{"id":21346,"date":"2023-06-28T08:00:57","date_gmt":"2023-06-28T06:00:57","guid":{"rendered":"https:\/\/parm.com\/?p=21346"},"modified":"2026-09-28T09:02:35","modified_gmt":"2026-09-28T07:02:35","slug":"data-mesh-vs-data-fabric-approcci-rivoluzionari-alla-gestione-dei-dati","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parm.com\/it\/data-mesh-vs-data-fabric-approcci-rivoluzionari-alla-gestione-dei-dati\/","title":{"rendered":"Data Mesh vs. Data Fabric: Approcci rivoluzionari alla gestione dei dati"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"et_pb_section_0 et_pb_section et_section_regular et_block_section\"><div class=\"et_pb_row_0 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_0 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_0 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h1>Data Mesh vs. Data Fabric: Approcci rivoluzionari alla gestione dei dati<\/h1>\n<p><span style=\"font-size: large;\">Concetti intelligenti per affrontare la crescente complessit\u00e0 e volume dei dati<\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_1 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_1 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_image_0 et_pb_image et_pb_module et_block_module\"><span class=\"et_pb_image_wrap\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Post_Data_Mesh_Data_Fabric.jpg\" width=\"2500\" height=\"1313\" srcset=\"https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Post_Data_Mesh_Data_Fabric.jpg 2500w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Post_Data_Mesh_Data_Fabric-1280x672.jpg 1280w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Post_Data_Mesh_Data_Fabric-980x515.jpg 980w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Post_Data_Mesh_Data_Fabric-480x252.jpg 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) and (max-width: 980px) 980px, (min-width: 981px) and (max-width: 1280px) 1280px, (min-width: 1281px) 2500px, 100vw\" class=\"wp-image-263833\" alt=\"Data Mesh vs. Data Fabric: Approcci rivoluzionari alla gestione dei dati\" title=\"Post_Data_Mesh_Data_Fabric\" \/><\/span><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_2 et_pb_row et_pb_equal_columns et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_2 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_1 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Il mondo dei dati si \u00e8 evoluto rapidamente e oggi le aziende affrontano numerose sfide nella gestione, integrazione e utilizzo della loro risorsa pi\u00f9 preziosa. Con volumi di dati in costante aumento e crescente complessit\u00e0, sorge la domanda: come possono le aziende gestire in modo efficace ed efficiente i propri dati per ottenere preziose informazioni? I due approcci, Data Mesh e Data Fabric, hanno il potenziale per rivoluzionare lo status quo dell'architettura dei dati e aiutare le imprese a ridefinire la loro strategia dati. Spieghiamo come questi due concetti stiano cambiando le regole tradizionali ed emancipando le aziende dall'ottimizzazione dell'uso dei dati.   <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_3 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_3 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_2 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_88 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/data-mesh-vs-data-fabric-approcci-rivoluzionari-alla-gestione-dei-dati\/#Cose_Data_Mesh\" >Cos&#8217;\u00e8 Data Mesh?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/data-mesh-vs-data-fabric-approcci-rivoluzionari-alla-gestione-dei-dati\/#Benefici_di_Data_Mesh\" >Benefici di Data Mesh<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/data-mesh-vs-data-fabric-approcci-rivoluzionari-alla-gestione-dei-dati\/#Sfide_di_Data_Mesh\" >Sfide di Data Mesh<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/data-mesh-vs-data-fabric-approcci-rivoluzionari-alla-gestione-dei-dati\/#Cosa_e_il_Data_Fabric\" >Cosa \u00e8 il Data Fabric?