Il Database Management System (DBMS) è l’infrastruttura che permette di depositare, categorizzare ed estrarre i dati aziendali, e funziona anche come centro di aggiornamento sulle informazioni relative ai dati stessi.
Secondo Gartner, i DBMS prendono parte alla definizione di strategie di ottimizzazione dei comandi e dei processi analitici, influenzando in particolare:
- Il sistema complessivo di transazioni disponibili
- L’organizzazione delle Data Warehouse tradizionali e cloud-based
- Il deep learning della Data Science
- Lo stream dei processi analitici e di estrazione, caricamento e trasformazione
- L’intelligenza operazionale
Si stima che ogni giorno la popolazione mondiale generi 2.5 quintilioni di bytes in dati, la cui gran parte è ancora frammentata, non strutturata e quindi poco utilizzabile.
Ecco perché sistemi moderni di database management offrono vantaggi funzionali all’accessibilità e all’utilizzo dei dati.
Funzioni e vantaggi dei DBMS aziendali
Riduzione delle eccedenze
Gli strumenti di database management hanno meccanismi integrati che selezionano un unico repository collegato a database multipli, eliminando la duplicazione dei dati.
Integrità
E’ la capacità di assicurare la consistenza e la precisione del database. Questa funzione è fondamentale perché garantisce l’accesso ad utenti multipli senza passare attraverso processi di revisione e correzione.
L’integrità è quindi strettamente collegata con l’accessibilità e l’utilizzo.
Sicurezza
L’accesso al database dovrebbe essere permesso solo a utenti autorizzati. Inoltre, un DBMS polifunzionale protegge i dati in esso contenuti da attacchi esterni con programmi anti-malware integrati.
Nel mondo delle telecomunicazioni: i 3 processi chiave
Controllo concorrenziale
In una grande azienda di telecomunicazioni le interazioni devono avvenire in un sistema dati isolato per averne controllo. Ma l’isolamento non può avvenire se più comandi vengono lanciati nello stesso momento (concorrentemente) in un unico database. Il controllo concorrenziale è il meccanismo integrato che permette la continuità e il controllo di ogni singolo input, anche se questi avvengono simultaneamente. Inoltre, è volto a prevenire le interferenze tra più utenti che accedono a un unico database.
Questo tema è fondamentale per il mondo delle telecomunicazioni perché le aziende connettono più poli fra loro e avviano uno scambio di dati più o meno costante che può venire interrotto facilmente dall’accesso multiplo degli users. In questo senso ci sono anomalie classificate che è doveroso identificare e prevenire.
Lettura sporca: quando un utente legge un valore che è stato modificato da un altro user e, possibilmente, avvia un ripristino che non sarebbe stato necessario.
Lettura fantasma: quando un utente cambia uno o più valori dei dati durante il processo di consultazione ed estrazione da parte di un altro utente. E’ un’anomalia comune nelle fasi di calcolo sui risultati ottenuti da una query.
Aggiornamento fittizio: durante il consulto nel database, quando due o più utenti consultano la stessa informazione è possibile assistere a modifiche umane che vengono scambiate per un aggiornamento, ma che invece rappresentano valori erroneamente sovrascritti e salvati.
Recupero dati inconsistente: quando una lettura doppia o multipla di uno stesso dato non fornisce valori uguali. La causa è spesso da attribuire ad altri input avviati in contemporanea alla lettura.
Per ovviare alle problematiche di controllo concorrenziale esistono diverse tecniche.
Locking
Il locking è il blocco della modifica di un gruppo di dati soggetto a transazioni multiple.
Time-stamping
Si tratta di assegnare un identificatore unico a specifiche transazioni e comandi per permettere la riconducibilità degli input.
Multi-version
Creare duplicati (versioni multiple) di uno stesso dato perché possa essere utilizzato indipendentemente da diversi utenti.
Optimistic control
Un processo di validazione per cui si verifica il comando avviato con un ulteriore input dopo l’esecuzione dello stesso.
Allocazione dei dati
L’allocazione dei dati a più database è un processo che dovrebbe focalizzarsi sulla produttività.
Con performance di alto livello irraggiungibili utilizzando un database unico, la distribuzione di numerosi sub-storage permette di:
- Aumentare la disponibilità
- Diminuire i tempi d’accesso
- Espansione semplificata
- Possibile integrazione con altri database esistenti
Alcune delle strategie di allocazione dei dati in un contesto di DBMS su più database sono:
Allocazione Centralizzata
Storage dei dati in un server centrale dove la località è ridotta al minimo. Significa che gli utenti potranno accedere ai dati di tutti i database da un'unica fonte, fatto salvo per quelle informazioni che hanno stretta necessità di essere conservate localmente in altri repository.
Allocazione frammentata
Scomposizione e suddivisione dei singoli dati e redistribuzione degli stessi nella locazione più adeguata. La località è quindi massimizzata, e si punta a scomporre anche tutti gli algoritmi procedurali che lo permettono.
Replicazione completa
Copia di tutti i dati contenuti in ogni locazione. La duplicazione dei contenuti avviene in modo controllato per aumentare la disponibilità e la sicurezza; ciò nonostante, questo processo può risultare in costi più elevati in termini di espansione della capacità.
Replicazione selettiva
E’ un ibrido fra le strategie appena elencate, per cui solo alcuni gruppi di dati vengono replicati e la località è più equilibrata. non esiste uno schema fisso ma un modello di lavoro più funzionale a seconda del modus operandi dell’azienda.
Consultazione dei dati e ottimizzazione
L’ottimizzazione delle query equivale all’eliminazione degli sprechi nel processo di consultazione. In un’azienda di telecomunicazioni è possibile creare algoritmi che analizzino le query e le convertano in un formato comprensibile per gli strumenti di Data Management.
Lo snellimento dei processi è logicamente più complesso in un sistema di più database distribuiti attraverso l’organizzazione; ecco perché per raggiungere performance ottimali bisogna puntare al massimo livello di valutazione e di parsing.
La creazione di un algoritmo che ottimizzi la consultazione avviene sommariamente in tre fasi:
- Una query SQL di alto livello viene portata a un formato adatto al machine reading
- La query viene pianificata secondo una strategia che tenga in considerazione anche la memoria necessaria a processare il comando
- Il piano viene valutato e la valutazione di più processi può avvenire automaticamente, per cui sarà il software scelto a identificare il processo più produttivo.
I DBMS sono solo una delle componenti per ottenere un Data Management efficiente. Il mondo delle telecomunicazioni sta rincorrendo l’evoluzione, ma avrebbe bisogno di essere un passo avanti ad essa.
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