Gli analytics cloud si riferiscono al processo di analisi dei dati archiviati, elaborati e gestiti nel cloud, anzichรฉ su server locali o sistemi on-premise. Questo potente approccio sfrutta le risorse di cloud computing scalabili combinate con un sofisticato software di analisi per identificare i pattern nei dati, estrarre informazioni fruibili e guidare un processo decisionale informato. Man mano che i volumi di dati crescono in modo esponenziale, le tradizionali soluzioni di analytics on-premise fanno fatica a stare al passo sia con le esigenze di performance che con la necessitร di un accesso flessibile tra la forza lavoro distribuita.
L'evoluzione degli analytics cloud
I data analytics hanno subito una trasformazione significativa negli ultimi due decenni. Alla fine degli anni '90, il concetto di "big data" รจ emerso per descrivere set di dati sempre piรน grandi che si trovano in settori come l'energia, i servizi finanziari e la sanitร . Le tradizionali soluzioni di analytics on-premise, con la loro capacitร fissa e i requisiti hardware ad alta intensitร di capitale, non sono in grado di gestire in modo efficiente questo universo di dati in espansione.
L'introduzione di framework di calcolo distribuiti come Apache Hadoop a metร degli anni 2000 ha posto le basi per l'elaborazione di enormi dataset, ma le organizzazioni hanno ancora dovuto affrontare ostacoli sostanziali. Con la maturazione del cloud computing negli anni 2010, ha fornito la base perfetta per le funzionalitร di analytics di nuova generazione, offrendo un'allocazione flessibile delle risorse, modelli di prezzi basati sui consumi e una complessitร operativa ridotta.
Il panorama degli analytics cloud di oggi riflette una realtร ibrida, con la maggior parte delle aziende che gestiscono workload di analytics in una combinazione di sistemi on-premise, private cloud e servizi di Public Cloud. Questo approccio ibrido consente alle organizzazioni di mantenere il controllo sui dati sensibili sfruttando al contempo la scalabilitร e i servizi specializzati disponibili nel cloud.
Come funziona Cloud Analytics
Gli analytics moderni sulle piattaforme cloud integrano diversi componenti critici per fornire insight su vasta scala:
- Origini dati: Gli analytics cloud iniziano con dati di input diversi, dai database e sistemi CRM tradizionali ai sensori IoT, agli analytics web e ai feed dei social media.
- Data storage: I data warehouse e i data lake cloud fungono da repository centralizzati per i dati strutturati e non strutturati.
- Elaborazione delle applicazioni: I servizi cloud specializzati gestiscono la trasformazione, la pulizia e la standardizzazione dei dati per garantire set di dati pronti per gli analytics.
- Risorse informatiche: La potenza di calcolo Elastic consente alle organizzazioni di scalare le capacitร di elaborazione in base alle esigenze dei workload.
- Modelli di analytics: Gli algoritmi matematici e i modelli di dati consentono di eseguire qualsiasi cosa, dall'analisi delle tendenze di base alle sofisticate funzionalitร predittive.
- Strumenti di visualizzazione: Le dashboard interattive trasformano i dati complessi in formati accessibili e fruibili.
Negli ambienti di analytics cloud, i dati seguono in genere un approccio di estrazione, caricamento e trasformazione (ELT), un'evoluzione rispetto ai tradizionali processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) utilizzati negli ambienti on-premise. L'architettura di calcolo distribuita del cloud consente l'elaborazione pushdown, in cui i workload analitici vengono eseguiti direttamente all'interno del data warehouse cloud invece che su un server di analytics separato. Questo approccio รจ noto per ridurre i tempi di elaborazione e i costi.
Modelli di deployment di Cloud Analytics
Le organizzazioni possono implementare gli analytics cloud attraverso diversi modelli di deployment, ciascuno con vantaggi e considerazioni distinti.
