Data warehouse e analytics: tutta la potenza del cloud

La trasformazione che stanno vivendo oggi quasi tutte le tipologie di aziende, seppur a varie velocità e con differenti livelli di maturità, va certamente connotandosi e disegnandosi attraverso modelli basati sull’utilizzo della tecnologia quale core dell’intero business. Un cambiamento che richiede per le imprese di poter analizzare grandi volumi di dati nel luogo in cui si trovano semplificandone l'elaborazione ad elevate velocità, in un ambiente sicuro ed ottenendo insight di valore, con minori difficoltà e complessità. È questo il ‘sogno’ di molte aziende che vivendo nel pieno dell’App Economy si trovano a dover fare i conti con la crescente proliferazione di nuove tipologie di dati, da un lato, e la necessità di ottenere insights differenzianti in real-time, dall’altro. Esigenze che stanno profondamente trasformando le piattaforme di data warehousing chiamate ora a rispondere a richieste di workload differenzati in tempi sempre più brevi, così come emerso nel corso del recente webinar di ZeroUno intitolato “Hybrid data warehouse: flessibilità e potenza in cloud”.

I relatori del webinar, da sinistra: Stefano Uberti Foppa, Direttore di ZeroUno, Alessandro Piva, Responsabile della Ricerca dell'Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence Politecnico di Milano, Romualdo Gobbo, Ceo di Newlog Consulting e Fabrizio Napolitano, Analytics Architect di Ibm Italia

“La gestione e l’analisi dei dati con una rinnovata capacità di identificazione di nuove informazioni utili al business rappresentano senz’altro una delle aree di maggior investimento Ict degli ultimi anni”, osserva in apertura di lavori Stefano Uberti Foppa, Direttore di ZeroUno. “C’è un tema oggi non soltanto di gestione quantitativa del dato utile al business ma soprattutto di comprensione e gestione qualitativa di esso che deve però attuarsi con una certa rapidità in funzione di una competizione sempre più globale e dinamica. In quest’ottica, l’accesso in cloud a data warehouse e sistemi di analytics diventa se non una strada obbligata una via percorribile rispetto allo scenario di maturità entro il quale il cloud si sta determinando”.

Il Mercato Analytics nel 2016 – Fonte: Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence Politecnico di Milano

A confermare tale visione è Alessandro Piva, Responsabile della Ricerca dell'Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence Politecnico di Milano, il quale proprio durante il webinar ha presentato alcuni interessanti risultati circa la maturità tecnologica e di servizio cloud sul fronte analytics e data warehouse: “Guardando in generale ai sistemi di Business Intelligence parliamo di un mercato che, complessivamente, nel 2015 ha raggiunto in Italia i 790 milioni di Euro con un +14% rispetto all’anno precedente, dove a far registrare la crescita maggiore sono i progetti Big Data analytics (+34% tra 2014 e 2015); osservando poi il mercato cloud in Italia, sempre in termini generali, si nota un andamento di crescita costante con numeri che nel 2015 hanno superato gli 1,5 miliardi di Euro all’interno dei quali i servizi Paas di data warehouse o Saas di analytics stanno certamente ricoprendo un ruolo primario”.

Come il cloud può esprimere valore di business

L'architettura creata da Newlog Consulting

Nel corso del webinar organizzato in partnership con Ibm questi aspetti sono stati analizzati in dettaglio anche attraverso alcuni casi concreti quali il progetto realizzato da Newlog Consulting, descritto in prima persona dal Ceo Romualdo Gobbo, che ha sviluppato, testato e messo in produzione in pochissimo tempo una soluzione per tracciare la spedizione, la consegna ed eventuali resi di prodotti nei circa 10mila e più punti di delivery sul territorio nazionale di una azienda italiana di logistica, attraverso soluzioni in cloud Ibm su SoftLayer. “L’accesso ad un sistema Paas di data warehouse e di una soluzione Saas di analytics rappresentavano l’unica via possibile per poter sviluppare il progetto nei tempi richiesti, cioè un mese – spiega Gobbo -. Ci è stata richiesta una soluzione in grado di portare visibilità condivisa dell'intero processo di distribuzione a tutti gli stakeholder del sistema logistico (dapprima confinati all'interno dei propri silos operativi), con la possibilità di gestire i trasferimenti dei dati con strutture variabili e dinamiche per tutti gli operatori della filiera ma senza intervenire sulle interfacce attraverso le quali erano abituati ad operare ed interagire. Il tutto con un’accessibilità del sistema 24×7 e monitoraggio funzionale anche in ottica DevOps”.

Data warehouse per le connected cars – Fonte: Ibm

E parla di ‘valore di business’ del cloud anche Fabrizio Napolitano, Analytics Architect di Ibm Italia, focalizzando in particolare l’attenzione sull’hybrid data warehouse quale elemento tecnologico e strategico in un progetto di IoT messo a punto da una nota casa automobilistica americana: “il numero sempre più elevato di sensori integrati in una vettura devono trasmettere in real-time tutti i dati raccolti verso i sistemi di analisi, affinché questi possano correlarli e analizzarli direttamente nella loro forma nativa (senza doverli quindi ‘adeguare’ ai sistemi di data warehouse più tradizionali) insieme a tutta la mole di dati proveniente dagli altri sensori a bordo dei milioni di auto connesse che ormai circolano già sulle strade (nonché con i dati provenienti dai sistemi It interni tradizionali della casa automobilistica) – spiega Napolitano -, restituendo sempre in real-time informazioni utili alla casa automobilistica per migliorare il servizio post-vendita, la manutenzione, la customer care oppure offrire servizi aggiuntivi ed innovativi ai propri clienti”.

L’impreparazione sugli impatti

Il Poll lanciato durante la diretta

Uno dei momenti di maggior interattività, insieme al dibattito scaturito attraverso la chat di conversazione della piattaforma cui erano collegati gli ospiti del webinar, ha visto il pubblico connesso coinvolto in un ‘instant poll’ attraverso il quale è stato chiesto di fornire alcune risposte circa la natura degli impatti e le problematiche più comuni che le aziende si trovano a dover fronteggiare nel momento in cui si avvicinano a sistemi di analytics o data warehouse ‘as a service’. Il 55% delle persone collegate ha identificato nel cambio di approccio verso l’It Service Design (integrazione di differenti sub-servizi It per costruire il servizio digitale di business) l’elemento di maggior criticità, seguito con il 36% dalla necessità di intervento sul piano della revisione della struttura It con l’ingresso di nuove figure (supply chain manager, data scientist, ecc.); questo secondo punto di vista si collega direttamente ad un’altra risposta dalla quale si evince la difficoltà di molti dipartimenti It nel ridefinire i ruoli e le capacità di demand management (9%).