Le risorse di dati si riferiscono a un'informazione preziosa per un'organizzazione. Possono essere strutturati o non strutturati e possono essere in una variet\u00e0 di formati come fogli di calcolo, database, documenti, file audio e altro. Hanno valore perch\u00e9 possono essere utilizzati, condivisi o venduti. In sostanza, un asset di dati ha un valore che pu\u00f2 essere realizzato attraverso l'uso.<\/p>\n
Il concetto di \u201cdati come risorsa\u201d esiste da diversi decenni ma ha acquisito maggiore importanza con l\u2019avvento dell\u2019era digitale. Negli anni '60 e '70 il concetto si concentrava prevalentemente sui dati strutturati archiviati nei database tradizionali. Con l\u2019avvento di Internet negli anni \u201980 e \u201990, il potenziale di utilizzo dei dati come risorsa \u00e8 cresciuto in modo esponenziale. Fu in questo periodo che le aziende iniziarono a riconoscere il valore commerciale dei propri dati. Le prime menzioni del termine \u201cdata asset\u201d iniziarono ad apparire alla fine degli anni \u201990 e all\u2019inizio degli anni 2000 nel contesto della business intelligence e del data warehousing.<\/p>\n
Un asset di dati \u00e8 la raccolta di dati di un'entit\u00e0 che ha un elevato valore aziendale. Comprende dati grezzi che sono stati elaborati e trasformati in uno stato pi\u00f9 utile e prezioso. Ci\u00f2 potrebbe includere informazioni su clienti, prodotti, dipendenti o qualsiasi altro tipo di dati che possono essere utilizzati per generare approfondimenti, prendere decisioni o creare prodotti o servizi.<\/p>\n
Queste risorse vengono solitamente archiviate in database, data warehouse o data lake e gestite con strumenti come sistemi di gestione dei dati e piattaforme di business intelligence. Il valore di un asset di dati pu\u00f2 essere misurato in diversi modi, ad esempio il suo potenziale per generare entrate, la sua utilit\u00e0 nel processo decisionale o il suo ruolo nella creazione di un vantaggio competitivo.<\/p>\n
Le risorse di dati hanno solitamente un formato strutturato. Sono archiviati in database o data warehouse e sono generalmente organizzati in tabelle, righe e colonne. Ogni asset di dati ha il proprio schema univoco, ovvero un modello che descrive il modo in cui i dati sono organizzati e accessibili.<\/p>\n
Tuttavia, con l\u2019avvento dei big data e dell\u2019apprendimento automatico, le risorse di dati non strutturati (come file di testo, immagini, video, ecc.) stanno diventando sempre pi\u00f9 importanti. Questi vengono solitamente archiviati in data lake e vengono elaborati utilizzando strumenti avanzati come Hadoop o Spark.<\/p>\n
L'accesso e la manipolazione delle risorse di dati avviene tramite query. Si tratta di richieste specifiche di informazioni dal database. Ad esempio, un'azienda potrebbe interrogare i propri dati sui clienti per scoprire quanti clienti ha in una particolare regione.<\/p>\n
Di seguito \u00e8 riportata una tabella che illustra diversi tipi di asset di dati:<\/p>\n