Data Management System: esempi pratici a confronto

Il data management system (DMS) è, in italiano, un sistema di gestione dati, ossia un sistema software che si occupa di organizzare, memorizzare, recuperare e gestire dati in un modo efficiente e controllato.

Questi strumenti ricoprono un ruolo centrale nelle data strategies aziendali, dal momento che il data management oggi è la base operativa di qualsiasi impresa moderna. Infatti, ogni sistema informatico genera, utilizza e conserva grandi quantità di dati. La capacità di gestirli in modo efficiente rappresenta un vantaggio competitivo.

Esistono diverse soluzioni DMS per la gestione dei dati, ognuna adatta a specifici usi: dai sistemi relazionali ai database NoSQL, fino ai più moderni data lake, ai data warehouse cloud.

In questo articolo i nostri esperti ti aiutano a comprendere le differenze tra i data management system disponibili sul mercato, con esempi pratici e confronti.

Quante tipologie di Data Management System esistono

Come abbiamo già accennato in apertura, il Data Management System è un software che gestisce l’insieme di strumenti e processi progettati per raccogliere, organizzare, archiviare, proteggere e rendere accessibili i dati.

Si possono utilizzare diverse architetture e tecnologie, da scegliere e eventualmente integrare in base agli obiettivi della BI e Analytics aziendale:

Database relazionali (RDBMS)
Database NoSQL
Data warehouse
Data lake
Sistemi ETL/ELT
Strumenti di Data Governance e Catalogazione

RDBMS: una componente chiave per i dati strutturati

Tra le tecnologie storicamente più diffuse per la gestione dei dati strutturati troviamo i Relational Data Management System (RDBMS). Questi sistemi organizzano i dati in tabelle (relazioni), con righe e colonne, e usano SQL come linguaggio per l’interrogazione e la manipolazione.

Lo relazionale è ideale per mantenere coerenza, integrità e affidabilità dei dati.

Le caratteristiche che hanno portato negli anni al successo e alla diffusione dei Relational Data Management System possono essere riassunte come segue:

Modello relazionale con vincoli e normalizzazione delle relazioni;
Transazioni con proprietà ACID (atomicità, coerenza, isolamento, durabilità);
Accesso multiutente;
Interrogazione dati con SQL

Oggi però i Relational Data Management System sono oggi affiancati da nuove tipologie di DMS, in grado di gestire in modo più flessibile anche i dati semi strutturati e non strutturati, provenienti da tutti i canali aziendali.

Le nuove sfide del Data Management i nuovi DMS

I RDBMS restano ancora validissimi per gestire dati strutturati in tabelle relazionali, ma oggi la quantità, la variabilità e la velocità in cui le aziende acquisiscono dati rendono necessarie nuove tecnologie.

Ecco quali sono nuove sfide nel data management e quali data management system possono essere usati con successo, caso per caso.

1. Presenza di dati semi-strutturati e non strutturati

Dati semi-strutturati e non strutturati come JSON, XML, log di applicazioni, immagini, documenti, ecc sono difficilmente gestibili con i sistemi di data management tradizionale.

Quando i dati sono di natura molto eterogenea (strutturati, grezzi, multimediali), si adottano Data Lake o Data Lakehouse, che fondono le caratteristiche di data lake e data warehouse.

Soluzioni moderne, come Snowflake, permettono quindi alle aziende di lavorare anche con questi formati, mantenendo un accesso efficace.

2. Esigenza di scalabilità e flessibilità

Con l’aumento dei volumi e della variabilità dei dati, molte aziende hanno deciso di adottare sistemi di data management in cloud, che garantiscono una scalabilità virtualmente illimitata e ottime performance.

In questo ambito si distingue senz’altro Snowflake, la dataplatform cloud native che funge da data warehouse e data lake elastici, molto vantaggiosa per la BI e la Data Analytics.

4. Dati provenienti da più canali

Le aziende hanno bisogno di un panorama completo dei dati aziendali, che ora provengono da più fonti. Questi dati devono essere integrati (data integration), preparati e conservati. Entrano perciò in gioco specifici strumenti Data Management:

ETL/ELT;
Data Catalog;
Master Data Management;
Strumenti per la Data Quality e il Data Lineage.

Un focus su Snowflake, la piattaforma dati nata nel cloud

Snowflake è un sistema di data management cloud-native che si presta in maniera ottimale a diversi scenari e casi d’uso. Infatti, supporta SQL, ma gestisce anche dati semi strutturati e non strutturati. Consente un’elaborazione veloce di grandi quantità di dati ed è scalabile on demand, con un sistema di pricing in base all’uso effettivo delle risorse.

È ideale per BI, reporting, applicazioni di intelligenza artificiale, data sharing. Inoltre, si integra nativamente con strumenti di Visual Analytics come Tableau, attraverso live connection o extract.

Altra integrazione nativa degna di nota è quella con Salesforce Data Cloud, per ottimizzare e valorizzare la gestione e l’analisi dei dati aziendali.

Quali domande devi farti prima di scegliere il Data Management System?

Ecco le domande che devi porti per fare una scelta oculata, e investire nella tecnologia giusta:

I tuoi dati sono altamente strutturati o gestisci anche grandi quantità di dati semi-strutturati o non strutturati?
In quali ambiti operi?
Che volume di dati devi gestire?
Hai bisogno di un sistema scalabile e flessibile?
Per la tua strategia è meglio una soluzione cloud o on prem?
Chi accede ai dati?
Quanti e quali strumenti usi per gestire, conservare, analizzare e visualizzare i dati?

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Scegliere il giusto approccio al data management non è semplice. Devi conoscere gli obiettivi, il contesto tecnologico e quale valore puoi estrapolare dai dati della tua azienda.

Gli esperti di Ecoh Media ti affiancano per analizzare le tue esigenze ed aiutarti a individuare – e implementare – le tecnologie di Data Management più indicate per la tua realtà, grazie ad una forte esperienza nel settore e alle partnership con Snowflake, Salesforce e Tableau.

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Le F.A.Q. sui Data Management System

1. Cos’è un Data Management System?

Un insieme di strumenti per raccogliere, archiviare, elaborare, proteggere e analizzare i dati aziendali. Sono Data Management Systems i database, i data warehouse, gli strumenti di ETL, gli strumenti data catalog e altro.

2. Cosa distingue un RDBMS da altri sistemi di data management?

Il RDBMS organizza i dati in tabelle relazionali e utilizza SQL. È ottimo per dati strutturati, ma meno flessibile con formati non tabellari o scenari cloud-native. Per questo oggi sono sempre più diffuse altre soluzioni.

3. Che cos’è Snowflake?

Snowflake è una data platform in cloud che supporta SQL – come i RDBMS – ma estende le funzionalità per dati semi-strutturati e workload analitici complessi. Funge da data lake, data warehouse e molte altre funzionalità. È una soluzione scalabile ed elastica, con integrazioni native con piattaforme come Tableau o Salesforce.