Data fabric Cos'è il data fabric?
Un data fabric è un approccio all’architettura che garantisce una modalità unificata e coerente per l’accesso, la gestione e la governance dei dati all’interno dell’organizzazione. In sostanza, crea una rete o un "fabric" che collega diverse origini dati, consentendone l'integrazione, la trasformazione e la condivisione senza problemi.
I data fabric sono particolarmente vantaggiosi per le organizzazioni con una presenza geograficamente diversificata o più origini dati.
Tempo di lettura: 3 minuti e 4 secondi | Aggiornamento: 22 gennaio 2026
Indice
Quali sono le caratteristiche principali del data fabric?
Le caratteristiche principali del data fabric
- Gestione centralizzata: fornisce una visualizzazione e un controllo centralizzati sugli asset di dati, indipendentemente dalla posizione o dal formato
- Integrazione dei dati: consente la perfetta integrazione di dati provenienti da diverse origini, come database, data warehouse, piattaforme cloud e dispositivi IoT
- Governance dei dati: permette di applicare gli standard di qualità, sicurezza e compliance dei dati in tutta l'organizzazione
- Automazione dei dati: automatizza numerose attività di gestione dei dati, tra cui l'acquisizione, la trasformazione e la distribuzione
- Scalabilità: è in grado di scalare per adattarsi a volumi di dati crescenti e alla loro complessità
I vantaggi derivanti dall'utilizzo del data fabric
- Migliore accesso ai dati: consente agli utenti di trovare e accedere facilmente ai dati di cui hanno bisogno, indipendentemente dalla loro ubicazione
- Miglioramento della qualità dei dati: migliora la qualità e la coerenza dei dati applicando standard di governance
- Maggiore utilizzo dei dati: aiuta le organizzazioni a ricavare più valore dai dati rendendoli più accessibili e fruibili
- Riduzione dei costi di gestione dei dati: riduce i costi operativi automatizzando molte attività di gestione
- Miglioramento del processo decisionale: fornisce alle organizzazioni una visione unificata dei dati, consentendo un migliore processo decisionale
In che modo il data fabric migliora i risultati di business?
I data fabric sono tool versatili e applicabili in un’ampia gamma di settori e funzioni organizzative. Ecco alcuni casi d’uso.
1. Gestione dei dati aziendali
Integrazione dei dati tra diverse origini dati
Governance e compliance dei dati per garantire la qualità e la coerenza dei dati
Gestione dei dati principale per gestire le entità aziendali core
2. Analisi e business intelligence
Data warehousing per la generazione di report analitici e processo decisionale
Data lake per l'esplorazione e l'analisi dei dati non elaborati
Tecniche di analisi avanzate come machine learning e intelligenza artificiale
3. Customer Relationship Management
Marketing personalizzato e campagne mirate
Servizio clienti ottimizzato
Comprensione completa delle interazioni e delle preferenze dei clienti
4. Produzione
Quality control per garantire qualità e coerenza
Previsione dei guasti delle apparecchiature per ridurre il downtime
Visibilità della supply chain, monitoraggio dei prodotti nella pipeline di fornitura
Quali vantaggi offre la combinazione di AI e data fabric?
Ottimizzazione di gestione e accesso ai dati
- Visualizzazione dei dati da diverse origini centralizzata
- Identificazione e correzione dei problemi di qualità dei dati
- Automatizzazione delle attività di preparazione dei dati
Migliori prestazioni del modello AI
- Set di dati più completi per migliorare l'addestramento e le prestazioni dei modelli AI
- Scoperta e creazione di nuove funzionalità che migliorano la precisione dei modelli
- Automatizza la selezione e la messa a punto dei modelli AI
Processi decisionali più efficienti
- Sfrutta informazioni e previsioni in tempo reale per un processo decisionale più oculato
- Analisi predittiva
- Suggerimenti ed esperienze personalizzate per i clienti
Quali soluzioni di data fabric fornisce HPE?
