Cos'è un catalogo dati?

Definizione e scopo

Un catalogo dati è essenzialmente un inventario organizzato delle risorse dati all'interno di un'organizzazione. Immaginatelo come un catalogo di libreria, ma per i dati. In genere non vengono memorizzati i dati, ma vengono raccolti, gestiti e forniti dati (noti come metadati). Questi metadati offrono un contesto, rendendo i dati individuabili, comprensibili e affidabili.

Il catalogo dei dati funge da repository centrale in cui è possibile eseguire ricerche e in cui i professionisti della governance dei dati (come analisti, scienziati e ingegneri) e anche gli utenti aziendali possono trovare informazioni sui dati a loro disposizione. Risponde a domande critiche come:

• Di quale tipo di gestione disponiamo?
• Da dove vengono questi dati?
• Cosa significano questi dati?
• A chi appartengono questi dati?
• Come vengono utilizzati questi dati e da chi?
• La gestione dei dati e dei dati è affidabile e aggiornata?

Fornendo queste risposte, un catalogo di dati consente agli utenti di individuare in modo efficiente i dati rilevanti per le proprie attività, comprenderne il lineage e la qualità e, in ultima analisi, utilizzarli in modo più efficace per il processo decisionale, l'analisi dei dati e i processi operativi.

Colma il divario tra le risorse di dati e le persone che devono utilizzarle. Questo approccio è utile anche per le attività di data warehouse e data warehouse.

Catalogo dati vs Dizionario dati

Anche se i termini "catalogo dati" e "dizionario dati" sono talvolta utilizzati in modo intercambiabile, hanno scopi distinti, anche se correlati.

Un dizionario di governance dei dati è principalmente una risorsa tecnica a cui accedere. Fornisce una descrizione dettagliata a livello di schema degli elementi di dati, concentrandosi sugli aspetti strutturali di un database o di un dataset. In genere, un dizionario dati include:

• Nomi e descrizioni tabella: Ciò che ogni tabella rappresenta.
• Nomi colonne e tipi di dati: Nome di ogni campo e tipo di dati in esso contenuti, ad esempio testo, numero intero, data.
• Vincoli: Regole applicate ai dati, ad esempio chiavi primarie, chiavi esterne e supporto di valori Null.
• Relazioni: Correlazione tra tabelle o elementi dati diversi.
• Definizioni di base: Descrizione di ciò che ogni campo rappresenta.

Un catalogo di dati, invece, offre una prospettiva più ampia e orientata al business. Anche se spesso incorpora le informazioni presenti nei dizionari di gestione dei dati, si spinge molto oltre, aggiungendo metadati e funzionalità contestuali più complessi. I principali elementi di differenziazione di un catalogo dati sono:

• Ambito più ampio : È in grado di coprire più origini dati oltre un singolo database, inclusi data lake, data warehouse, strumenti di Business Intelligence e persino fogli di calcolo.
• Metadati complessi: Oltre ai metadati tecnici, include metadati aziendali (ad esempio, definizioni aziendali, proprietà, politiche di utilizzo, punteggi di qualità dei dati), metadati operativi (ad esempio, pianificazioni di aggiornamento, informazioni sul lavoro ETL) e metadati sociali (ad esempio, valutazioni degli utenti, commenti, annotazioni).
• Ricerca e individuazione: Le potenti funzionalità di ricerca consentono agli utenti di trovare le risorse di dati utilizzando parole chiave, termini aziendali o esplorando relazioni e linee.
• Linea di derivazione della governance dei dati: Visualizzazioni che mostrano l'origine, le trasformazioni e le dipendenze delle risorse dati.
• Funzionalità di collaborazione: Strumenti che consentono agli utenti di condividere conoscenze, porre domande e contribuire alla comprensione dei dati.
• Supporto alla governance: Consente di applicare le regole di governance dei dati fornendo informazioni chiare sulla governance e la proprietà dei dati, sulla sensibilità e sull'utilizzo appropriato.

