Lezione dal corso Data Strategy
Parlando della detector, diciamo parliamo delle fondamenta di tutto quanto.
La detta architecture è quella cosa che si occupa di capire tutto il disegno architetturale, appunto della parte tecnica e non solo del mondo dei dati.
Um qui vi ho fatto una citazione e diciamo da questo momento in poi un sacco delle citazioni, delle definizioni che vedrete ci vedrete scritto sotto chat g.
PT e paolo Raineri perché le ho prese da chat g PT per fare un esercizio di cui poi vi racconto alla fine e ovviamente poi le ho le ho fatto delle aggiunte, ho fatto delle eliminazioni perché non erano proprio in linea con quello che pensavo.
In alcuni casi, comunque, la detta architectura diciamo si occupa appunto di disegnare la struttura su cui deve ricadere tutto in questo diagramma che vi sembrerà complicatissimo all'inizio, ma in realtà è semplice si può spiegare facilmente, diciamo dall'inizio alla fine di cosa parla la detector e nelle due righe che vedete sotto in fondo potete anche andare a vedere la divisione di qual è, diciamo la parte su di cui si occupano i tare così si chiamano e qual è la parte di cui si occupano invece di più i scientist o i ast.
Allora detto architecture.
Come vedete, partendo da sinistra noi abbiamo degli ingressi di dati.
Qui ci sono degli esempi c'è quello del c r m c'è partite, cioè dati che arrivano da terze parti.
I dati che mi arrivano da Google analytics non sono miei, sono dati che mi arrivano da Google Analytics.
Li devo integrare in qualche modo.
I dati dei social media sono dati che mi arrivano anche lì da terze parti.
Tutti questi dati vengono in qualche modo copiati, raccolti all'interno di un database che di solito dovrebbe essere un database.
Perché dico di solito perché la differenza veloce tra data lake e data house, che è quel d v h che vedete lì nella nella slider, è che nel data house io inserisco dei dati già filtrati, già aggregati già elaborati per come so che li userò mentre nel database li lascio un po' più liberi.
Mi sto dando una definizione molto alta e poco tecnica, ma è per farvi capire nel take io posso andare a prendere i dati in maniera più agile, posso andare a prendere i dati un po' come voglio e posso anche rielaborare un po' come voglio nel non sarebbe possibile.
Quindi tipicamente, diciamo la prima fase, li metto in un database dal database con un processo di e t l.
Che vuol dire diciamo un processo di trasformazione e modifica dei dati li rimasti e li metto belli fissi, belli, stabili um consistenti in un data house dal data house o dal database.
Posso andarli poi a pescare per farne degli utilizzi.
Voi vedete la prima in alto a destra è un esempio di utilizzo che consuma dati, cioè li usa a consumo da parte del di un utente finale che li prende da un data house.
Quindi saranno dati che sono già pronti per essere consumati da un ente finale.
Già partendo dal data house mi rispiego nel warehouse sono già aggregati già elaborati e quindi ho dei dati che magari mi dicono non so, il numero delle vendite totali del mese sono già lì, quindi fare una dashboard che mi dica le vendite totali di quel mese è facile.
Vado a pescarli già dal da.
Se invece io volessi fare um una rd di analisi dei dati dell'ultimo mese, ma solo del prodotto x ho solo dell'area vendite gelati anziché dell'area vendite drink, okay? E non avevo già previsto nel warehouse di fare questa divisione? Allora forse cosa faccio? Faccio vedete, ci sono quei due elementi colorati di viola e di verde che si chiamano data rt, che sono dei piccoli database specifici per un utilizzo che ne vorrò fare.
Quindi faccio magari un piccolo data rt sui dati dei ghiaccioli che sono diversi dai dati del del dei drink e che non erano già divisi.
Magari nel warehouse so che mi servirà fare una sui ghiaccioli.
Allora faccio il data RT sui ghiaccioli e poi il mio applicativo finale va a consumare i dati da quel data RT sotto invece l'ultimo caso vedete che c'è un data RT che però è stato creato dal database, quindi non va a prendere dei dati già strutturati nel mio data House li prende dal take in maniera più destrutturata, forse magari in maniera real Time crea un piccolo data RT da quel data RT la mia applicazione andrà a prendere i dati già pronti.
Ora non è importante che voi capiate esattamente tecnicamente questo cosa significa? È importante che capiate che tutto questo che vi ho descritto dove sono i dati? Dove li ho Messi se li ho copiati? Se li ho cambiati? Se li ho aggregati? Se sono in data a marzo, se sono andata a Lake, se sono in data, whose questi dati, se sono in un cloud oppure no.
Tutta quella roba chi li utilizzerà? Come li utilizzerà? Quella roba lì? È la data architecture.
Okay, che viene sostenuto dai data ingegnere.
E dai, dai, Detassis.
Spesso ci sono aziende in cui il architect è una figura a parte.
È raro e purtroppo sarebbe molto bello che fosse sempre così.
Quindi questa è un po', la data architect.
Perché fare la detta Architect qua? Vedete una definizione, mi dice l'obiettivo principale di una architettura è dare un framework comprensivo, comprensibile per gestire i dati e far leva su questi dati come asset, cioè come un asset di valore, come un qualcosa di valore se io non li ho architettati bene, se non so dove sono, non so dove andare a prenderli.
Non so se sono aggregati oppure no.
Come faccio a crearci valore da quei dati? Quindi è importantissima, come vi dicevo, le fondamenta di tutto il discorso di strategia che stavamo mettendo in piedi.
Quali sono gli effetti? Beh, diciamo che mi aiuta ad aumentare la consistenza dei dati, La loro accuratezza.
Questione di e di fatto, abilita l'organizzazione all'uso dei dati.
Se non ci fosse tutta questa architettura, non saprei dove andare a prenderli.
Non saprei come sono aggregati oppure no, eccetera eccetera.
Diciamo che è abbastanza semplice capirlo.
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