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/data-mesh-vs-data-fabric-approcci-rivoluzionari-alla-gestione-dei-dati\/#Vantaggi_del_Data_Fabric\" >Vantaggi del Data Fabric<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/data-mesh-vs-data-fabric-approcci-rivoluzionari-alla-gestione-dei-dati\/#Sfide_del_Data_Fabric\" >Sfide del Data Fabric<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/data-mesh-vs-data-fabric-approcci-rivoluzionari-alla-gestione-dei-dati\/#Confronto_tra_Data_Mesh_e_Data_Fabric\" >Confronto tra Data Mesh e Data Fabric<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/data-mesh-vs-data-fabric-approcci-rivoluzionari-alla-gestione-dei-dati\/#Criteri_di_selezione_per_le_aziende\" >Criteri di selezione per le aziende<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/data-mesh-vs-data-fabric-approcci-rivoluzionari-alla-gestione-dei-dati\/#Best_practice_per_implementare_Data_Mesh_e_Data_Fabric\" >Best practice per implementare Data Mesh e Data Fabric<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/data-mesh-vs-data-fabric-approcci-rivoluzionari-alla-gestione-dei-dati\/#Conclusione\" >Conclusione<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Cose_Data_Mesh\"><\/span>Cos&#8217;\u00e8 Data Mesh?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>In un\u2019architettura dati tradizionale, la responsabilit\u00e0 della gestione, della qualit\u00e0 e dell\u2019accesso ai dati ricade di solito su un reparto dati centrale o su un data warehouse. Questa entit\u00e0 centrale raccoglie, archivia e gestisce tutti i dati per l\u2019intera azienda. Questo per\u00f2 pu\u00f2 portare a colli di bottiglia, mancanza di flessibilit\u00e0 e un uso poco efficiente dei dati. Inoltre, i reparti operativi devono fare affidamento su questa entit\u00e0 centrale per poter accedere ai dati di cui hanno bisogno.<br \/>Il concetto di Data Mesh \u00e8 stato presentato per la prima volta da Zhamak Dehghani nel 2020. Rivoluziona la gestione tradizionale dei dati, distribuendo la responsabilit\u00e0 della gestione dei dati ai singoli team o domini all\u2019interno di un\u2019azienda. Ci\u00f2 significa che ogni team \u00e8 responsabile della gestione e della messa a disposizione dei propri dati. Questo permette un legame pi\u00f9 stretto tra i reparti e i dati, poich\u00e9 i team possono apportare le proprie competenze e le proprie esigenze specifiche nella gestione dei dati. Allo stesso tempo, i team possono reagire pi\u00f9 rapidamente ai cambiamenti e prendere decisioni basate sui dati, dato che hanno accesso diretto e controllo sui propri dati. Sembra che il caos dei dati sia inevitabile? In realt\u00e0 non \u00e8 cos\u00ec, perch\u00e9 interfacce e standard chiari rendono possibile la collaborazione e lo scambio di dati tra i team. Il Data Mesh promette quindi scalabilit\u00e0, flessibilit\u00e0 ed efficienza, avvicinando la responsabilit\u00e0 dei dati ai reparti specialistici e sfruttando le loro competenze. Inoltre, si riducono i colli di bottiglia, si semplifica l\u2019accesso ai dati e si migliora la <a href=\"https:\/\/parm.com\/data-quality\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"Gestione della qualit\u00e0 dei dati\">loro qualit\u00e0<\/a>, dato che i team responsabili della gestione dei dati conoscono meglio di chiunque altro le proprie esigenze e i propri requisiti specifici.           <\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_3 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Benefici_di_Data_Mesh\"><\/span>Benefici di Data Mesh<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Scalabilit\u00e0 e flessibilit\u00e0: <\/strong> Data Mesh consente alle aziende di adattare flessibilmente la propria infrastruttura dati ai crescenti requisiti. Distribuendo la responsabilit\u00e0 dei dati tra diversi team o domini, diventa possibile una scalabilit\u00e0 facile e una rapida reattivit\u00e0 ai cambiamenti. <\/li>\n<li><strong>Gestione dei dati efficiente: <\/strong> La responsabilit\u00e0 dei dati decentralizzata consente ai team di gestire i propri dati in modo pi\u00f9 efficiente poich\u00e9 hanno una comprensione pi\u00f9 approfondita dei loro requisiti specifici di dati. Ci\u00f2 porta a un miglioramento della qualit\u00e0 dei dati poich\u00e9 i team mantengono attivamente i loro dati e implementano misure di garanzia della qualit\u00e0. <\/li>\n<li><strong>Sfruttamento della competenza di dominio: <\/strong> Inoltre, viene incoraggiata la collaborazione tra unit\u00e0 aziendali ed esperti di dati. I team possono contribuire con le loro conoscenze di dominio e ottenere insights basati sui dati su misura per le proprie esigenze specifiche. <\/li>\n<li><strong>Agilit\u00e0 e decisioni pi\u00f9 veloci: <\/strong> Con accesso diretto ai dati, i team possono rispondere rapidamente ai cambiamenti e prendere decisioni informate. Questo migliora l'agilit\u00e0 e consente una maggiore