La maggior parte delle aziende tratta i cataloghi di dati come archivi digitali. Solo un elenco di dataset, pipeline e risorse API. Ma nell'attuale mondo guidato dall'intelligenza artificiale, sapere semplicemente cosa si possiede non è sufficiente.
Per competere al ritmo del cambiamento, è necessario sapere come tutto si collega, cosa è a rischio e dove si trovano le opportunità. È qui che entra in gioco un moderno catalogo di dati, non come un inventario statico, ma come una base dinamica e intelligente per l'impresa composita.
Con l'aggiunta di knowledge graphs, lineage e arricchimento dei metadati, un catalogo dati può trasformarsi in un vero e proprio copilota del CIO, in grado di fornire una visibilità approfondita su come si muovono i dati, sul loro significato e sull'impatto che hanno sui sistemi e sui team che si affidano ad essi.
Dalle liste all'intelligence: Il cambiamento della strategia di catalogazione dei dati
I cataloghi di dati tradizionali si concentrano sull'indicizzazione di asset quali pipeline, dataset e API, senza fornire un contesto che ne spieghi l'utilizzo o la connessione. Questo approccio lascia i team IT alla cieca quando si tratta di prendere decisioni sull'architettura, gestire le modifiche o identificare problemi di qualità dei dati.
L'impresa di oggi richiede qualcosa di più.
Un catalogo moderno alimentato da grafici della conoscenza e tracciamento del lignaggio non si limita a documentare l'esistente, ma mappa le interazioni tra i vari elementi. Questa visione più ricca e orientata alle relazioni trasforma il catalogo in uno strumento strategico per la pianificazione dell'architettura, l'ottimizzazione operativa e la preparazione all'intelligenza artificiale.
Cosa rende un catalogo più intelligente?
SnapLogic sta costruendo questa base di nuova generazione direttamente nella nostra piattaforma unificata, consentendo ai clienti di trarre vantaggio da:
1. Grafici della conoscenza
Scoprite e visualizzate automaticamente le relazioni tra dataset, pipeline, sistemi e utenti. Non si tratta più solo di gestire le pipeline, ma di vedere chi le usa, cosa toccano e come si evolvono nel tempo.
Esempio: Una pipeline che prima richiedeva 30 secondi ora richiede tre minuti. Il knowledge graph aiuta a identificare che il rallentamento si sta ripercuotendo sui modelli ML a valle e sui dashboard dei dirigenti, un rischio "iceberg" che altrimenti potrebbe passare inosservato.
2. Mappatura del lignaggio
Tracciare i dati end-to-end attraverso l'ingestione, la trasformazione e la pubblicazione. Ciò consente di analizzare l'impatto in tempo reale: Cosa si rompe se questo schema cambia? Quali pipeline dipendono da questo asset? Ci sono duplicati?
Esempio: Un'azienda che stava pianificando una modifica allo schema dei dati dei clienti principali ha utilizzato il lineage per identificare sette pipeline dipendenti tra marketing, customer success e finanza. Grazie a queste informazioni, è stato possibile coordinare gli aggiornamenti in modo proattivo, evitando interruzioni e accelerando i tempi di produzione.
3. Metadati personalizzati
Offrite agli utenti aziendali e IT la possibilità di etichettare le risorse con un contesto critico, come i proprietari delle pipeline, le date di avvio o gli SLA delle prestazioni. Invece di gestire questi dati in fogli di calcolo, i team ottengono una fonte di verità in tempo reale e consultabile sul funzionamento dei sistemi.
Esempio: Un'azienda sanitaria ha monitorato le date di avvio delle pipeline e il numero di esecuzioni utilizzando metadati personalizzati. In questo modo è stato possibile identificare rapidamente quali flussi di dati erano sottoutilizzati, quali dovevano essere ottimizzati e quali erano diventati mission-critical, eliminando la necessità di tenere traccia dei fogli di calcolo manuali, soggetti a errori.
Il copilota del CIO per le decisioni strategiche
Questo catalogo più intelligente non si limita a informare, ma guida.
Con l'approccio di SnapLogic, i leader IT e i CIO possono accedere a un dashboard dinamico dove possono porre domande di alto livello e ottenere approfondimenti strategici:
- Qual è la nostra impronta di utilizzo nei sistemi chiave come Salesforce o Snowflake?
- Quanti dati vengono spostati, con quale frequenza e da chi?
- Quali cambiamenti hanno un impatto sulle prestazioni o sull'affidabilità?
Ciò consente di prendere decisioni proattive che migliorano le prestazioni, gestiscono i costi e riducono il rischio architettonico, senza aspettare una crisi o un rapporto trimestrale.
Fondazione per l'era agenziale
Nell'era degli agenti di intelligenza artificiale e dei flussi di lavoro autonomi, la ricchezza dei metadati diventa essenziale. Questi sistemi intelligenti devono sapere non solo quali dati sono disponibili, ma anche cosa significano, da dove provengono e chi deve accedervi.
La piattaforma di SnapLogic utilizza questo livello di metadati per alimentare funzioni di intelligenza artificiale quali:
- SnapGPT: Un'interfaccia conversazionale per creare e gestire integrazioni utilizzando il linguaggio naturale.
- AgentCreator: Strumenti per progettare e distribuire agenti AI personalizzati che agiscono su applicazioni e fonti di dati.
I grafici di conoscenza e il lignaggio rendono questi strumenti più intelligenti, fornendo all'intelligenza artificiale il contesto necessario per intraprendere azioni sicure e informate.
Esempio del mondo reale: Dal tracciamento manuale all'approfondimento basato sui metadati
Un cliente di SnapLogic sincronizzava manualmente i dati sulle prestazioni delle pipeline da fogli di calcolo per capire le tendenze di utilizzo dopo il go-live. Arricchendo il loro catalogo con metadati personalizzati e statistiche di esecuzione in tempo reale, hanno eliminato questo sforzo manuale e hanno ottenuto informazioni più approfondite su quali pipeline stavano sottoperformando o duplicando il lavoro.
Il risultato? Una risoluzione più rapida dei problemi, una migliore allocazione delle risorse e una base più solida per la governance e l'innovazione.
Abilitare l'impresa composita
Un catalogo di dati più intelligente non solo supporta decisioni migliori, ma accelera l'innovazione.
Mappando le relazioni e facendo emergere il lignaggio, le aziende possono gestire più facilmente i sistemi come componenti modulari e riutilizzabili. Questa è l'essenza dell'impresa composita: flessibilità, riutilizzo e velocità.
La piattaforma unificata di SnapLogic trasforma il catalogo delle risorse in un motore di agilità. Con tutti i dati, le applicazioni e le API sotto lo stesso tetto - e con un ricco livello di metadati che li unisce - potete costruire più velocemente, adattarvi più velocemente e automatizzare più velocemente.
Passare dall'inventario all'intelligence
Nell'era composita, un catalogo di dati è più di un elenco. È la vostra spina dorsale architettonica. La vostra fonte di informazioni. Il vostro copilota AI.
SnapLogic consente di andare oltre l'inventario e di passare all'intelligence. Consentendo alle aziende di creare una base data-driven pronta a tutto.
Siete pronti a scoprire come costruire la vostra base compositiva? Scoprite come SnapLogic supporta una strategia di catalogo dati completa e favorisce la transizione verso un'azienda composita e pronta per l'AI.
