La maggior parte delle aziende oggi archivia dati ed esegue applicazioni in un ambiente multi-Cloud ibrido. I sistemi analitici tendono a essere centralizzati e isolati come Data Warehouse e Data Mart per BI, Hadoop o Data Lake memorizzati su Cloud per Data Science e sistemi analitici di streaming stand-alone per l’analisi in tempo reale.
Questi sistemi centralizzati si affidano a Data Engineer e Data Scientist che lavorano all’interno di ciascun silos per acquisire dati da molte fonti diverse, pulirli e integrarli per l’utilizzo in uno specifico sistema analitico o modelli di Machine Learning.
Ci sono molti problemi con questo approccio centralizzato e in silos.
Per affrontare questi problemi è emerso un nuovo approccio che tenta di accelerare la creazione di dati da utilizzare in più workload analitici, l’approccio è la creazione di Prodotti Dati. Questo è un approccio decentralizzato orientato al dominio del business, alla data ownership e al data engineering per creare Prodotti Dati riutilizzabili che possono essere realizzati una sola volta e condivisi per servire su più sistemi analitici e workload. Molte opzioni di Architettura Dati sono disponibili per creare Prodotti Dati.
Questo seminario esamina in dettaglio i Prodotti Dati evidenziando i loro punti di forza e di debolezza. E quali sono le opzioni di implementazione dei Prodotti Dati.
Il corso si sofferma inoltre sulle implicazioni organizzative dello sviluppo dei Prodotti Dati.
Le tecnologie discusse includono Cataloghi Dati, Data Fabric per lo sviluppo collaborativo di pipeline di integrazione dati per creare Prodotti Dati, DataOps per velocizzare il processo, automazione della Data Orchestration, Data Marketplace e piattaforme di Data Governance.
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