IL CAOS DEI DATI: Come Data Governance e Data Virtualization ci salveranno dall'effetto farfalla

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Andrea Zinno
Andrea Zinno Data Evangelist Denodo
Elena Arista
Elena Arista Enterprise Sales Executive Erwin
Edoardo Annunziata
Edoardo Annunziata Software Engineer BNova
Massimiliano Vitali
Massimiliano Vitali Client Manager BNova

 2021/05/11

Oggi all’interno dei sistemi informativi aziendali esistono molteplici integrazioni tra applicativi interni ed esterni all’azienda e che l’inserimento manuale è solo una delle tante modalità con cui si raccolgono informazioni, è facile intuire che quando anche uno solo dei sistemi viene “alterato” (sostituito, spento perché obsoleto o semplicemente aggiornato), c’è una diretta ripercussione su tutto ciò che gli ruota intorno.

Si chiama “effetto farfalla” e nella teoria del caos è quel fenomeno che spiega come una minima alterazione delle condizioni iniziali altera in modo imprevedibile tutto il resto.

Un effetto tanto più vigoroso quanto più i sistemi sono interconnessi. Come sopravvivere dunque all’effetto farfalla? Anzi, come governarlo in modo efficace, senza farsi travolgere?

L’analisi degli impatti, attraverso efficaci strumenti di Data Governance (che offrano la possibilità di vedere e capire cosa succede a tutta la catena logica dell'informazione) e di Data Virtualization (che consentano agli utenti di continuare a lavorare nascondendo la complessità di un'infrastruttura in costante evoluzione) costituiscono l’unica via per prevedere, controllare e governare l’effetto farfalla.

Per capire come, nel corso di questo live talk faremo l’analisi di due specifici Use Case, in ambito Finance e TLC.

DI COSA PARLEREMO

Nello specifico, nei due use case, vedremo come la Data Virtualization consenta di far arrivare i dati corretti, real time e senza bisogno di repliche a diversi applicativi e, soprattutto, a diversi utenti (che hanno necessità differenti di accesso ed utilizzo dei dati), e come la Data Governance rappresenti l’elemento tecnologico grazie al quale poter delineare tutto il percorso del dato e valutare quindi quale impatto può avere una modifica sul processo globale.

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