Denodo – società specializzata nella gestione dei dati – annuncia importanti miglioramenti alla Denodo Platform, che, sempre meglio, aiuta le organizzazioni a democratizzare l’utilizzo dei dati grazie all’intelligenza artificiale generativa, facilita l’applicazione di policy di sicurezza e di gestione dei costi e consente il self-service per i Data Consumer, in modo che siano autonomi nel creare i propri Data Product.
La novità segue il recente annuncio di un finanziamento da 336 milioni di dollari per Denodo, che sottolinea e rafforza la mission dell’azienda di trasformare il modo in cui le organizzazioni innovano e gestiscono le attività, unificando gli asset di dati in tempo reale e rendendo i dati diffusi e sicuri per tutti gli utenti e le applicazioni aziendali.
“I dati devono essere al centro di ogni organizzazione che voglia essere data-driven e competitiva nell’era della trasformazione digitale”, ha dichiarato Sanjeev Mohan, Principal di SanjMo ed ex VP di Gartner Research, Data and Analytics. “Tuttavia, nella maggior parte dei casi i dati sono profondamente sepolti, di difficile accesso e quasi irraggiungibili per gli utenti aziendali. Ciò ne diminuisce il valore e il potenziale di ottimizzare i processi aziendali e decisionali, nonché di trarre vantaggio dalle nuove tecnologie come la GenAI. Denodo continua a spingere i confini dell’integrazione, della gestione e della distribuzione dei dati utilizzando un approccio logico per cui le organizzazioni possano ottenere il massimo valore dalle loro iniziative”.
Mentre le organizzazioni continuano a espandere l’implementazione di Data Product e nuovi progetti di data analytics su diverse piattaforme e sistemi cloud, si trovano ancora a dover affrontare una serie di sfide. Le nuove funzionalità della Denodo Platform forniscono a tutti gli Stakeholder una solida infrastruttura per accedere in modo semplice a tutti i dati, ovunque essi risiedano e comunque siano fatti, il tutto garantendo prestazioni elevate. Abilitando la self-service BI, la data science, l’integrazione dei dati ibridi/multi-cloud e la creazione di Data Service, per garantire che le organizzazioni ottengano il massimo valore dalle proprie iniziative strategiche, Denodo continua a spingere i confini della gestione dei dati utilizzando un approccio logico.
I miglioramenti chiave della Denodo Platform aiuteranno le aziende a:
- Democratizzare l’uso dei dati con l’AI generativa, consentendo agli utenti aziendali di utilizzare il linguaggio naturale quando interagiscono con i propri dati, senza che siano necessarie competenze SQL o l’accesso a strumenti di BI. Le ultime funzionalità includono integrazioni precostituite con ChatGPT e Azure OpenAI, che consentono l’accesso tramite linguaggio naturale a tutti i dati governati e forniti dalla Denodo Platform.
- Rafforzare lo sviluppo self-service dei Data Product, consentendo ai team aziendali di creare e distribuire i propri Data Product per la collaborazione e la condivisione dei dati, sia all’interno che all’esterno dell’organizzazione. I data user possono creare, distribuire e condividere i propri set di dati direttamente all’interno del Denodo Data Catalog utilizzando procedure guidate di creazione di viste drag-and-drop e uno shell SQL integrato. I flussi di lavoro per la richiesta di accesso ai dati possono essere gestiti all’interno del Denodo Data Catalog, consentendo ai proprietari dei dati di rispondere rapidamente alle richieste e di avere successivamente visibilità sull’utilizzo dei dati sensibili, così da semplificare l’accesso e la governance dei dati stessi.
- Sfruttare la nuova FinOps Dashboard per migliorare i risparmi sui costi del cloud, controllando i costi e ottimizzando i carichi di lavoro, compresi quelli relativi a calcolo e ingresso/uscita dei dati tra diversi database, data lake e altre piattaforme di dati in uso nell’azienda e nel cloud. La nuova FinOps Dashboard della Denodo Platform offre alle operation e al finance viste e report sui vari costi, sostenuti da tutti i carichi di lavoro di dati analitici e operazionali gestiti dal sistema.
- Democratizzare l’analisi dei dati e migliorare la scalabilità in modo redditizio, ottimizzando i carichi di lavoro per l’elaborazione dei dati, in termini sia di prestazioni sia di costi, man mano che i volumi di dati crescono. Denodo ora offre funzionalità integrate di Massive Parallel Processing (MPP) basate su Presto, il principale motore parallelo open-source di query SQL, per migliorare le prestazioni durante l’elaborazione di grandi volumi di dati. In combinazione con altre funzionalità destinate a facilitare l’interazione dei dati, come il Data Catalog e l’integrazione con funzionalità di intelligenza artificiale generativa, queste funzionalità MPP mettono a disposizione la potenza dell’analisi dei dati senza richiedere la conoscenza di SQL o di linguaggi particolari.
- Accelerare la conformità alla privacy, semplificando la gestione dei criteri di controllo dettagliati per l’accesso ai dati. I proprietari dei dati possono ora gestire i controlli di accesso indiretti delle viste derivate, consentendo loro di controllare l’accesso downstream ai loro prodotti di dati (fondamentale per la condivisione dei dati e per le implementazioni multi-tenant). I criteri di accesso possono essere basati sui dettagli della sessione dell’utente, consentendo la sovranità dei dati e altre funzionalità di conformità basate sulla posizione geografica. Infine, i tag e le classificazioni di sicurezza possono essere sincronizzati automaticamente da Collibra e da altri strumenti di governance dei dati.
“Le aziende si stanno affrettando a implementare un numero sempre maggiore di progetti che includono la condivisione e l’analisi dei dati, l’AI generativa e altre funzionalità, e stanno adottando principi di gestione dei dati distribuiti come il data mesh e il data fabric per migliorare l’efficienza, capitalizzare gli asset esistenti, ridurre i rischi ed eseguire analisi migliori”, ha dichiarato Alberto Pan, Executive Vice President e Chief Technical Officer di Denodo. “Gli ultimi miglioramenti apportati alla Denodo Platform consentono alle aziende di rafforzare la sicurezza dei dati, di sfruttare l’AI per migliorare il self-service per i team aziendali e di ottenere il controllo sul FinOps per migliorare le prestazioni e i profitti”.
