Data catalog

Perché un data catalog è importante

Nel panorama odierno, guidato dai dati, le organizzazioni sono sommerse da enormi quantità di informazioni distribuite tra sistemi, piattaforme e formati differenti. Le aziende moderne affrontano una sfida senza precedenti: non c'è praticamente organizzazione che non sia sopraffatta dai dati, e le nuove tecnologie, come i modelli linguistici di grandi dimensioni e gli agenti AI, stanno rendendo il quadro ancora più complesso.

Un data catalog affronta diverse criticità che affliggono gli ambienti dati moderni. I silos di dati rappresentano una delle sfide più significative. Informazioni preziose rimangono confinate nei sistemi dipartimentali, diventando invisibili ad altri team che potrebbero trarne vantaggio. Una scarsa reperibilità dei dati fa sì che gli analisti trascorrano ore alla ricerca dei set di dati corretti, spesso ricreando lavori che esistono già altrove nell'organizzazione.

Il catalogo affronta anche il problema della proliferazione incontrollata dei dati, in cui versioni duplicate e incoerenti delle stesse informazioni si moltiplicano tra i diversi sistemi. In assenza di una governance e di un'organizzazione adeguate, i team perdono fiducia nei propri dati e finiscono per prendere decisioni basate su percezioni soggettive anziché su informazioni affidabili. Un data catalog implementato correttamente trasforma questo panorama caotico in una base governata e affidabile per un processo decisionale guidato dai dati. 

Funzionalità principali di un data catalog

Le funzionalità principali di un data catalog includono: 

• Gestione dei metadati: costituisce la spina dorsale di qualsiasi data catalog efficace. Implica l'organizzazione e la manutenzione dei "dati sui dati", ovvero informazioni che forniscono contesto cruciale sui set di dati, inclusi struttura, significato e relazioni. I metadati comprendono dettagli tecnici, come nomi di colonne e tipi di dato, e contesto aziendale, ad esempio definizioni, proprietà e linee guida per l'utilizzo dei dati. Una gestione efficace dei metadati include funzionalità di tagging, descrizioni e annotazioni che aiutano gli utenti a comprendere cosa esprimono i dati e quale significato l'organizzazione attribuisce loro.
• Ricerca e reperibilità: consente agli utenti di individuare rapidamente gli asset di dati pertinenti all'interno dell'intero ecosistema organizzativo. I data catalog moderni offrono funzionalità di ricerca sofisticate che vanno oltre la semplice corrispondenza per parola chiave, includendo ricerca semantica, filtri a faccette e raccomandazioni intelligenti. Gli utenti possono esplorare e portare alla luce preziosi artefatti relativi a dati e AI, che in genere risultano dispersi tra sistemi, database e piattaforme differenti.
• Lineage dei dati: fornisce la capacità di tracciare i dati lungo il loro percorso di trasformazione, pulizia e aggregazione. Questa funzionalità crea una roadmap digitale che mostra da dove provengono i dati, come sono stati modificati e dove fluiscono all'interno dell'organizzazione. Il lineage è fondamentale per l'analisi di impatto, ovvero per comprendere quali sistemi e report a valle potrebbero essere influenzati da modifiche alle sorgenti di dati a monte. Non è sufficiente sapere dove si trovano i dati: è altrettanto importante capire da dove provengono e come sono stati trasformati.
• Integrazione della governance dei dati: collega il catalogo a politiche e procedure organizzative più ampie per la gestione dei dati. Ciò include flussi di lavoro di stewardship dei dati, processi di approvazione per l'accesso ai dati e integrazioni con framework di conformità. Il catalogo diventa così un hub centrale per l'applicazione delle policy sui dati, la gestione delle regole di qualità e la garanzia di conformità ai requisiti normativi.
• Classificazione e tagging dei dati: consentono alle organizzazioni di categorizzare ed etichettare i propri asset di dati in base a criteri quali livello di sensibilità, dominio aziendale, qualità dei dati o requisiti normativi. Questo approccio sistematico rende più semplice applicare policy coerenti, reperire set di dati correlati e mantenere controlli di sicurezza adeguati in tutto il panorama dei dati.
• Strumenti di collaborazione e glossario aziendale: facilitano la comunicazione e la condivisione della conoscenza tra gli utenti dei dati. I glossari aziendali forniscono definizioni standardizzate per termini e concetti chiave, garantendo che tutti utilizzino un linguaggio comune quando discutono di dati. Gli strumenti di collaborazione consentono agli utenti di condividere insight, porre domande e fornire feedback sugli asset di dati, creando un approccio alla stewardship dei dati guidato dalla community. 

