Che cos'è il flusso di dati?

Scopri come i dati si muovono attraverso i sistemi, supportano i processi aziendali e alimentano gli insights.

Definizione di flusso di dati

Il termine "flusso di dati" descrive come i dati si spostano tra sistemi, applicazioni e processi e come vengono trasformati lungo il percorso.

Punti chiave

Il flusso di dati si riferisce al movimento dei dati in un sistema.
Una gestione efficace del flusso di dati supporta le informazioni dettagliate in tempo reale, il processo decisionale e l'efficienza operativa.
I diagrammi del flusso di dati (DFD) aiutano a visualizzare il movimento dei dati e a identificare inefficienze o colli di bottiglia.
I data lakehouse combinano i data lake e i data warehouse per gestire sia i dati strutturati che quelli non strutturati.
I moderni sistemi di flusso di dati superano i tradizionali processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) con elaborazione in tempo reale e flessibilità.
I casi d'uso comuni per il flusso di dati includono il customer relationship management, l'ottimizzazione della catena di approvvigionamento e la creazione di report finanziari.
Una gestione sicura del flusso di dati aiuta a garantire la conformità alle normative proteggendo al contempo le informazioni sensibili.

Come funziona la gestione del flusso di dati

Il flusso di dati si riferisce a come i dati si muovono attraverso un sistema, comprese le loro fonti, trasformazioni e destinazioni. Una chiara comprensione del flusso di dati è fondamentale per gestire i dati in modo che supportino i tuoi obiettivi aziendali.

I componenti chiave del flusso di dati sono:

Origini dati. Questi sono i sistemi e le applicazioni che generano i dati. Esempi includono database, dispositivi Internet delle cose (IoT) e sistemi transazionali.
Destinazioni dei dati. Questi sono i sistemi o le applicazioni che consumano i dati. Possono includere strumenti di reporting, sistemi di customer relationship management (CRM) o modelli di apprendimento automatico.
Trasformazione dei dati. Questi processi alterano il formato o la struttura dei dati per renderli compatibili con la loro destinazione o più utili per l'analisi. Tali processi possono includere la pulizia, l'aggregazione e la codifica dei dati.
Percorsi del flusso di dati: si tratta dei percorsi specifici che i dati seguono quando si muovono tra i componenti. I percorsi del flusso di dati garantiscono che i dati raggiungano il posto giusto al momento giusto.

Un modo comune per visualizzare il flusso di dati è attraverso i diagrammi del flusso di dati (DFD). I DFD illustrano il movimento dei dati tra diversi componenti, rendendo più facile comprendere i sistemi complessi. Mappare il flusso di dati con un DFD rende più facile identificare colli di bottiglia, inefficienze e opportunità di miglioramento.

Flusso di dati in un ambiente lakehouse

Il flusso di dati rende possibile utilizzare architetture moderne e ibride come il data lakehouse. Un data lakehouse combina i vantaggi dei data lake e dei data warehouse per creare un sistema unificato e scalabile per gestire sia i dati strutturati che quelli non strutturati.

Per comprendere cos'è un data lakehouse, è utile prima rivedere i suoi predecessori: i data lake e i data warehouse. I data warehouse tradizionali sono progettati per archiviare dati strutturati, ovvero informazioni organizzate in righe e colonne, come database o report finanziari. I data warehouse sono ottimi per supportare la business intelligence e l'analisi aziendale, ma non hanno la flessibilità necessaria per gestire dati grezzi e non strutturati come video, immagini o log. I data lake, d'altra parte, possono memorizzare dati non strutturati nel loro formato originale, rendendoli ideali per applicazioni di big data e apprendimento automatico. Tuttavia, la loro mancanza di struttura integrata può rendere più difficile interrogare e analizzare i dati.

Il data lakehouse colma questa lacuna combinando l'archiviazione scalabile e flessibile di un data lake con le capacità di interrogazione e analisi strutturate di un data warehouse. Questa architettura consente a tutte le operazioni sui dati di avvenire all'interno di un unico ambiente.

Il flusso di dati gioca un ruolo critico nel garantire il corretto funzionamento di un data lakehouse supportando:

Inserimento dati. I dati grezzi provenienti da varie fonti, come dispositivi IoT, sistemi transazionali o API esterne, vengono immessi nel data lakehouse, spesso nel loro formato originale. Questo passaggio si basa su un flusso di dati ininterrotto per garantire che tutte le informazioni rilevanti vengano catturate senza ritardi.
Trasformazione dei dati. Una volta inseriti, i dati vengono puliti, strutturati e arricchiti per renderli adatti all'analisi. I percorsi del flusso di dati supportano queste trasformazioni per elaborare i dati in modo efficiente e accurato.
Consumo dei dati. I dati trasformati vengono consegnati a destinazioni come piattaforme di business intelligence, strumenti di analisi basati su intelligenza artificiale o dashboard di visualizzazione. Questi sistemi dipendono da un flusso di dati continuo per fornire informazioni dettagliate utili in tempo reale.

