Home Digitale L'approccio data mesh non è per tutti: il parere di Iconsulting

L’approccio data mesh non è per tutti: il parere di Iconsulting

Comparso sul mercato nel 2019 grazie all’inventiva dell’esperta di settore Zhamak Dehghani, il data mesh, innovativo approccio basato su un modello organizzativo e architetturale in grado di massimizzarne flessibilità e agilità, non sembra adatto per tutte le realtà.

Iconsulting, azienda italiana di consulenza focalizzata sulla creazione di valore strategico partendo dai dati, ne spiega i principi fondanti rivelando perché alcune società potrebbero non essere ancora pronte per questo cambiamento.

I dati sono le informazioni più preziose che oggi le aziende possiedono, sottolinea Iconsulting. Se raccolti correttamente e analizzati in modo strategico rappresentano, infatti, il valore aggiunto e – quasi – imprescindibile per accrescere il business e primeggiare sulla concorrenza.

Ecco perché diventare una data-driven company, secondo la società bolognese, non è più un optional per le imprese. Ma come si può attuare questo cambio di paradigma?

data mesh Iconsulting

Il data mesh potrebbe essere la risposta giusta, o forse no.

I pilastri del data mesh

Il data mesh – spiega Iconsulting – si basa su quattro elementi chiave: decentralizzazione, data as a product, infrastruttura self-service e governance federata.

  1. Decentralizzazione basata su domini: non è necessario possedere una piattaforma unica e centralizzata con un solo team che la governa, l’ownership di ogni singola attività può essere delegata a un gruppo di lavoro esperto. Si creano così dei “domini” con la responsabilità di amministrare le proprie pipeline di elaborazione dei dati (ETL).
  2. Data as a product: si considera il dato come un prodotto con determinate caratteristiche quali ad esempio la reperibilità. Nello specifico, vengono fornite tutte le informazioni utili per trovarlo facilmente e in modo univoco. Il data product deve, inoltre, essere accessibile, affidabile, comprensibile, interoperabile e sicuro.
  3. Infrastruttura self service: per sviluppare, distribuire e, infine, accedere ai data product, è richiesta un’infrastruttura adeguata. In particolare una “self-serve data infrastructure” che consente ai team di dominio di gestire l’intera filiera dei propri data product in autonomia.
  4. Governance federata: al fine di rendere i data product interoperabili tra loro è necessario che vi sia un modello di governance che – oltre a decentralizzare i domini e mantenere l’autonomia dei team – definisca un set di regole globali da applicare a tutti i data product e alle loro interfacce di comunicazione.

Marco Mantovani, Senior Manager di Iconsulting
Marco Mantovani, Senior Manager di Iconsulting

Il data mesh rappresenta, quindi, un paradigma innovativo che mira a risolvere criticità di time-to-market, data quality, ownership e complessità nella gestione dei dati.

Un data mesh di successo, però, non si ottiene semplicemente applicando i quattro pilastri come mere regole in modalità checklist; occorre, infatti, considerare a tutto tondo aspetti organizzativi, sociologici, tecnologici e architetturali.

Per questo motivo I consulting ritiene che il passo verso questo nuovo paradigma debba essere preceduto dalla definizione di una data strategy, con l’obiettivo di individuare domini, use case, priorità, ownership, aspetti architetturali e selezionare la migliore strategia di decentralizzazione in base alle caratteristiche della propria organizzazione.

Quando non è ancora la scelta giusta

Il data mesh è applicabile, dunque, in ogni azienda? La risposta di Iconsulting è no, non tutti i business sono adatti a questo modello.

Nello specifico Iconsulting individua otto situazioni che ne ostacolano il successo:

  1. se il contesto organizzativo non permette la decentralizzazione dei data product e dei domini;
  2. se mancano use-case che portino valore alla business unit;
  3. se viene concepito come una tecnologia e non come modello organizzativo;
  4. se non è presente una data strategy definita;
  5. se non si riscontrano il supporto e il mindset culturale rispetto ai processi di decision-making in modalità bottom-up;
  6. se vi è scarsità di figure specializzate nei dati all’interno dell’azienda e dei team (data analyst, data engineers, data scientist ecc.);
  7. se la data governance non è considerata un tassello fondamentale della data strategy;
  8. se viene percepito come un prodotto a scaffale.

Marco Mantovani, Senior Manager di Iconsulting, afferma: “Siamo da sempre attenti non solo alle novità emergenti nell’ambito della Data Governance, come ad esempio il data mesh, ma anche alle peculiari necessità della singola realtà. 

Il nostro obiettivo è quello di accompagnare le aziende nel loro percorso verso la digital transformation supportati dalla spiccata sensibilità e profonda expertise che ci consentono di individuare la soluzione più adatta a ogni specifico caso

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