Tipi di data catalog

I data catalog rientrano generalmente in due categorie principali, ciascuna pensata per rispondere a esigenze organizzative e casi d'uso differenti.

I cataloghi operativi si concentrano principalmente sulla governance dell'accesso agli asset di dati e sulla gestione degli aspetti tecnici dell'infrastruttura dati. Questi cataloghi eccellono nella registrazione e nell'audit dei modelli di utilizzo, nella gestione di controlli di accesso granulari e nell'implementazione di policy di sicurezza. In genere si integrano profondamente con le piattaforme dati e offrono funzionalità robuste per il filtraggio a livello di riga e il mascheramento a livello di colonna. I cataloghi operativi sono progettati per gestire le esigenze quotidiane di governance delle piattaforme dati, garantendo un accesso sicuro e conforme alle risorse informative.

I cataloghi aziendali o di riferimento pongono l'accento sull'esperienza utente e sul contesto aziendale degli asset di dati. Queste soluzioni includono spesso funzionalità avanzate per glossari aziendali, flussi di lavoro di approvazione, curatela dei contenuti e stewardship dei dati collaborativa. Eccellono nel fornire un ricco contesto aziendale, nel supportare la reperibilità dei dati dal punto di vista dell'utente aziendale e nel facilitare la collaborazione interfunzionale attorno agli asset di dati.

Alcune soluzioni moderne, come Unity Catalog, mirano a colmare il divario tra le due categorie, combinando le capacità di governance tecnica dei cataloghi operativi con le funzionalità aziendali di facile utilizzo tipiche dei cataloghi di riferimento, offrendo alle organizzazioni un approccio unificato alla catalogazione dei dati.

Vantaggi dell'utilizzo di un data catalog

L'implementazione di un data catalog completo offre vantaggi significativi sia sul piano operativo che su quello tecnico, trasformando il modo in cui le organizzazioni lavorano con i dati:

• L'accesso più rapido a dati e insight deriva da una migliore reperibilità e dalla riduzione del tempo dedicato alla ricerca di set di dati pertinenti. Invece di trascorrere ore a dare la caccia ai dati giusti, gli analisti possono individuarli rapidamente, comprenderli e iniziare a lavorare con le informazioni di cui hanno bisogno. Questa accelerazione nell'accesso ai dati si traduce direttamente in tempi di ottenimento degli insight più rapidi e in processi decisionali più agili.
• Il miglioramento della qualità e dell'affidabilità dei dati è il risultato di una maggiore visibilità sulla provenienza dei dati, sulle metriche di qualità e sui modelli di utilizzo. Quando gli utenti possono vedere da dove provengono i dati, come sono stati trasformati e chi altro li utilizza, sviluppano una maggiore fiducia nelle informazioni. Il catalogo facilita inoltre una stewardship dei dati collaborativa, in cui più stakeholder contribuiscono nel tempo al miglioramento e al mantenimento della qualità dei dati.
• La semplificazione della conformità normativa è resa possibile da audit trail completi, dalla classificazione dei dati e dalle funzionalità di applicazione delle policy. Le organizzazioni possono dimostrare le proprie pratiche di governance ai regolatori, tracciare l'utilizzo dei dati ai fini della conformità alla normativa sulla privacy e applicare policy di sicurezza coerenti su tutto il panorama dei dati.
• Le analisi self-service riducono il carico sui team IT e di data engineering, consentendo al contempo agli utenti aziendali di reperire e utilizzare i dati in autonomia. Questa democratizzazione dell'accesso ai dati favorisce un'adozione più diffusa di pratiche guidate dai dati in tutta l'organizzazione.
• La riduzione della duplicazione degli sforzi si ottiene quando i team possono reperire facilmente set di dati, report e analisi già esistenti, invece di ricreare lavori che sono già disponibili altrove. Questo guadagno di efficienza libera risorse preziose da destinare a nuove iniziative e all'innovazione.