innovazione. <\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_4 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Sfide_di_Data_Mesh\"><\/span>Sfide di Data Mesh<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Coordination e governance:<\/strong> Una coordinazione e governance efficaci sono cruciali per la responsabilit\u00e0 dei dati decentralizzata per garantire una collaborazione efficiente e un'alta qualit\u00e0 dei dati. Comunicazione chiara, standard uniformi, formazione adeguata e una struttura di governance appropriata sono necessari per una collaborazione ottimale. <\/li>\n<li><strong>Qualit\u00e0 dei dati e sicurezza: <\/strong> Quando la responsabilit\u00e0 dei dati \u00e8 distribuita tra diversi team, esiste il rischio di inconsistenze nella qualit\u00e0 dei dati e potenziali vulnerabilit\u00e0 di sicurezza. \u00c8 importante implementare meccanismi per il monitoraggio e la sicurezza della qualit\u00e0 dei dati e garantire la conformit\u00e0 alle politiche sulla privacy in tutta l'organizzazione. <\/li>\n<li><strong>Gestione del cambiamento e adattamento culturale:<\/strong> Introdurre Data Mesh spesso richiede un cambiamento nella cultura e nelle pratiche organizzative. Pu\u00f2 essere difficile familiarizzare i dipendenti con la responsabilit\u00e0 dei dati decentralizzata e garantire la loro comprensione e accettazione dei vantaggi di Data Mesh. <\/li>\n<li><strong>Integrazione complessa: <\/strong> Poich\u00e9 i dati sono distribuiti tra diverse squadre e domini in un approccio decentralizzato, integrare e armonizzare i dati pu\u00f2 essere impegnativo. Pertanto, \u00e8 necessario disporre di meccanismi e strumenti adeguati a consentire un'integrazione senza problemi e garantire la coerenza dei dati.  <\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_5 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Cosa_e_il_Data_Fabric\"><\/span>Cosa \u00e8 il Data Fabric?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Data Fabric \u00e8 un\u2019architettura tecnica che permette l\u2019integrazione senza soluzione di continuit\u00e0 dei dati tra diversi sistemi. Immagina una rete che collega tra loro fonti di dati, database, sistemi e applicazioni, consentendo un flusso di dati fluido. Il Data Fabric elimina gli ostacoli causati dai silos di dati, dai formati diversi e dai processi di integrazione complessi. In questo modo, le aziende possono beneficiare di una disponibilit\u00e0 dei dati coerente, di una sincronizzazione in tempo reale e di un accesso semplificato ai dati.<br \/>Il termine \u00abData Fabric\u00bb si riferisce quindi a un\u2019architettura o infrastruttura che permette di integrare, collegare e gestire i dati in modo fluido e trasparente tra diversi sistemi e piattaforme. Un Data Fabric crea un livello comune di gestione dei dati, in modo che questi possano essere integrati, armonizzati e scambiati in tempo reale. In questo modo garantisce che i dati possano fluire senza intoppi da una fonte all\u2019altra, indipendentemente dal fatto che si trovino nel cloud, in sistemi locali o in ambienti ibridi. In questo modo, il Data Fabric funge da elemento di collegamento e permette un facile accesso ai dati attraverso diversi sistemi, indipendentemente dalla loro posizione o dalla fonte da cui provengono. L\u2019obiettivo di una Data Fabric \u00e8 quindi quello di ridurre la complessit\u00e0 nella gestione dei dati e migliorare la coerenza e la qualit\u00e0 degli stessi.<br \/>Le caratteristiche e i componenti principali di un\u2019architettura Data Fabric includono:       <\/p>\n<ul>\n<li><strong>Integrazione dei dati: <\/strong> Il Data Fabric consente l'integrazione dei dati da varie fonti e sistemi. Pu\u00f2 includere dati strutturati da database, dati non strutturati da sistemi di file e dati in diversi formati come API o dati in streaming. <\/li>\n<li><strong>Armonizzazione dei dati: <\/strong> Fornisce anche meccanismi per l'armonizzazione e la trasformazione dei dati. Consente la consolidazione dei dati da diverse fonti, la standardizzazione dei formati dei dati e l'allineamento con standard comuni. <\/li>\n<li><strong>Accesso e disponibilit\u00e0 dei dati: <\/strong> Il Data Fabric garantisce che i dati siano disponibili in tempo reale e possano essere accessibili da diverse applicazioni, sistemi o utenti. Fornisce funzionalit\u00e0 come cataloghi dati, gestione dei metadati o API per facilitare l'accesso ai dati. <\/li>\n<li><strong>Gestione e controllo