In sostanza, un dizionario dati è un componente che può essere inserito in un catalogo dati. Il catalogo dei dati funge da portale più completo e semplice da utilizzare per individuare, comprendere e considerare attendibili tutte le risorse di dati aziendali, non solo le relative definizioni tecniche.

Vantaggi e casi d'uso

Implementare un catalogo di dati offre vantaggi significativi alle aziende, semplificando le modalità di interazione e gestione dei dati. Questi vantaggi si traducono in miglioramenti tangibili in diversi aspetti dell’attività.

Accessibilità

Uno dei vantaggi più immediati di un catalogo di gestione dei dati è la maggiore accessibilità dei dati. Grazie a un inventario centralizzato e ricercabile, i cataloghi di dati consentono agli utenti di disporre di tutte le competenze tecniche necessarie per trovare facilmente i dati di cui hanno bisogno. Questa funzionalità self-service riduce drasticamente il tempo che i data scientist, gli analisti e gli utenti aziendali dedicano alla ricerca di dataset rilevanti, cercando di capirne il significato o verificandone l'affidabilità.

Questa nuova accessibilità si traduce direttamente in un aumento della produttività:

• Riduzione del time to insight: Gli analisti possono dedicare più tempo all’analisi dei dati e meno tempo alla ricerca, ottenendo analisi e processi decisionali più rapidi.
• Democratizzazione dei dati : Gli utenti aziendali possono trovare e comprendere in modo sicuro la governance dei dati relativa al proprio dominio senza la necessità di competenze tecniche approfondite o di affidarsi costantemente all'IT.
• Collaborazione rafforzata Quando tutti hanno accesso alla stessa comprensione delle risorse di dati, la collaborazione su progetti basati sui dati diventa più efficiente ed efficace.
• Onboarding dei nuovi membri del team: I nuovi dipendenti possono velocizzare le operazioni utilizzando il catalogo per comprendere il panorama dei dati dell'organizzazione.
• Riduzione della ridondanza: Rendendo individuabili le risorse di dati esistenti, i cataloghi consentono di evitare la duplicazione dei dati o l'esecuzione di attività di analisi.

Conformità e gestione dei dati

I cataloghi di dati sono fondamentali per rafforzare gli sforzi di conformità e migliorare le pratiche generali di gestione dei dati. In un'era in cui vigono normative sempre più rigorose sulla privacy dei dati (come il GDPR, il CCPA, l'HIPAA), è fondamentale comprendere di quali dati si dispone, dove risiede, chi vi ha accesso e come vengono utilizzati. Ecco come contribuiscono i cataloghi di dati:

• Miglioramento della governance dei dati: I cataloghi forniscono una piattaforma per documentare e applicare le politiche di governance dei dati, assegnare la proprietà e tenere traccia della gestione dei dati. Rendono la governance tangibile e operativa.
   
• Conformità normativa Grazie alla catalogazione e all'utilizzo dei dati sensibili, le aziende possono dimostrare più facilmente la conformità alle normative in materia di protezione e privacy per la gestione dei dati. Funzionalità come l'assegnazione di tag ai dati per le informazioni personali (Personal Identifier Information) sono fondamentali.
   
• Riduzione del rischio: Comprendere il lineage e l'impatto dei dati aiuta a valutare i rischi associati alle modifiche dei dati o a potenziali violazioni. Inoltre, aiuta a identificare e gestire dati obsoleti o insignificanti (ROT).
   
• Migliore qualità dei dati: I cataloghi possono integrarsi con strumenti di qualità dei dati o consentire agli utenti di valutare e commentare la qualità della governance dei dati, fornendo trasparenza e promuovendo una cultura di miglioramento della qualità dei dati.

Implementazione e strumenti

Avviare un’iniziativa di catalogo dati e un processo di gestione può sembrare scoraggiante, ma un approccio graduale può portare al successo. Ecco i passaggi chiave per iniziare:

Definizione di obiettivi e obiettivi chiari

Quali problemi specifici intendi risolvere con un catalogo dati? (ad esempio, migliorare l'individuazione dei dati per gli analisti, supportare la conformità, migliorare la governance dei dati). Iniziare con un ambito gestibile. Quali sono i domini o le origini dati più importanti? Concentrati prima sui casi d’uso di alto valore piuttosto che cercare di catalogare tutto in una volta sola.

