Data Governance
Obiettivi: La Data Governance (DG) è definita come l'esercizio dell'autorità e del controllo (pianificazione, monitoraggio e applicazione) nella gestione degli asset dati. Tutte le organizzazioni prendono decisioni sui dati, a prescindere dal fatto che esse abbiano una funzione formale di...
Data Architecture
Obiettivi: Con il termine architettura (Architecture) ci si riferisce all'arte e alla scienza delle costruzioni, in particolare, per architettura s'intende una disposizione organizzata di elementi componenti destinati a ottimizzare la funzione, le performance, la fattibilità, i costi e l'estetica di...
Data Modeling e Design
Obiettivi: Data modeling è il processo di scoperta, analisi e studio dei requisiti dei dati, e la loro successiva componente fondamentale della gestione dei dati. Il processo di modeling richiede che le organizzazioni scoprano e documentino il modo in cui...
Data Storage e Operations
Obiettivi: Data Storage e Operations comprende la progettazione, l'implementazione e il supporto dei dati archiviati per massimizzare il valore lungo tutto il loro ciclo di vita, dalla creazione/acquisizione all'eliminazione. Data Storage e Operations comprende due attività secondarie, il supporto del...
Data Security
Obiettivi: Data Security racchiude la pianificazione, lo sviluppo e l'esecuzione delle politiche e procedure di sicurezza delle informazioni. Le specifiche della data security differiscono a seconda dell'industria e della nazione, ma in ogni caso lo scopo delle pratiche di data...
Data Integration e Interoperability
Obiettivi: Integrazione dei dati e interoperabilità (Data Integration & Interoperability, DII) descrive i processi relativi allo spostamento e al consolidamento dei dati all'interno e tra data store, applicazioni e organizzazioni. L'integrazione consolida i dati in forme coerenti, fisiche o virtuali;...
Document e Content Management
Obiettivi: Document and Content Management (Gestione dei Documenti e dei Contenuti) comporta il controllo dell’acquisizione, conservazione, accesso ed utilizzo dei dati e delle informazioni archiviati al di fuori dei database relazionali (relational databases). Il suo compito è quello di preservare...
Reference e Master Data
Obiettivi: In qualsiasi organizzazione, certi dati sono necessari in tutte le aree, processi e sistemi di business. Se tali dati sono condivisi e tutte le unità di business possono accedere agli stessi elenchi di clienti, codici di località geografiche, elenchi...
Data Warehousing e Business Intelligence
Obiettivi: ll concetto di Data Warehouse è emerso negli anni '80, quando la tecnologia ha permesso alle organizzazioni di integrare i dati provenienti da una serie di fonti in un modello comune di dati. I dati integrati promettevano di fornire...
Metadata Management
Obiettivi: I metadati includono informazioni su processi tecnici e aziendali, regole e vincoli relativi ai dati e strutture logiche e fisiche dei dati. Descrivono i dati stessi, i concetti che i dati rappresentano e le connessioni tra i dati e...
Data Quality
Obiettivi: Un management efficace dei dati implica una serie di processi complessi e correlati che consentono a un’organizzazione di utilizzare i propri dati per raggiungere obiettivi strategici. Il data management include la capacità di progettare i dati per le applicazioni,...
Big Data e Data Science
Obiettivi: Dall'inserimento dei Big Data all'interno del data warehousing e degli ambienti di Business Intelligence, le tecniche di Data Science vengono utilizzate per fornire una vista proiettata sul futuro ("windshield") dell'organizzazione. Le capacità predittive, in tempo reale o basate su...