dei dati: <\/strong> Il Data Fabric include anche funzioni per la gestione e il controllo dei dati. Supporta aspetti come sicurezza dei dati, privacy, controllo degli accessi e qualit\u00e0 dei dati per garantire che i dati siano affidabili e di alta qualit\u00e0. <\/li>\n<li><strong>Scalabilit\u00e0 e tolleranza ai guasti:<\/strong> Il Data Fabric \u00e8 progettato per essere scalabile e tollerante ai guasti. Pu\u00f2 gestire volumi di dati in crescita e domande crescenti di elaborazione dati e consente un utilizzo efficiente delle risorse. <\/li>\n<\/ul>\n<p>Il Data Fabric pu\u00f2 essere utilizzato in vari scenari e casi d'uso, tra cui integrazione dei dati, analisi dei dati, analisi in tempo reale, applicazioni IoT, calcolo cloud e ambienti ibridi. Fornisce una base per un'infrastruttura dati agile e flessibile che aiuta le aziende a sfruttare efficacemente i loro dati e ottenere preziose informazioni. <\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_6 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Vantaggi_del_Data_Fabric\"><\/span>Vantaggi del Data Fabric<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Integrazione dei dati senza soluzione di continuit\u00e0:<\/strong> Il Data Fabric consente l'integrazione senza soluzione di continuit\u00e0 dei dati da diverse fonti e sistemi. Questo consente alle aziende di avere una visione completa e consolidata dei loro dati, indipendentemente da dove si trovino i dati o in che formato esistano. <\/li>\n<li><strong>Dati in tempo reale:<\/strong> I dati sono disponibili in tempo reale grazie al Data Fabric e possono essere utilizzati in varie applicazioni e sistemi. Questo consente alle aziende di accedere alle informazioni pi\u00f9 rapidamente, prendere decisioni informate e rispondere in modo pi\u00f9 agile ai requisiti aziendali in evoluzione. <\/li>\n<li><strong>Semplificazione della gestione dei dati:<\/strong> Il Data Fabric fornisce funzionalit\u00e0 per la gestione centralizzata dei dati, inclusa la gestione dei metadati, i cataloghi dei dati e il controllo degli accessi. Ci\u00f2 facilita la gestione dei dati in ambienti distribuiti e consente un controllo efficiente dei dati. <\/li>\n<li><strong>Flessibilit\u00e0 e scalabilit\u00e0: <\/strong> Con il Data Fabric, le aziende possono adattare facilmente la propria infrastruttura dati per soddisfare i requisiti in crescita. \u00c8 possibile integrare nuove fonti di dati e ampliare i sistemi esistenti senza compromettere l'intera architettura. <\/li>\n<li><strong>Qualit\u00e0 e coerenza dei dati:<\/strong> Il Data Fabric facilita anche la gestione della qualit\u00e0 dei dati attraverso meccanismi centrali per l'armonizzazione e la pulizia dei dati. Questo consente alle aziende di garantire che i dati siano affidabili e di alta qualit\u00e0, migliorando cos\u00ec l'accuratezza e l'affidabilit\u00e0 delle analisi e delle decisioni. <\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_7 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Sfide_del_Data_Fabric\"><\/span>Sfide del Data Fabric<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Integrazione complessa:<\/strong> Integrare dati da diverse fonti e sistemi pu\u00f2 essere complesso. I formati dei dati, le strutture e le interfacce devono essere considerati per garantire un'integrazione senza problemi. Pertanto, sono necessari strumenti e tecnologie adatti per affrontare queste sfide.  <\/li>\n<li><strong>Coerenza e sincronizzazione dei dati: <\/strong> Utilizzando il Data Fabric, \u00e8 necessario garantire la coerenza e la sincronizzazione dei dati su diversi sistemi. \u00c8 importante garantire sempre che i dati siano aggiornati e che gli aggiornamenti siano propagati in tempo reale per evitare dati incoerenti o obsoleti. <\/li>\n<li><strong>Privacy e sicurezza: <\/strong> Il Data Fabric richiede adeguate misure di privacy dei dati, specialmente quando si trattano dati sensibili o personali. \u00c8 quindi importante implementare meccanismi di sicurezza adeguati per proteggere i dati da accessi non autorizzati o abusi. <\/li>\n<li><strong>Cultura e struttura organizzativa:<\/strong> Similmente a Data Mesh, implementare il Data Fabric spesso richiede un cambiamento nella cultura e nelle pratiche organizzative. Una formazione sufficiente dei dipendenti, cos\u00ec come una chiara comprensione del Data Fabric, sono quindi fondamentali. <\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_8 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Confronto_tra_Data_Mesh_e_Data_Fabric\"><\/span>Confronto tra Data Mesh e Data Fabric<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Data Mesh e Data Fabric sono due concetti diversi nel campo della gestione dei dati, ciascuno con i propri approcci, obiettivi e componenti.