Analytics Public Cloud
Gli analytics del public Public Cloud sfruttano l'infrastruttura cloud di terze parti di provider come AWS, Microsoft Azure e Google Cloud. Ha i seguenti vantaggi:
- deployment rapido con un investimento iniziale minimo
- Scalabilitร virtualmente illimitata per volumi di dati in crescita
- Accesso a modelli AI/ML all'avanguardia e strumenti di elaborazione dati specializzati
- Prezzi basati sui consumi che allineano i costi all'utilizzo effettivo
Tuttavia, gli analytics del Public Cloud presentano anche considerazioni sulla sovranitร dei dati, sui requisiti di conformitร e sulle potenziali commissioni di uscita quando si estrae un grande volume di dati.
Analytics Private Cloud
Gli analytics del private Private Cloud offrono funzionalitร di tipo cloud all'interno di un ambiente dedicato, offrendo:
- Miglioramento dei controlli di sicurezza e conformitร per i settori regolamentati
- Maggiori opzioni di personalizzazione per requisiti di performance specifici
- Strutture di costo prevedibili senza costi di uscita variabili
- Integrazione diretta con i sistemi legacy e le origini dati on-premise
Analytics ibridi e multi-cloud
L'hybrid cloud data analytics fornisce funzionalitร di analytics coerenti in ambienti on-premise, di Private Cloud e di Public Cloud. Questo approccio offre alle organizzazioni una notevole flessibilitร per:
- Implementa i workload nell'ambiente piรน appropriato in base a costi, performance e requisiti di sicurezza
- Mantieni i dati sensibili on-premise sfruttando al contempo le risorse di elaborazione del Public Cloud
- Implementare una governance dei dati adeguata in modo coerente in tutti gli ambienti
- Crea un'esperienza dati unificata indipendentemente da dove risiedono i dati
Vantaggi aziendali degli analytics cloud
Gli analytics cloud offrono valore in piรน dimensioni, dall'efficienza finanziaria allo sviluppo di capacitร strategiche.
Ottimizzazione finanziaria ed efficienza delle risorse
Gli analytics cloud passano dai modelli di Capital Expenditure (CapEx) a quelli di Operational Expenditure (OPEX). Questa flessibilitร finanziaria consente alle organizzazioni di:
- Elimina l'overprovisioning scalando le risorse per soddisfare la domanda effettiva
- Riduci i costi di gestione dell'infrastruttura scaricando la manutenzione hardware
- Accelera il time-to-value implementando funzionalitร di analytics in pochi giorni anzichรฉ in mesi
- Riduci al minimo il debito tecnico grazie agli aggiornamenti continui e automatici della piattaforma
Per le organizzazioni con esigenze di analytics stagionali, la possibilitร di regolare dinamicamente le risorse di calcolo offre un valore particolare. Ad esempio, un'azienda retail puรฒ scalare la capacitร di analytics durante la stagione dello shopping natalizio per elaborare i dati sul comportamento dei clienti. In questo modo puรฒ essere ridotto durante i periodi piรน lenti. L'azienda puรฒ fare tutto questo senza investire in un'infrastruttura permanente.
Collaborazione migliorata e informazioni approfondite democratizzate
Gli analytics cloud eliminano i silos di dati tradizionali creando un ambiente centralizzato e accessibile. Ha i seguenti vantaggi:
- Migliore collaborazione interfunzionale con fonti di dati coerenti
- Processo decisionale accelerato grazie alle funzionalitร di analytics self-service
- Maggiore condivisione delle conoscenze tramite dashboard basate su cloud accessibili da qualsiasi luogo
- Aumento dell'alfabetizzazione dei dati man mano che un numero sempre maggiore di dipendenti si impegna con gli strumenti analitici
Il modello cloud supporta anche gli ambienti di lavoro remoti e ibridi fornendo un accesso coerente alle funzionalitร di analytics indipendentemente dalla posizione.