Integrando la gestione del flusso di dati in un data lakehouse, le organizzazioni possono scalare le operazioni, adattarsi ai requisiti in cambiamento dei dati e realizzare il pieno potenziale dei loro dati senza colli di bottiglia o inefficienze. Senza il data lakehouse, il sistema rischia ritardi, set di dati incompleti o ridotta accuratezza nell'analisi, tutti fattori che possono ostacolare il processo decisionale e l'innovazione.

Vantaggi del flusso di dati per le aziende

Una gestione efficace del flusso di dati mantiene i dati non solo accessibili ma anche utilizzabili. Dati accessibili e utilizzabili offrono enormi vantaggi per le aziende, tra cui:

Procedure di elaborazione dei dati ottimizzate. Una corretta gestione del flusso di dati semplifica il modo in cui i dati vengono raccolti, trasformati e consegnati. Il flusso di dati garantisce un utilizzo efficiente delle risorse riducendo al tempo stesso le ridondanze. Ottimizzando questi processi, le aziende possono gestire volumi di dati maggiori con meno ritardi.
Scalabilità. Man mano che le organizzazioni crescono, cresce anche il loro volume di dati. La gestione del flusso di dati supporta la scalabilità adattandosi a livelli crescenti di volume e complessità dei dati. Che tu stia elaborando dati da poche fonti o integrando flussi provenienti da migliaia di dispositivi IoT, sistemi di flusso di dati ben progettati sono in grado di adattarsi alle tue esigenze.
Accesso a informazioni in tempo reale. Con un flusso di dati efficace, le aziende possono elaborare dati in tempo reale e ottenere accesso immediato agli insights. Questo aiuta le organizzazioni a rispondere più rapidamente alle tendenze di mercato, alle esigenze dei clienti e alle sfide operative, fornendo loro un vantaggio competitivo.
Miglioramento del processo decisionale. La combinazione di dati strutturati e informazioni dettagliate in tempo reale aiuta le organizzazioni a prendere decisioni basate su informazioni aggiornate. Che si tratti di identificare opportunità di risparmio o di anticipare il comportamento dei clienti, i responsabili delle decisioni possono contare su dati tempestivi e accurati per guidare le loro strategie.
Efficienza operativa. Automatizzare i processi dei dati e ridurre al minimo l'intervento manuale con i flussi di dati riduce il rischio di errore umano e accelera le operazioni. Automatizzare i flussi di lavoro permette ai team di concentrarsi su iniziative strategiche piuttosto che su compiti ripetitivi.
Maggiore sicurezza dei dati. La gestione del flusso di dati aiuta a regolare l'accesso e l'uso, proteggendo le informazioni sensibili e rendendole accessibili solo a persone autorizzate. Questa funzionalità minimizza il rischio di violazioni dei dati, supporta la conformità e costruisce fiducia con clienti e partner.
Servizio clienti migliorato. Con dati pertinenti prontamente disponibili, le aziende possono comprendere meglio e soddisfare le esigenze dei clienti personalizzando i consigli, risolvendo rapidamente i problemi dei clienti e intraprendendo altre azioni che si basano su dati in tempo reale per essere efficaci.

Flussi di dati e processi ETL a confronto

I processi ETL rappresentano un pilastro della gestione dei dati da decenni. L'ETL aiuta le aziende a raccogliere e preparare i dati per l'analisi attraverso tre passaggi principali:

Estrazione: recuperando dati da fonti come database, API o file.
Trasformazione: trasformando i dati in formati utilizzabili. Questo processo potrebbe includere la pulizia, l’aggregazione o l’arricchimento.

Caricamento: archiviazione dei dati trasformati in un sistema come un data warehouse, dove possono essere accessibili per operazioni di reporting e analisi.

La moderna gestione del flusso di dati si basa sulle fondamenta dell'ETL e introduce miglioramenti significativi, tra cui:

Supporto per l’elaborazione sia in batch che in tempo reale. I processi ETL tradizionali operano spesso su un programma, elaborando i dati in batch a intervalli prestabiliti. Al contrario, la gestione del flusso di dati supporta sia l'elaborazione in batch che quella in tempo reale, consentendo alle aziende di agire sui dati man mano che vengono generati. Questa caratteristica è fondamentale per applicazioni come la rilevazione delle frodi, il monitoraggio IoT e la determinazione dinamica dei prezzi.