La tecnologia data fabric di HPE include quanto segue.
- Una data lakehouse che realizza la visione del data fabric per le applicazioni AI
- Accesso e gestione dei dati unificati, con un'interfaccia unica e coerente per l'accesso e la gestione tramite la virtualizzazione e l'integrazione dei dati e la gestione avanzata dei metadati
- Supporto cloud ibrido e multi-cloud che consente alle organizzazioni di gestire e sfruttare i dati su piattaforme di cloud pubblico e privato senza problemi
- Federazione dei dati senza interruzioni, consentendo agli utenti di interrogare e accedere ai dati in diverse posizioni di storage senza spostamento dei dati
- Supporto di dati strutturati (Apache Iceberg, Parquet), semi-strutturati (JSON, Avro) e non strutturati (object storage, file system, streaming di dati).
- Progettazione per accelerare i flussi di lavoro di machine learning con il supporto di Apache Iceberg, migliorando le prestazioni delle query e la scalabilità
- Governance e sicurezza dei dati con policy robuste per la privacy, la compliance, il controllo degli accessi e il monitoraggio del data lineage, per affidabilità e sicurezza
- Scalabilità e prestazioni progettate per scalare in orizzontale adattandosi a volumi di dati e esigenze prestazionali in aumento.
- Gestione dei dati edge to cloud che arriva fino all’edge, garantendo che i dati generati in tale posizione vengano acquisiti, elaborati e integrati in modo efficiente con repository centrali
- L'infrastruttura componibile a supporto del concetto di infrastruttura componibile, in cui le risorse possono essere allocate e gestite in modo dinamico attraverso un approccio software-defined
Domande frequenti
Come si integra l'AI con il data fabric?
L'AI si integra con un data fabric operando sul livello dati unificato del fabric per automatizzare e migliorare la gestione, la governance, la compliance e l'analisi. Arricchisce i metadati e accelera la scoperta etichettando, classificando e collegando automaticamente i set di dati, oltre a identificare le vulnerabilità di sicurezza, in modo da agevolare l'individuazione degli asset rilevanti nei silo. Il machine learning automatizza la profilazione e i controlli di qualità, individuando le anomalie e suggerendo o applicando le correzioni per mantenere l’affidabilità dei dati.
In che modo il data fabric si differenzia dai metodi tradizionali di integrazione dei dati?
Il data fabric differisce dall'integrazione dei dati tradizionale per quanto riguarda l'architettura, le funzionalità e le modalità di utilizzo a fini di analisi e governance. Il data fabric democratizza e accelera l'accesso ai dati unificando e automatizzando la governance, la gestione dei metadati e la connettività tra origini eterogenee, più formati e posizioni distribuite, mentre l'integrazione dei dati tradizionale si concentra maggiormente sullo spostamento da punto a punto e sulle pipeline incentrate sui batch con governance isolata.
In che modo il data fabric migliora la gestione dei dati?
Il data fabric migliora la gestione dei dati creando un piano unificato tra origini distribuite e automatizzando le attività principali, il che consente la visualizzazione coerente e in tempo reale con semplicità di accesso, overnance e sicurezza.
In che modo il data fabric supporta la governance dei dati?
Il data fabric supporta la governance dei dati integrandola nell'architettura del fabric e automatizzando le attività fondamentali di governance e compliance nelle diverse origini dati distribuite.
Quali tipi di dati può gestire un data fabric?
Un data fabric può gestire un'ampia gamma di tipologie, spesso su più sistemi di storage e formati, ad esempio dati strutturati, semi-strutturati, non strutturati, geospaziali, di catalogo, grafici e di serie temporali, metadati e oggetti binari e di grandi dimensioni. Il data fabric valorizza le funzionalità di schema-on-read, la gestione dei metadati e l'accesso unificato, per rilevare, gestire e analizzare le varie tipologie in modo coerente.