Cosa ci insegna il clamoroso errore degli Academy Awards sull’integrazione dei dati

Cosa ci insegna il clamoroso errore degli Academy Awards sull’integrazione dei dati

Gli Academy Awards hanno dato un grande esempio per la sfida di integrazione dei dati. Nella cerimonia il risultato finale dell’attività del processo di data integration è l’annuncio di un vincitore in una specifica categoria. I dati dovrebbero essere raccolti, trasformati, validati, conformati alle regole, quantificati e categorizzati.

Questo processo necessita di essere documentato e compreso da tutti coloro che partecipano alla consegna dei risultati. I vantaggi di un catalogo con le informazioni sottostanti permette a tutti gli interessati di conoscere esattamente quale informazione è consegnata. Quando non hai quella funzione, qualcuno finisce col dire “C’è un errore, Moonlight, voi amici avete vinto il premio di Best Picture. Non è uno scherzo”.

Le fasi di integrazione dei dati

Per ottenere un’integrazione dei dati efficiente, c’è bisogno delle seguenti funzioni. Prima di tutto uno strumento per analizzare i dati. Dopodiché occorre che gli strumenti siano in grado di estrarre, trasformare e aggregare i dati da tutte le fonti che siano conosciute o rilevate.

Tutti i dati devono essere controllati in modo che la loro correttezza sia verificata. Queste capacità possono svolgersi in parallelo se richiesto, nel tuo ambiente (on-premise) in cloud, o in modalità ibrida.

Ultima fase: c’è bisogno di assicurarsi che queste funzioni condividano le informazioni (metadata) con le altre funzioni così da poter affidare alle informazioni fornite dal processo di data integration.

Unire il processo di data integration

Ci sono molte possibilità per ogni funzione nel processo di data integration. Ogni azienda può scegliere uno strumento differente per ogni fase e fare così il lavoro di integrazione. La difficoltà con quell’approccio è che ogni step debba essere rivisto, se anche solo uno sia d’un tratto modificato.

Ogni modifica nel processo di data integration determina un impatto di analisi su ogni step, in modo manuale. Un solido sistema di data integration ha un set di processi integrati al livello di metadata per gestire i processi globali, così che qualunque cambiamento sia automaticamente riflesso nel processo intero.

Fornire il giusto risultato di business al momento giusto

Il processo di integrazione per l’Accademy inizia nel momento in cui gli scrutini vengono consegnati ai votanti. Hanno votato sulle categorie per le quali è previsto un accesso? Hanno ricevuto l’informazione correttamente? Una volta che l’informazione è validata si produce un risultato inserito nella busta rossa. Le buste sono passate al presentatore sono ancora parte del sistema di integrazione. Cosa potrebbe andare male?

Scambiare le buste non dovrebbe causare problemi, sempre se nel tuo processo di data integration sono previste funzioni per contrassegnare chiaramente le buste. Qualunque errore umano può indebolire un processo automatico e ben definito, ma più possiamo collegare i dati e i processi insieme in modo automatico, più possiamo fidarci delle informazioni fornite.

Un’informazione certa è il requisito per ogni attività

L’Academy Awards ama i titoli, ma di certo preferisce i titoli che non ne evidenziano gli errori. Le richieste delle attività attuali hanno bisogno di informazioni fidate dai dati che hanno. Le attività odierne richiedono informazioni fidate dai dati che hanno e dalle fonti che non esistevano dieci anni fa. Come posso acquisire quelle informazioni? C’è bisogno di uno strumento di integrazione dei dati che rende automatiche tutte le funzioni e fornisce il diritto di informazione a tutti gli utenti dell’informazione certificata.