Architettura più flessibile. Mentre i processi ETL si basano tipicamente su flussi di lavoro predefiniti adattati ai dati strutturati, i sistemi di flusso di dati possono gestire una gamma più ampia di formati e requisiti. Si adattano a dati non strutturati come testo, immagini o letture di sensori e possono integrarsi con sistemi diversi. Questa flessibilità è particolarmente preziosa in ambienti ibridi come i data lakehouse.
Arricchimento dei dati in tempo reale. I sistemi di flusso dei dati incorporano capacità di arricchimento direttamente nel flusso. Ad esempio, possono aggiungere contesto geografico a una transazione o abbinare ID cliente a set di dati esterni mentre i dati si muovono attraverso il sistema. Questa caratteristica riduce la latenza e garantisce che i dati siano immediatamente utilizzabili quando raggiungono la loro destinazione.

L'evoluzione dall’ETL alla gestione del flusso di dati

Sebbene l'ETL rimanga efficace per alcuni scenari, le sue limitazioni sono diventate più evidenti man mano che il volume, la varietà e la velocità dei dati sono aumentati. Ora le aziende richiedono sistemi in grado di gestire flussi di dati in tempo reale, formati non strutturati e ambienti dinamici per supportare le esigenze in rapida evoluzione.

Adottando una moderna gestione del flusso di dati, le organizzazioni ottengono un sistema che non solo elabora i dati in modo più efficiente, ma si adatta anche per soddisfare le esigenze in evoluzione. Sebbene i processi ETL rimangano utili per compiti specifici, la gestione del flusso di dati rappresenta la nuova generazione di integrazione dei dati, offrendo la velocità, l'adattabilità e l'intelligenza necessarie per prosperare in un mondo guidato dai dati.

Esempi di applicazioni del flusso di dati

La gestione del flusso di dati supporta efficienza, processo decisionale e innovazione in tutte le funzioni aziendali semplificando il modo in cui i dati si muovono attraverso i sistemi. Ecco alcune delle applicazioni più comuni del flusso di dati:

CRM. Gestire il flusso di dati dei clienti, come dettagli di contatto, registrazioni delle transazioni e richieste di assistenza, garantisce che i team abbiano informazioni aggiornate per personalizzare le interazioni, risolvere problemi e migliorare la soddisfazione del cliente. Il flusso di dati in tempo reale può anche supportare aggiornamenti dinamici ai profili dei clienti e consentire ai dipendenti di utilizzare analisi predittive per anticipare le esigenze dei clienti.
Gestione della catena di approvvigionamento. La gestione del flusso di dati gioca un ruolo critico nel coordinare il movimento di beni, materiali e informazioni attraverso le catene di approvvigionamento. Aiuta a monitorare i livelli di inventario e le spedizioni e a ottimizzare la logistica in tempo reale, riducendo infine i ritardi e migliorando l'efficienza dei costi. L'integrazione con dispositivi IoT, come sensori intelligenti, garantisce che i dati della catena di approvvigionamento fluiscano continuamente tra i sistemi.

Gestione finanziaria. I dati finanziari accurati sono la spina dorsale di decisioni aziendali solide. La gestione del flusso di dati organizza informazioni come contabilità clienti, contabilità fornitori, libro paga e budget, fornendo ai team finanziari accesso in tempo reale a insights critici. Flussi di lavoro automatizzati aiutano anche a eliminare errori di inserimento manuale dei dati, migliorando la conformità e la prontezza per le verifiche.
Gestione delle risorse umane. Per i team delle risorse umane, gestire il flusso di dati significa mantenere i registri dei dipendenti, le informazioni sui benefit, la storia della formazione e le metriche delle prestazioni ben organizzati e accessibili. Il flusso di dati in tempo reale garantisce che gli aggiornamenti siano riflessi immediatamente, supportando un onboarding efficiente e il rispetto delle normative sul lavoro.
Analisi di marketing e campagne. La gestione del flusso di dati consente ai team di marketing di monitorare le prestazioni delle campagne raccogliendo dati da più canali, come email, social media e siti web. Consolidando questi dati in tempo reale, le aziende possono adattare rapidamente le strategie, assicurando che le campagne raggiungano il pubblico giusto con il messaggio giusto al momento giusto.
Integrazione dei dati sanitari. Nel settore sanitario, la gestione del flusso di dati viene utilizzata per integrare le informazioni sui pazienti provenienti da varie fonti, tra cui cartelle cliniche elettroniche, sistemi diagnostici e dispositivi indossabili. Questa integrazione supporta diagnosi accurate, coordinamento sanitario semplificato e conformità alle normative sulla privacy come l'HIPAA.
Produzione e IoT. Il flusso di dati è fondamentale negli ambienti di produzione intelligente dove macchine e sensori generano continuamente dati. Le aziende utilizzano la gestione del flusso di dati per monitorare le prestazioni delle attrezzature, prevedere le necessità di manutenzione e ottimizzare i programmi di produzione per ridurre i tempi di inattività e gli sprechi.
E-commerce e vendita al dettaglio. Nell'e-commerce, la gestione del flusso di dati supporta il monitoraggio dell'inventario in tempo reale, consigli sui prodotti personalizzati e prezzi dinamici. Integrare i dati tra le piattaforme garantisce un'esperienza cliente fluida, dalla navigazione iniziale al checkout.