<br \/>L\u2019approccio del Data Mesh consiste nel trasferire la responsabilit\u00e0 dei dati a team di dominio decentralizzati. Ogni team \u00e8 responsabile della gestione e della messa a disposizione dei dati nel proprio dominio. L\u2019obiettivo \u00e8 migliorare l\u2019efficienza e la scalabilit\u00e0 della gestione dei dati, trasferendo la responsabilit\u00e0 a chi conosce meglio i dati.<br \/>L\u2019approccio del Data Fabric, invece, consiste nel consentire un\u2019integrazione dei dati senza soluzione di continuit\u00e0 e un flusso efficiente dei dati tra diversi sistemi. L\u2019obiettivo \u00e8 quindi quello di creare un\u2019infrastruttura dati unificata che permetta alle aziende di integrare, armonizzare e scambiare dati provenienti da diverse fonti. Data Fabric punta quindi a migliorare la disponibilit\u00e0, la qualit\u00e0 e la coerenza dei dati.<br \/>Data Mesh e Data Fabric possono per\u00f2 anche completarsi a vicenda, poich\u00e9 affrontano diversi aspetti della gestione dei dati. Ad esempio, Data Mesh offre un approccio organizzativo che promuove la collaborazione e la responsabilit\u00e0 dei team, mentre Data Fabric si concentra sull\u2019aspetto tecnico e facilita l\u2019integrazione, l\u2019armonizzazione e la disponibilit\u00e0 dei dati. La combinazione di entrambi i concetti pu\u00f2 contribuire a creare un\u2019infrastruttura dati efficace e completa, in grado di affrontare sia le sfide organizzative che quelle tecniche.      <\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_9 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Criteri_di_selezione_per_le_aziende\"><\/span>Criteri di selezione per le aziende<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nello scegliere tra Data Mesh e Data Fabric, le aziende dovrebbero considerare i propri requisiti specifici, obiettivi e risorse. Ecco alcuni possibili criteri di selezione: <\/p>\n<ul>\n<li><strong>Struttura e cultura organizzativa:<\/strong> se l'azienda ha gi\u00e0 una forte struttura organizzativa decentralizzata e i team sono disposti ad assumersi la responsabilit\u00e0 dei dati, Data Mesh potrebbe essere una scelta adatta. Se \u00e8 richiesta una gestione e governance centralizzate dei dati, Data Fabric potrebbe essere pi\u00f9 appropriato. <\/li>\n<li><strong>Complessit\u00e0 e volume dei dati: <\/strong> per le aziende che lavorano con una variet\u00e0 di fonti di dati, diversi formati di dati e grandi volumi di dati, Data Fabric potrebbe essere una soluzione migliore per consentire l'integrazione e l'armonizzazione di questi dati.<\/li>\n<li><strong>Infrastruttura tecnica e integrazione: <\/strong> l'infrastruttura tecnica esistente dell'azienda dovrebbe anche essere presa in considerazione. Se ci sono gi\u00e0 strumenti e tecnologie che supportano l'integrazione e il flusso dei dati, implementare Data Fabric potrebbe essere pi\u00f9 efficiente. Al contrario, se c'\u00e8 un maggiore focus sugli aspetti organizzativi della gestione dei dati, Data Mesh potrebbe essere la scelta giusta.  <\/li>\n<li><strong>Requisiti e obiettivi aziendali: <\/strong> i requisiti specifici dell'azienda e gli obiettivi aziendali dovrebbero essere considerati nella scelta. Data Mesh pu\u00f2 aiutare a migliorare la collaborazione e la flessibilit\u00e0, mentre Data Fabric consente un'integrazione dei dati pi\u00f9 rapida ed efficiente. <\/li>\n<\/ul>\n<p>Poich\u00e9 Data Mesh e Data Fabric non sono concetti mutualmente esclusivi, potrebbe essere anche vantaggioso combinare entrambi i concetti in un'architettura dati ibrida per sfruttare i vantaggi di entrambi gli approcci e soddisfare i requisiti specifici dell'azienda.