Come funziona un data catalog

Un data catalog opera attraverso una serie di processi interconnessi che creano una vista completa degli asset di dati di un'organizzazione. 

Il processo inizia con l'ingestione dei metadati da diverse sorgenti all'interno dell'ecosistema dei dati, inclusi database, data warehouse, sistemi di archiviazione cloud, strumenti di business intelligence e applicazioni. Il catalogo individua ed estrae automaticamente metadati quali le informazioni di schema, acquisendo al contempo metadati aziendali tramite i contributi degli utenti e le integrazioni con altri sistemi.

L'indicizzazione e l'arricchimento dei dati rappresentano la fase critica successiva, in cui il catalogo elabora e organizza i metadati raccolti per renderli ricercabili e significativi. Questo processo include la creazione di relazioni tra diversi asset di dati, l'applicazione di algoritmi di classificazione automatizzati e l'arricchimento dei metadati con ulteriore contesto, come punteggi di qualità dei dati, statistiche di utilizzo e indicatori di rilevanza aziendale. 

Le funzionalità di ricerca sfruttano i metadati indicizzati per consentire il reperimento delle informazioni. Gli utenti possono effettuare ricerche utilizzando diversi criteri, inclusi termini aziendali, specifiche tecniche, informazioni sui proprietari dei dati o modelli di utilizzo. I cataloghi più avanzati impiegano algoritmi di machine learning per migliorare la pertinenza dei risultati di ricerca e fornire raccomandazioni intelligenti basate sul comportamento degli utenti e sulle relazioni tra i dati.

Ruoli e permessi degli utenti garantiscono che il catalogo rispetti le policy di sicurezza organizzative e i requisiti di governance dei dati. Utenti diversi possono disporre di livelli di accesso differenti ai metadati e agli asset di dati sottostanti; il catalogo applica tali restrizioni continuando comunque a offrire funzionalità di reperimento utili entro l'ambito autorizzato di ciascun utente. 

Data catalog e concetti affini

Comprendere in che modo i data catalog si distinguono da concetti affini aiuta a chiarire la loro proposta di valore e i casi d'uso più appropriati. 

Data catalog vs. data dictionary
Un data dictionary è un repository più limitato e statico che si concentra principalmente sulla definizione della struttura e del significato degli elementi di dati all'interno di sistemi o database specifici. In genere contiene specifiche tecniche, come nomi dei campi, tipi di dato, vincoli e definizioni di base. Un data catalog, invece, offre una vista molto più ampia e dinamica che abbraccia più sistemi, include contesto aziendale, traccia la provenienza dei dati e supporta funzionalità collaborative. Mentre un data dictionary dice quali campi esistono in una determinata tabella, un data catalog aiuta a comprendere come quella tabella si relazioni ad altri asset di dati, chi la utilizza, da dove proviene e quanto sia affidabile.

Data catalog vs. repository di metadati
Un repository di metadati è un sistema tecnico dedicato all'archiviazione dei metadati. Si concentra principalmente sugli aspetti di raccolta e conservazione dei "dati sui dati". Spesso opera come sistema di back-end a cui altri strumenti accedono in modo programmatico. Un data catalog, invece, si basa sulle capacità di un repository di metadati per offrire interfacce di facile utilizzo, funzionalità di ricerca e reperibilità, strumenti di collaborazione e flussi di lavoro di governance. Il catalogo trasforma i metadati grezzi in insight utilizzabili e strumenti accessibili che sia gli utenti tecnici che quelli aziendali possono sfruttare in modo efficace. Se il repository di metadati rappresenta le fondamenta, il data catalog è l'applicazione rivolta agli utenti che rende i metadati realmente utili per il processo decisionale.