Performance scalabili con insight piรน rapidi
Le piattaforme di analytics cloud eccellono nella gestione di dataset di grandi dimensioni e workload analitici complessi che potrebbero sovraccaricare i sistemi tradizionali. Le risorse di calcolo elastiche consentono alle organizzazioni di:
- Elabora volumi di dati esponenzialmente piรน grandi tra le operations aziendali
- Esegui modelli analitici complessi che sarebbero impraticabili sull'hardware convenzionale
- Riduci i tempi di query ed elaborazione da ore a minuti o secondi
- Supporta gli analytics in tempo reale per operazioni urgenti
Guida all'implementazione di Cloud Analytics
Sebbene i vantaggi degli analytics cloud siano sostanziali, la realizzazione del loro pieno potenziale richiede un'attenta pianificazione ed esecuzione.
Valutazione e pianificazione strategica
Le implementazioni di analytics cloud di successo iniziano con una valutazione approfondita di quanto segue:
- Panorama degli analytics attuali: Strumenti, origini dati ed esigenze degli stakeholder esistenti
- Ambiente tecnico: Funzionalitร dell'infrastruttura e requisiti di integrazione
- Requisiti di governance dei dati: Protocolli di sicurezza e requisiti di conformitร
- Preparazione organizzativa: Disponibilitร delle competenze e necessitร di gestione dei cambiamenti
Le organizzazioni devono dare prioritร ai casi d'uso che forniscono valore aziendale tangibile all'inizio del processo di implementazione, creando slancio per un'adozione piรน ampia.
Strategie di gestione e integrazione dei dati
Un'analisi efficace del cloud dipende da un'integrazione dei dati affidabile e di alta qualitร . Le organizzazioni dovrebbero sviluppare strategie complete per:
- Migrazione dei dati: Spostamento efficiente dei dati storici rilevanti sulle piattaforme cloud
- Integrazione continua dei dati: Creazione di pipeline affidabili per aggiornamenti continui
- Gestione della qualitร dei dati: Implementazione di regole di convalida e processi di pulizia
- Gestione Metadata: Creazione e manutenzione dei dizionari di dati
In particolare negli ambienti hybrid cloud, le organizzazioni devono affrontare la sfida della data gravity, ovvero la tendenza dei workload di analytics a spostarsi verso posizioni di data storage per ridurre al minimo la latenza e i costi di trasferimento. Soluzioni come Pure Storageยฎ Pure Cloud Block Storeโข forniscono file services cloud-native a performance elevate che consentono un accesso trasparente ai dati tra gli ambienti.
Tendenze future negli analytics cloud
Il panorama dei data analytics cloud continua a evolversi rapidamente, con l'emergere di diverse tendenze chiave:
- Analytics basati sull'AI: Analytics potenziati che utilizzano l'AI per automatizzare la preparazione dei dati e il rilevamento degli Insight, insieme a interfacce in linguaggio naturale che consentono agli utenti aziendali di eseguire query sui dati attraverso interazioni conversazionali
- Architetture distribuite: Approcci mesh che distribuiscono l'elaborazione degli analytics in piรน ambienti e analytics federati che consentono di ottenere insight tra i dataset senza consolidare le informazioni sensibili
- Accesso democratizzato: Strumenti di analytics low-code/no-code che consentono agli utenti aziendali di creare analisi personalizzate senza programmazione e analytics integrati che integrano gli insight direttamente nelle applicazioni operative
Trasforma il tuo business con gli analytics cloud
Gli analytics cloud rappresentano un cambiamento fondamentale nel modo in cui le organizzazioni ottengono valore dalle proprie risorse di dati. La combinazione di infrastruttura scalabile, funzionalitร analitiche avanzate e modelli di deployment flessibili consente alle aziende di trasformare i dati in intelligence fruibile in modo piรน efficiente che mai.
Alla base di qualsiasi iniziativa di analytics cloud di successo c'รจ un'infrastruttura dati solida e flessibile in grado di supportare workload analitici diversi, garantendo al contempo sicurezza, performance e accessibilitร . Le soluzioni Pure Storage, incluso Pure Cloud Block Store, forniscono alle organizzazioni le basi necessarie per creare ambienti di analytics potenti e scalabili.
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