<\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_10 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Best_practice_per_implementare_Data_Mesh_e_Data_Fabric\"><\/span>Best practice per implementare Data Mesh e Data Fabric<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>1. Data Mesh<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Chiara comprensione dei requisiti aziendali: <\/strong> prima di introdurre Data Mesh, \u00e8 importante comprendere i requisiti aziendali specifici e gli obiettivi. Identificare i domini e i team che potrebbero beneficiare di Data Mesh e definire obiettivi chiari per la propriet\u00e0 dei dati decentralizzata. <\/li>\n<li><strong>Stabilire una struttura di governance dei dati: <\/strong> stabilire linee guida chiare, standard e processi per la propriet\u00e0 e la gestione dei dati. Una struttura di governance dei dati ben definita aiuta a garantire coerenza, qualit\u00e0 e sicurezza dei dati. <\/li>\n<li><strong>Promuovere una cultura orientata ai dati: <\/strong> creare una <a href=\"https:\/\/parm.com\/it\/data-culture-the-path-to-sustainable-success-4\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"La cultura dei dati: la strada per un successo sostenibile\">cultura aziendale orientata ai dati <\/a> e che riconosca l'importanza dei dati come valore strategico. Incoraggiare i team a comprendere e mantenere i propri dati e a prendere decisioni basate sui dati. <\/li>\n<li><strong>Supporto tecnologico:<\/strong> fornire ai team gli strumenti e le tecnologie necessarie per gestire ed scambiare in modo efficiente i loro dati. Questo pu\u00f2 includere tecnologie come cataloghi dati, API, flussi dati o strumenti di qualit\u00e0 dei dati. <\/li>\n<\/ul>\n<h3>2. Data Fabric<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Sviluppare una strategia dati: <\/strong> definire una strategia dati completa che tenga conto degli obiettivi e dei requisiti aziendali. Identificare le principali fonti di dati, sistemi e applicazioni e sviluppare un piano per la loro integrazione senza soluzione di continuit\u00e0. <\/li>\n<li><strong>Pianificare l'architettura dati: <\/strong> progettare un'architettura dati che supporti l'integrazione dei dati, l'armonizzazione e la disponibilit\u00e0. Considerare i sistemi esistenti, i formati dei dati e le interfacce e identificare tecnologie e piattaforme adatte per implementare il Data Fabric. <\/li>\n<li><strong>Garantire la qualit\u00e0 e la sicurezza dei dati: <\/strong> implementare meccanismi per il controllo della qualit\u00e0 dei dati e la sicurezza. Monitorare la qualit\u00e0 dei dati, eseguire la pulizia e l'armonizzazione dei dati e garantire la conformit\u00e0 alle politiche sulla privacy e alle misure di sicurezza. <\/li>\n<li><strong>Implementazione agile e miglioramento iterativo:<\/strong> introdurre gradualmente il Data Fabric e adottare metodi agili. Identificare casi d'uso adatti per ottenere successi rapidi e sfruttare miglioramenti iterativi per adattare e ottimizzare continuamente il Data Fabric. <\/li>\n<\/ul>\n<h3>3. In generale<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Formazione dei dipendenti: <\/strong> garantire che i dipendenti abbiano le conoscenze, la comprensione e le competenze necessarie per lavorare con Data Mesh e Data Fabric. Fornire formazione per promuovere la comprensione dei concetti, degli strumenti e delle migliori pratiche. <\/li>\n<li><strong>Coinvolgere le parti interessate: <\/strong> l'implementazione di Data Mesh e Data Fabric pu\u00f2 richiedere un cambiamento organizzativo. \u00c8 quindi importante coinvolgere tutte le parti interessate rilevanti fin dall'inizio e promuovere la collaborazione tra le squadre. <\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_4 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_4 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_11 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusione\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Data Mesh e Data Fabric offrono alle aziende nuove prospettive e approcci per gestire la crescente complessit\u00e0 e il volume dei dati, migliorando l\u2019efficienza e la qualit\u00e0 della gestione dei dati. Possono essere implementati singolarmente, a seconda delle esigenze specifiche della tua azienda, ma anche utilizzati in combinazione.<br \/>Un software di Business Intelligence come myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span> offre funzionalit\u00e0 complete per l\u2019integrazione, l\u2019armonizzazione e l\u2019analisi dei dati, che possono aiutare le aziende a implementare un Data Fabric. Con myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span> le aziende possono integrare senza soluzione di continuit\u00e0 i dati provenienti da diverse fonti, garantire la qualit\u00e0 dei dati e ottenere una visione completa per prendere decisioni basate sui dati. Inoltre, myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span> pu\u00f2 svolgere un ruolo importante anche nell\u2019implementazione di un Data Mesh, offrendo ai team di dominio decentralizzati una piattaforma intuitiva per gestire e analizzare i propri dati. Il software permette ai team di organizzare, condividere e utilizzare i propri dati in modo efficiente, garantendo al contempo la coerenza e la sicurezza dei dati.