Guida alla data federation
La federazione dei dati ti permette di accedere e utilizzare dati provenienti da fonti diverse (come se fossero tutti in un unico database) senza migrazioni.
La data federation ti consente di visualizzare ed eseguire query su dati provenienti da più fonti senza doverli spostare o unire fisicamente. Poiché non vengono archiviati dati duplicati, si evitano costi di storage aggiuntivi e si riducono le ridondanze. Creando connessioni tra le fonti, come piattaforme CRM, database e data warehouse, la federazione dei dati può semplificare l’analisi e il processo decisionale.
Questa guida illustra come funziona la federazione dei dati e in cosa si differenzia dall’integrazione dei dati.
Come funziona la data federation
La data federation unifica i dati provenienti da diversi sistemi di archiviazione e linguaggi di programmazione. Il suo valore sta nella capacità di presentare i dati come se si trovassero in un unico posto, senza doverli copiare.
Principi fondamentali
Di seguito sono riportati alcuni principi chiave su cui si basa la data federation per garantirti un accesso fluido ai dati frammentati.
- Virtualizzazione dei dati: invece di spostare o replicare fisicamente i dati, la data federation crea un livello virtuale (federation layer) per offrire agli utenti una visione unificata. Questo approccio riduce la duplicazione e il rischio di errori, evitando al tempo stesso i costi infrastrutturali legati all’archiviazione di informazioni ridondanti.
- Accesso ai dati in tempo reale o quasi: le query di data federation vengono eseguite in real time or near real-time, il che significa che hai accesso ai dati più aggiornati senza dover attendere lunghi processi di estrazione e trasformazione.
- Livello di federazione: un unico livello di accesso collega tutte le fonti di dati e recapita i risultati agli utenti finali o alle applicazioni. Ciò significa che gli utilizzatori interagiscono con i dati in modo coerente, indipendentemente dalla fonte o dal formato sottostante.
- Data governance e sicurezza: la data federation mantiene la governance preservando la posizione originale dei dati e i relativi controlli. Riduce al minimo i rischi di compliance, garantendo al contempo l’accesso alle informazioni necessarie a tutta l’organizzazione.
Architettura
Un’architettura semplificata di data federation può essere suddivisa in tre livelli distinti: fonti di dati, livello di federazione (federation layer) e consumatori di dati (consumer).
- Le fonti di dati sono i sistemi di archiviazione che la federazione virtualizza: database, data warehouse, sistemi CRM e altro ancora.
- Il livello di federazione integra le fonti di dati per creare un framework di accesso unificato. Gestisce attività come la distribuzione e l’ottimizzazione delle query e garantisce che i dati corretti vengano recuperati dai sistemi appropriati.
- I consumatori possono essere gli utenti o le applicazioni che interrogano i dati, come analisti di dati, data architect o modelli di machine learning.
Elaborazione delle query
Di seguito sono riportati i passaggi che avvengono durante una query federata.
- Invio della query: un utente o un’applicazione invia una richiesta tramite l’interfaccia di federazione, spesso utilizzando linguaggi di query standard come SQL.
- Ottimizzazione del livello di federazione: il federation layer analizza e scompone la query, identifica le fonti di dati pertinenti e ottimizza la query per una maggiore efficienza.
- Recupero dei dati: le query vengono inviate alle rispettive fonti, da cui vengono recuperati i dati richiesti. Il sistema garantisce che vengano resi accessibili solo i dati necessari, riducendo al minimo i ritardi.
- “Unificazione” dei dati: i risultati provenienti da più fonti vengono combinati nel livello di federazione.
- Risultati: i risultati della query elaborata vengono restituiti al consumatore, che si tratti di una dashboard, di un report o di un’applicazione.
Vantaggi della data federation
La data federation offre numerosi vantaggi. Eccone solo alcuni.
Minori esigenze di storage
Una delle sfide più grandi per le aziende di oggi è l’enorme volume di dati che devono essere raccolti, archiviati e analizzati per prendere decisioni intelligenti o potenziare glii agenti AI. Con la data federation non si duplicano né si copiano i dati in piattaforme centralizzate. Questo si traduce in un risparmio sui costi infrastrutturali, in una riduzione della complessità legata alla gestione di dataset ridondanti e in un rischio minore associato ai trasferimenti.
Accesso unificato ai dati
La data federation crea una vista unificata che elimina la necessità di navigare e cercare tra sistemi disconnessi, evitando rallentamenti. Ad esempio, può supportare i team di marketing e vendite offrendo una visione completa delle interazioni con i clienti. I team IT, dal canto loro, possono contribuire al business adottando strategie sui dati che eliminano le ridondanze e preservano l’integrità delle informazioni.
Flessibilità ed efficienza
Poiché la data federation consente di interrogare i dataset in tempo reale, evita i ritardi tipici dei tradizionali processi di extract, transform, load (ETL) o extract, load, transform (ELT), in cui i dati vengono spostati e trasformati prima di poter essere utilizzati.
La federazione semplifica anche l’analisi ad hoc. Chi si occupa di analisi dei dati può eseguire query al volo, accelerando il processo decisionale e migliorando la capacità di risposta alle tendenze di mercato.
Federazione dei dati vs. integrazione dei dati
L’integrazione dei dati in genere comporta lo spostamento e il consolidamento delle informazioni in un repository centrale, spesso tramite processi ETL o ELT. Nella federazione dei dati, invece, i dati restano nella loro fonte originale e vengono consultati su richiesta.
Un’altra differenza riguarda l’uso dello storage. La data federation offre una vista virtualizzata delle fonti di dati esistenti. L’integrazione dei dati può invece portare alla creazione di dataset duplicati.
Quale scegliere?
Se devi scegliere tra federazione e integrazione, valuta prima la tua architettura dati e le esigenze del progetto.
Usa la data federation:
- Per ottenere insight sui clienti in tempo reale su più sistemi
- Per eseguire analisi ad hoc senza complessi processi ETL
- Quando si accede a dati aggiornati di frequente provenienti da sistemi distribuiti
Esempio: un istituto finanziario che si affida a Oracle per archiviare le transazioni di vendita e a Salesforce CRM per gestire i dati dei clienti può usare la federazione dei dati per creare una vista unificata di tutte le interazioni con la clientela.
Usa l’integrazione dei dati:
- Per consolidare i dati in un’unica fonte
- Per analizzare le tendenze a lungo termine e creare previsioni con i dati storici
Esempio: un retailer usa MySQL per archiviare i dati di inventario e Salesforce come CRM. Il retailer carica tutti i dati dei clienti in un data lake tramite l’integrazione dei dati, così da poter eseguire query o utilizzare agenti AI.
Come Salesforce Data 360 supporta la data federation
FAQ sulla data federation
La data federation crea un livello di federazione che ti consente di visualizzare ed eseguire query sui dati provenienti da più fonti senza spostarli o unirli fisicamente.
La data federation ti permette di eseguire query e analizzare i dati senza dover implementare pipeline ETL o ELT. Puoi analizzare le tendenze e prendere decisioni rapide per rispondere ai cambiamenti del mercato.
L’integrazione dei dati di solito comporta lo spostamento e il consolidamento delle informazioni in un repository centrale. Con la data federation, i dati rimangono nella loro fonte originale e vi si accede su richiesta.
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