Identificare i principali soggetti interessati e formare un team

Coinvolgere i rappresentanti di vari utenti e gruppi di gestione: proprietari dei dati, amministratori della governance dei dati, ingegneri dei dati, analisti dei dati, data scientist e utenti aziendali. Definire i ruoli e le responsabilità per la compilazione, la manutenzione e la gestione del catalogo. Assicura la sponsorizzazione dei dirigenti per promuovere l'iniziativa.

Valutare Lo Scenario Dei Metadati Esistenti

Identificare la posizione corrente dei metadati. come database, fogli di calcolo, strumenti di modellazione dei dati, script ETL o anche conoscenze tribali all'interno dei team. Poi:

• Comprendere la qualità e la completezza dei metadati esistenti per identificare le lacune.
• Valutazione degli strumenti in base agli obiettivi, all'ambito, all'infrastruttura esistente e al budget definiti.
• Sviluppare una strategia per popolare il catalogo.
• Definizione di processi per mantenere aggiornati i metadati. Un catalogo obsoleto perde rapidamente il suo valore.

Utilizzare quindi un progetto pilota per un gruppo di utenti o un dominio di dati specifico dell'organizzazione, raccogliere commenti e suggerimenti ed eseguire iterazioni all'interno dell'organizzazione. Comunicare i vantaggi del catalogo dati e fornire formazione per incoraggiarne l'adozione.

Tipi Di Strumenti Ed Esempi

Il mercato offre una vasta gamma di strumenti per l'organizzazione dei dati, ciascuno con i suoi punti di forza e concentrazione. In genere possono essere classificati come segue:

• Cataloghi di dati autonomi/specializzati: Questi strumenti sono progettati appositamente per il data catalogation e il discovery. Offrono spesso funzionalità approfondite per la gestione dei metadati, la visualizzazione della linea, la ricerca e la collaborazione e sono progettate per connettersi a un'ampia gamma di origini dati nell'intero scenario aziendale. Le caratteristiche principali spesso includono l'individuazione avanzata di metadati basati sull'IA, il tagging e la classificazione automatizzati, solidi flussi di lavoro per la governance dei dati e solidi strumenti di collaborazione.
   
• Piattaforme dati con cataloghi incorporati: Molte piattaforme di dati moderne, come le piattaforme Data Lake, le soluzioni di data warehouse o le suite complete di gestione dei dati, includono funzionalità di catalogo dati integrate. Questi servizi sono generalmente ben integrati all'interno del loro ecosistema specifico e offrono caratteristiche come la perfetta integrazione con gli altri servizi della piattaforma (ad esempio, acquisizione, elaborazione, BI), un'esperienza utente unificata e l'ottimizzazione per i motori di storage ed elaborazione dei dati della piattaforma. Tuttavia, potrebbero offrire una connettività meno estesa o funzionalità autonome rispetto agli strumenti specializzati.
   
• Cataloghi dati open source: Si tratta di soluzioni di tipo community-driven che offrono un'opzione flessibile e spesso economicamente vantaggiosa. Possono essere altamente personalizzabili, ma richiedono maggiori competenze tecniche per l'implementazione, la configurazione e la manutenzione. I punti di forza includono l'estendibilità tramite API e plugin, la neutralità del fornitore e un forte supporto da parte della community, che li rende adatti alle aziende con solidi team tecnici interni.

I cataloghi nativi dei provider Cloud vengono solitamente utilizzati attraverso un approccio strettamente integrato con i rispettivi ecosistemi Cloud, semplificando la catalogazione delle risorse di dati archiviate all’interno di quell’ambiente Cloud specifico. Le caratteristiche più comuni includono una profonda integrazione con altri servizi Cloud (storage, database, analisi), modelli di tariffazione pay-as-you-go e scalabilità gestita dal provider Cloud.