<br \/>La combinazione di Data Mesh, Data Fabric e un potente software di Business Intelligence come myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span> pu\u00f2 quindi aiutare le aziende a ottimizzare la propria strategia dei dati, ottenere informazioni basate sui dati e aumentare la propria competitivit\u00e0.    <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_5 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_5 et_pb_column et_pb_column_1_2 et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_12 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Per saperne di pi\u00f9 sul software di Business Intelligence myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span>:<\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_0_wrapper preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default_wrapper preset--module--divi-button--default_wrapper\"><a class=\"et_pb_button_0 et_pb_button et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default preset--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/parm.com\/myparm-bi\/\" target=\"_blank\">Pi\u00f9 informazioni<\/a><\/div><\/div><div class=\"et_pb_column_6 et_pb_column et_pb_column_1_2 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_13 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Volete provare\u200b myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span> in una demo? Allora fissate subito un appuntamento con noi!<\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_1_wrapper preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default_wrapper preset--module--divi-button--default_wrapper\"><a class=\"et_pb_button_1 et_pb_button et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default preset--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/calendly.com\/parmag\/myparm-biact-webdemo-it\" target=\"_blank\">Prenotate un appuntamento<\/a><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_6 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_7 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_code_0 et_pb_code et_pb_module\"><div class=\"et_pb_code_inner\"><div class=\"shariff shariff-align-left shariff-widget-align-left\" style=\"display:none\"><ul class=\"shariff-buttons theme-round orientation-horizontal buttonsize-medium\"><li class=\"shariff-button facebook shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#4273c8\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https%3A%2F%2Fparm.com%2Fit%2Fdata-mesh-vs-data-fabric-approcci-rivoluzionari-alla-gestione-dei-dati%2F\" title=\"Bei Facebook teilen\" aria-label=\"Bei Facebook teilen\" role=\"button\" rel=\"nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; background-color:#3b5998; color:#fff\" target=\"_blank\"><span class=\"shariff-icon\" style=\"\"><svg width=\"32px\" height=\"20px\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewBox=\"0 0 18 32\"><path fill=\"#3b5998\" d=\"M17.1 0.2v4.7h-2.8q-1.5 0-2.1 0.6t-0.5 1.9v3.4h5.2l-0.7 5.3h-4.5v13.6h-5.5v-13.6h-4.5v-5.3h4.5v-3.9q0-3.3 1.9-5.2t5-1.8q2.6 0 4.1 0.2z\"\/><\/svg><\/span><\/a><\/li><li class=\"shariff-button linkedin shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#1488bf\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/sharing\/share-offsite\/?url=https%3A%2F%2Fparm.com%2Fit%2Fdata-mesh-vs-data-fabric-approcci-rivoluzionari-alla-gestione-dei-dati%2F\" title=\"Bei LinkedIn teilen\" aria-label=\"Bei LinkedIn teilen\" role=\"button\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; background-color:#0077b5; color:#fff\" target=\"_blank\"><span class=\"shariff-icon\" style=\"\"><svg width=\"32px\" height=\"20px\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewBox=\"0 0 27 32\"><path fill=\"#0077b5\" d=\"M6.2 11.2v17.7h-5.9v-17.7h5.9zM6.6 5.7q0 1.3-0.9 2.2t-2.4 0.9h0q-1.5 0-2.4-0.9t-0.9-2.2 0.9-2.2 2.4-0.9 2.4 0.9 0.9 2.2zM27.4 18.7v10.1h-5.9v-9.5q0-1.9-0.7-2.9t-2.3-1.1q-1.1 0-1.9 0.6t-1.2 1.5q-0.2 0.5-0.2 1.4v9.9h-5.9q0-7.1 0-11.6t0-5.3l0-0.9h5.9v2.6h0q0.4-0.6 0.7-1t1-0.9 1.6-0.8 2-0.3q3 0 4.9 2t1.9 6z\"\/><\/svg><\/span><\/a><\/li><li