Attraverso la continua evoluzione della moderna piattaforma dati, c'è un'entusiasmante svolta verso nuovi modelli e termini architettonici. Ciò che era iniziato con "data warehouse" divenne presto "data lake" e successivamente "lake house". I set di dati con valore sono diventati asset di dati, che vengono poi raggruppati in prodotti di dati. Termini come "prodotto dati" sono spesso molto soggettivi, ma in realtà non è necessario che lo siano. È fondamentale implementare numerosi progetti architettonici incentrati sui prodotti dati. Questo blog cerca di far luce sull'argomento, nel modo più semplice possibile, a beneficio di tutti.
"Se non puoi spiegarlo semplicemente, non lo capisci abbastanza bene."
Albert Einstein
Il segreto è nel nome. Considera il gigantesco mercato al dettaglio, Amazon. Amazon è una piattaforma che consente ai venditori di creare e amministrare un negozio virtuale e vendere prodotti ai consumatori finali. Pensa a qualsiasi prodotto che puoi acquistare. Quando vai su Amazon e cerchi un articolo, viene visualizzato un elenco di prodotti restituito dalla ricerca. La selezione della ricerca potrebbe essere basata su recensioni dei prodotti Amazon, prezzi, valutazioni, commenti, dimensioni o tempi di consegna. Amazon non è il prodotto. Amazon è il marketplace che ti permette di sfogliare i prodotti in offerta. Questi prodotti avranno negozi e proprietari (venditori) dietro le quinte e tali proprietari gestiranno il proprio inventario, comprese le scorte, l'utilizzo, la distribuzione, la consegna e le informazioni amministrative sul prodotto. Si tratta di una sorta di metadati.
I prodotti su Amazon non sono limitati a un articolo di valore o risorsa. È possibile acquistare una varietà di articoli; dagli spazzolini da denti, alle attrezzature da palestra. Un prodotto non è definito come un tipo di oggetto o bene, ma un articolo che può essere acquistato, indipendentemente da cosa sia.
Ora pensiamo ai dati
Un mercato di dati, che ti consente di sfogliare più risorse di dati che potresti utilizzare per qualsiasi motivo, è gestito in modo molto simile a un prodotto Amazon. Nei nostri termini, questo è il modo in cui definiamo il prodotto dei dati.
I prodotti dati includono:
- Set di dati distribuibili
- Report e pipeline che li creano
- Modelli di machine learning
Ciascuno di questi prodotti dati è sviluppato, gestito, governato e distribuito come soluzione end-to-end. Potrebbero esserci più o singole risorse, che a loro volta compongono il prodotto. Ma il risultato prezioso e utilizzabile del processo è il prodotto.
Storicamente, le aziende hanno creato soluzioni olistiche combinando diversi domini in un’unica risorsa. Da un unico impianto potrebbero essere prodotti molteplici oggetti di valore disparati e non correlati.
Sembra fantastico, ma è come se Amazon dicesse a tutti coloro che desiderano vendere qualcosa sul mercato, che devono utilizzare un negozio olistico, gestito da un proprietario del negozio, compreso tutto l'inventario. In questo scenario, i prodotti di tutti dipendono dall'ottima gestione di quel singolo negozio. Anche se questo può significare meno amministrazione per i singoli venditori, c'è un rischio elevato e una dipendenza molto maggiore nel caso in cui il proprietario del negozio non sia bravo a mantenere il suo negozio. Se ciò accadesse, è più probabile che il venditore vada a creare il proprio negozio altrove.
Tornando ai dati: sul mercato esiste il preconcetto prevalente che le soluzioni dati aziendali non abbiano successo. Questa visione è guidata dall’esperienza di progetti di data warehouse/data Lake falliti che si sono protratti per diversi anni. Il nocciolo della questione risiede nella natura in continua evoluzione dei requisiti di ciascuna unità aziendale, che si trasformano a ritmi disparati. Mentre una fazione dell’organizzazione potrebbe reclamare una rapida attuazione, un’altra potrebbe mostrare un atteggiamento disinvolto. Questi pericoli, sfortunatamente, emergono quando si contempla un archivio di dati centralizzato.
Un modo per aggirare questa sfida è implementare il modello di progettazione architetturale "dati come prodotto", che restituisce la proprietà al dominio stesso. I meriti di un tale paradigma architettonico sono sostanziali. Consente implementazioni di dominio più rapide, un profilo di rischio contenuto, una gestione attenta della qualità dei dati a livello di dominio, una governance semplificata e una definizione inequivocabile della proprietà dei dati; tutti definiti nel modello di progettazione della mesh di dati.
Dall'asset di dati al "dato come prodotto" al prodotto di dati
Non confondiamo i prodotti di dati con il termine "dati come prodotto" come definito nella mesh di dati. Sono simili, ma non uguali. Se l'asset di dati è l'oggetto di valore e il prodotto è l'asset con capacità di gestione di supporto, i "dati come prodotto" sono il metodo di progettazione su come arrivarci, cioè parte della rete di dati.
Trattare i dati come un prodotto cambia il modo in cui progetti la tua architettura, il che porta a modelli di progettazione a livello di dominio. La risorsa gestita end-to-end è il prodotto dati e la progettazione architettonica per arrivarci è dovuta al trattamento dei "dati come un prodotto".
Il concetto di “prodotto dati” è una nuova evoluzione?
Il prodotto dati rappresenta sicuramente il passo successivo nella moderna piattaforma dati, ma non è necessariamente l'unico modello di progettazione da considerare. Avere più team che producono prodotti dati è semplicemente eccessivo se l'impresa in questione non è grande. A volte l'IT e la governance centralizzati non sono solo utili, ma necessari.
Esistono vari modi per progettare qualsiasi architettura di dati e, sebbene la progettazione di prodotti basati su dati sia estremamente efficace per una distribuzione più rapida o per la creazione di valore, non è l'unico modo.
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- Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/24980/simplifying-the-data-product?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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