necessità di integrazione point-to-point per determinati utenti e processi.

Se sfruttato al meglio, il data fabric consente di ottenere risultati più rapidi, più robusti e più affidabili quando si utilizzano le funzionalità AI su grandi quantità di dati, indipendentemente dal numero di tipi o posizioni.

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Cosa può fare il data fabric?

Il data fabric astrae l'infrastruttura, spezzando il legame diretto tra i dati e l'infrastruttura specifica abbattendo così i silo. Si concentra sull'automazione del processo di acquisizione e gestione dei dati, integrando diverse origini dati, semplificando l'analisi dati e le informazioni per garantire il successo del business. Riduce al minimo la complessità automatizzando processi, flussi di lavoro e pipeline per ottimizzare i dati in modo tale da semplificare la distribuzione. 

I casi d'uso del data fabric

  • Visione a 360 gradi del cliente: il data fabric aiuta le aziende a identificare cosa piace e non piace ai clienti, cerchie di amici modelli di acquisto e ordini effettuati in passato. Aiuta le aziende a identificare la soddisfazione dei clienti, prevedere il tasso di abbandono e personalizzare le esperienze fondamentali per il successo del business. 
  • Analisidell'Internet of Things (IoT): : il data fabric offre la possibilità di archiviare, elaborare e accedere in modo efficiente a grandi volumi di dati IoT da sensori, dispositivi e switch attraverso tecnologie di automazione e machine learning. Consente l'analisi estraendo i dati da altre piattaforme di dati e si integra con i data lake per fornire informazioni operative.
  • Analisi avanzate e in tempo reale: il data fabric supporta l'analisi pervasiva attraverso l'automazione, la gestione e le informazioni utilizzate per il rilevamento delle frodi, la gestione dei rischi e le applicazioni. In questo modo, è possibile trarre vantaggio dall'uso di segnali di dati aggiuntivi per identificare i modelli quasi in tempo reale. 

L’AI e il data fabric

  • L’AI in azione: l'intelligenza artificiale (AI) consente alle macchine di eseguire compiti simili a quelli dell'intelletto umano. Comprende sia l'AI generale che l'AI ristretta, che imitano vari aspetti della funzione cognitiva umana. L'AI può apprendere, prendere decisioni, riconoscere modelli di dati e analizzarli.
  • Architettare l'armonia dei dati tramite l'architettura: il data fabric è un concetto architettonico che sta cambiando le modalità di gestione dei dati da parte delle aziende, in quanto offre ai dipendenti una visione comune nell’intera organizzazione. I silo di dati vengono eliminati, incrementando in tal modo la facilità di accesso, trasporto e analisi. La sicurezza e la governance solide, l’interconnessione, la flessibilità e un'architettura uniforme costituiscono caratteristiche importanti.
  • L'AI e i dati vanno di pari passo: i sistemi di intelligenza artificiale richiedono dati di alta qualità a scopi di addestramento e apprendimento. Il data fabric garantisce che i diversi set siano perfettamente integrati e facilmente disponibili per gli algoritmi di AI, mentre le sue funzionalità in tempo reale completano i requisiti dinamici delle applicazioni AI.
  • Precisione e scalabilità in tempo reale: la necessità di elaborazione dei dati in tempo reale unisce i punti di forza del data fabric e dell'intelligenza artificiale. L'AI richiede le informazioni più recenti, e questo è possibile anche grazie alle funzionalità in tempo reale del data fabric. Inoltre, la scalabilità rappresenta un’esigenza comune a seguito delle crescenti richieste di elaborazione e volumi di dati.
  • Sfruttare il potenziale dei dati: l'intero potenziale del patrimonio di dati di un'organizzazione può essere sfruttato combinando l'AI con un solido data fabric. Le applicazioni AI possono produrre informazioni approfondite, previsioni e automazione grazie a questo approccio cooperativo, che consente l’uso efficiente dei dati. L’ambiente data-driven offre il suo massimo quando l'AI e il data fabric vengono associati per supportare un approccio completo e flessibile alla gestione dei dati.

HPE e il data fabric

Hewlett Packard Enterprise (HPE) migliora l'analisi ibrida a elevate prestazioni con HPE Ezmeral Data Fabric, tramite un approccio trasformativo che non richiede la migrazione o la limitazione dei set di dati. Il data fabric unifica i dati provenienti da varie fonti, come data lake, file, oggetti, flussi e database, creando un'infrastruttura dati e un file system coesi. Questa integrazione si estende ai file, oggetti, flussi e database esistenti, abbattendo i silo di dati e fornendo una base tecnologica, un framework di sicurezza e un sistema di gestione unificati.

Una caratteristica distintiva dell'approccio di HPE è la creazione di topologie edge to cloud accessibili tramite un unico spazio dei nomi globale, per un accesso semplificato ai dati da qualsiasi applicazione o interfaccia, indipendentemente dall'ubicazione. La persistenza di un data store unificato semplifica la codifica e i modelli di analisi, offrendo l’accesso con diversi protocolli tramite API S3, NFS, POSIX, REST, HDFS e l’interfaccia di storage per container (CSI) native. HPE Ezmeral Data Fabric si presenta come una soluzione completa, che consente la perfetta integrazione, accessibilità e gestione di diverse origini dati per le organizzazioni alla ricerca di maggiore efficienza e agilità nei processi di analisi.