Il futuro della gestione del flusso di dati

La gestione efficace del flusso di dati sta diventando sempre più cruciale per le operazioni quotidiane man mano che le aziende gestiscono volumi crescenti di dati. Le organizzazioni hanno bisogno di un flusso di dati che si muova in modo fluido tra i sistemi per prendere decisioni basate su informazioni aggiornate, operare in modo efficiente e mantenere un vantaggio competitivo.

Gli strumenti moderni per la gestione del flusso di dati ora vanno oltre l'ottimizzazione e il controllo di base per includere funzionalità come elaborazione in tempo reale, analisi avanzate e automazione assistita dall'IA. Con queste funzionalità, le organizzazioni estraggono insights più approfonditi e rispondono più rapidamente ai cambiamenti nel loro ambiente.

Le tendenze emergenti nella gestione del flusso di dati includono:

Gestione dei dati assistita dall'IA. L'IA sta trasformando la gestione del flusso di dati automatizzando la pulizia e la classificazione dei dati e prevedendo tendenze basate su modelli in tempo reale. Questi miglioramenti aiuteranno le aziende a ottimizzare il processo decisionale e a semplificare ulteriormente le operazioni negli anni a venire.
Data Fabric. Questo strato integrato collega i processi tra piattaforme e utenti per un accesso e una condivisione dei dati senza soluzione di continuità. Microsoft Fabric è un esempio di data fabric che fornisce servizi di dati end-to-end, supporta analisi in tempo reale e aiuta le aziende ad accedere facilmente ai dati provenienti da sistemi diversi senza compromettere le prestazioni.

Piattaforme low-code e no-code. Queste piattaforme consentono a tutti, anche a coloro che non hanno una vasta conoscenza di programmazione, di creare e gestire flussi di lavoro dei dati. Le piattaforme low-code e no-code ampliano il potenziale di innovazione di un'organizzazione e accelerano il tempo di risposta alle esigenze aziendali in evoluzione.
Sicurezza e privacy dei dati migliorate. Con l'evoluzione di normative come il Regolamento generale sulla protezione dei dati dell'Unione Europea (GDPR) e il California Consumer Privacy Act (CCPA), la gestione sicura del flusso di dati sta diventando una priorità per le aziende. Strumenti che monitorano, verificano e controllano l'accesso ai dati aiuteranno le organizzazioni a rimanere conformi a queste normative proteggendo al contempo le informazioni sensibili.

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I flussi di dati vengono utilizzati per raccogliere, trasformare e unificare i dati provenienti da più fonti per analisi e report. Aiutano a semplificare la preparazione dei dati, a ridurre la ridondanza e a migliorare la qualità dei dati.
La destinazione di archiviazione di un flusso di dati determina il tipo di flusso di dati. Un flusso di dati che carica dati nelle tabelle di Microsoft Dataverse è classificato come un flusso di dati standard, mentre un flusso di dati che carica dati in tabelle analitiche è classificato come un flusso di dati analitico.
Le tre modalità di flusso di dati includono simplex (flusso in una sola direzione), half duplex (flusso in entrambe le direzioni, ma non simultaneamente) e full duplex (flusso in entrambe le direzioni simultaneamente).
Il flusso di dati è controllato da sistemi, protocolli e strumenti di integrazione che gestiscono il movimento, le trasformazioni e la sicurezza dei dati. Piattaforme di dati unificate come Microsoft Fabric possono aiutare a semplificare il controllo e l'accesso. Scopri di più su Fabric.
Gestire il flusso di dati implica utilizzare strumenti di integrazione dei dati, stabilire politiche di governance dei dati e monitorare il movimento dei dati per garantire accuratezza ed efficienza. Include anche l'automazione delle attività di elaborazione dei dati per ridurre l'intervento manuale e minimizzare gli errori.
Puoi controllare il flusso di dati utilizzando strumenti di monitoraggio che tracciano il movimento dei dati, rilevano colli di bottiglia e garantiscono che i dati raggiungano la destinazione prevista.