class=\"shariff-button xing shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#29888a\"><a href=\"https:\/\/www.xing.com\/spi\/shares\/new?url=https%3A%2F%2Fparm.com%2Fit%2Fdata-mesh-vs-data-fabric-approcci-rivoluzionari-alla-gestione-dei-dati%2F\" title=\"Bei XING teilen\" aria-label=\"Bei XING teilen\" role=\"button\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; background-color:#126567; color:#fff\" target=\"_blank\"><span class=\"shariff-icon\" style=\"\"><svg width=\"32px\" height=\"20px\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewBox=\"0 0 25 32\"><path fill=\"#126567\" d=\"M10.7 11.9q-0.2 0.3-4.6 8.2-0.5 0.8-1.2 0.8h-4.3q-0.4 0-0.5-0.3t0-0.6l4.5-8q0 0 0 0l-2.9-5q-0.2-0.4 0-0.7 0.2-0.3 0.5-0.3h4.3q0.7 0 1.2 0.8zM25.1 0.4q0.2 0.3 0 0.7l-9.4 16.7 6 11q0.2 0.4 0 0.6-0.2 0.3-0.6 0.3h-4.3q-0.7 0-1.2-0.8l-6-11.1q0.3-0.6 9.5-16.8 0.4-0.8 1.2-0.8h4.3q0.4 0 0.5 0.3z\"\/><\/svg><\/span><\/a><\/li><li class=\"shariff-button mailto shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#a8a8a8\"><a href=\"mailto:?body=https%3A%2F%2Fparm.com%2Fit%2Fdata-mesh-vs-data-fabric-approcci-rivoluzionari-alla-gestione-dei-dati%2F&subject=Data%20Mesh%20vs.%20Data%20Fabric%3A%20Approcci%20rivoluzionari%20alla%20gestione%20dei%20dati\" title=\"Per E-Mail versenden\" aria-label=\"Per E-Mail versenden\" role=\"button\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; background-color:#999; color:#fff\"><span class=\"shariff-icon\" style=\"\"><svg width=\"32px\" height=\"20px\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewBox=\"0 0 32 32\"><path fill=\"#999\" d=\"M32 12.7v14.2q0 1.2-0.8 2t-2 0.9h-26.3q-1.2 0-2-0.9t-0.8-2v-14.2q0.8 0.9 1.8 1.6 6.5 4.4 8.9 6.1 1 0.8 1.6 1.2t1.7 0.9 2 0.4h0.1q0.9 0 2-0.4t1.7-0.9 1.6-1.2q3-2.2 8.9-6.1 1-0.7 1.8-1.6zM32 7.4q0 1.4-0.9 2.7t-2.2 2.2q-6.7 4.7-8.4 5.8-0.2 0.1-0.7 0.5t-1 0.7-0.9 0.6-1.1 0.5-0.9 0.2h-0.1q-0.4 0-0.9-0.2t-1.1-0.5-0.9-0.6-1-0.7-0.7-0.5q-1.6-1.1-4.7-3.2t-3.6-2.6q-1.1-0.7-2.1-2t-1-2.5q0-1.4 0.7-2.3t2.1-0.9h26.3q1.2 0 2 0.8t0.9 2z\"\/><\/svg><\/span><\/a><\/li><\/ul><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_section_1 et_pb_section et_section_regular et_block_section\"><div class=\"et_pb_row_7 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_8 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_code_1 et_pb_code et_pb_module\"><div class=\"et_pb_code_inner\"><!-- Begin Sendinblue Form -->\n<!-- START - We recommend to place the below code in head tag of your website html  -->\n<style>\n  @font-face {\n    font-display: block;\n    font-family: Roboto;\n    src: url(https:\/\/assets.sendinblue.com\/font\/Roboto\/Latin\/normal\/normal\/7529907e9eaf8ebb5220c5f9850e3811.woff2) format(\"woff2\"), url(https:\/\/assets.sendinblue.com\/font\/Roboto\/Latin\/normal\/normal\/25c678feafdc175a70922a116c9be3e7.woff) format(\"woff\")\n  }\n\n  @font-face {\n    font-display: fallback;\n    font-family: Roboto;\n    font-weight: 600;\n    src: url(https:\/\/assets.sendinblue.com\/font\/Roboto\/Latin\/medium\/normal\/6e9caeeafb1f3491be3e32744bc30440.woff2) format(\"woff2\"), url(https:\/\/assets.sendinblue.com\/font\/Roboto\/Latin\/medium\/normal\/71501f0d8d5aa95960f6475d5487d4c2.woff) format(\"woff\")\n  }\n\n  @font-face {\n    font-display: fallback;\n    font-family: Roboto;\n    font-weight: 700;\n    src: url(https:\/\/assets.sendinblue.com\/font\/Roboto\/Latin\/bold\/normal\/3ef7cf158f310cf752d5ad08cd0e7e60.woff2) format(\"woff2\"), url(https:\/\/assets.sendinblue.com\/font\/Roboto\/Latin\/bold\/normal\/ece3a1d82f18b60bcce0211725c476aa.woff) format(\"woff\")\n  }\n\n  #sib-container input:-ms-input-placeholder {\n    text-align: left;\n    font-family: \"Helvetica\", sans-serif;\n    color: #c0ccda;\n  }\n\n  #sib-container input::placeholder {\n    text-align: left;\n    font-family: \"Helvetica\", sans-serif;\n    color: #c0ccda;\n  }\n\n  #sib-container textarea::placeholder {\n    text-align: left;\n    font-family: \"Helvetica\", sans-serif;\n    color: #c0ccda;\n  }\n<\/style>\n<link rel=\"stylesheet\" href=\"https:\/\/sibforms.com\/forms\/end-form\/build\/sib-styles.css\">\n<!--  END - We recommend to place the above code in head tag of your website html -->\n\n<!-- START - We recommend to place the below code where you want the form in your website html  -->\n<div class=\"sib-form\" style=\"text-align: center;\n         background-color: transparent; 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