Ma cosa sono le applicazioni dati? Da un mare di dati a un'infinità di informazioni utili

I Big Data hanno invaso il mondo intero. Un tempo, per misurare i volumi di dati generati a livello globale bastavano i terabyte, ma oggi quel volume è aumentato fino ai petabyte e addirittura agli zettabyte, e gran parte di quei dati risiede al di fuori dei sistemi transazionali e di ricerca delle aziende. 

Infatti, nel tempo che impieghi a leggere i pochi paragrafi di questo articolo, su YouTube vengono caricate più di 50 ore di video, nei motori di ricerca vengono lanciate milioni di ricerche e nei siti e-commerce si svolgono transazioni per milioni di dollari. Tuttavia, questo aumento dei volumi di Big Data non è limitato solamente alle aziende che si occupano di tecnologia, ma sta interessando praticamente tutti i settori. 

Le applicazioni per la gestione dei Big Data, come quelle per il marketing personalizzato o l'ordinazione predittiva delle scorte di magazzino, esistono ormai da molto tempo, ma la maggior parte delle aziende non è ancora riuscita a organizzare i propri Big Data per poterle sfruttare in modo proficuo.  

Ma cosa sono esattamente i Big Data? Si tratta di un fenomeno che determina la generazione di volumi di informazioni superiori a quelli che possono essere elaborati dai sistemi di gestione dati attuali. In pratica, l'azienda possiede moltissimi dati, ma pochissime informazioni.

La capacità di utilizzare queste enormi quantità di dati per generare informazioni approfondite all’avanguardia, che possono essere sfruttare per prendere decisioni di business intelligenti, può cambiare radicalmente il destino di un'azienda, ma senza gli strumenti necessari per interpretare questi dati, ci si ritrova semplicemente con enormi database in attesa di essere utilizzati. 

Le applicazioni dati sono state espressamente concepite per risolvere il problema dei Big Data. 

Che cosa sono esattamente le applicazioni dati, e come funzionano?

Il concetto di applicazioni dati è relativamente nuovo e non esiste ancora una definizione univoca. Inoltre, tecnicamente tutte le applicazioni sono basate sui dati, perché per funzionare hanno bisogno dei dati. 

Tuttavia, nel contesto della business intelligence e degli analytics, le applicazioni dati sono caratterizzate da un'interfaccia utente grafica (GUI, Graphical User Interface) che mostra agli utenti le risorse disponibili nei database, permettendo ad esempio ai business analyst di eseguire query personalizzate per interrogare un database al fine di prendere decisioni più informate. 

In pratica, le applicazioni dati (da non confondere con le applicazioni database) forniscono una combinazione fra visualizzazioni dei dati e applicazioni web, permettendo agli utenti finali (come decision-maker, esperti in materia e persino consumatori) di visualizzare e manipolare efficacemente set di dati di grandi dimensioni.

I siti web di prenotazioni dei viaggi costituiscono un ottimo esempio. Ad esempio, Orbitz e Kayak gestiscono notevoli quantità di dati che devono essere spostate e visualizzate in modo interattivo, per consentire ai consumatori di trovare e prenotare agevolmente il volo che stanno cercando. 

Se questi siti permettessero solo di trovare le informazioni sugli aerei, ma poi fosse necessario chiamare un'agenzia viaggi per prenotare effettivamente il volo, sarebbe tutto molto più complicato, e sicuramente poco pratico. 

Tuttavia, questo è esattamente quello che succede in molte aziende che non riescono a gestire efficacemente gli enormi volumi di Big Data a disposizione. Le applicazioni dati hanno proprio lo scopo di passare da un ambiente in cui gli utenti finali riescono a malapena a cercare i dati e utilizzarli per la generazione dei report, a uno in cui tutti possono visualizzare, interpretare e interagire facilmente con i Big Data durante le mansioni lavorative quotidiane.

Esempi di applicazioni dati 

Di seguito sono riportati alcuni esempi di applicazioni dati:

• Orbitz: tecnicamente, il sito web di Orbitz è un aggregatore di tariffe di trasporto che include un motore di metaricerca. È basato su una combinazione di piattaforme Red Hat Linux e Solaris, e si avvale di un ambiente Java organizzato in cluster. Orbitz collabora con brand di tutto il mondo, pertanto deve essere in grado di distribuire con precisione informazioni provenienti da diversi Paesi e aziende, in valute diverse, offrendo al tempo stesso un'esperienza stabile e coerente a tutti gli utenti finali, indipendentemente dalla posizione. 
• Exaptive: è una società di sviluppo software che punta a promuovere l'innovazione attraverso la connessione di dati, strumenti e persone, per consentire una collaborazione spontanea che favorisce la produttività e il processo creativo. I suoi clienti includono organizzazioni sanitarie che utilizzano le applicazioni di gestione dati per trovare le risorse nascoste nei dati sanitari pubblici, evitare le ridondanze e accelerare la condivisione delle conoscenze epidemiologiche. 
• Dataiku: è una data platform all-in-one centralizzata, che aiuta le aziende ad aggregare, visualizzare e interagire con i Big Data a disposizione. Dagli analytics su vasta scala alla tecnologia AI di livello enterprise, la piattaforma self-service Dataiku permette alle aziende di sfruttare il machine learning per le attività operative, allo scopo di individuare e utilizzare preziose informazioni approfondite con la massima facilità.

L'ostacolo delle infrastrutture legacy allo sfruttamento delle applicazioni dati in ambiente aziendale

Le applicazioni dati possono fornire vantaggi enormi ad aziende di tutti i tipi. Purtroppo, molte aziende risentono di una scarsa mobilità dei dati dovuta a infrastrutture IT legacy frammentarie, come i data silo. 

Per sfruttare appieno il potenziale delle sue applicazioni dati, un'azienda deve avere la possibilità di accedere a tutti i dati a disposizione, ma poiché i dati che risiedono nelle infrastrutture IT legacy sono in genere organizzati in base ai reparti interni, ciascuno dei quali utilizza propri workflow, termini tecnici e software, gran parte dei dati raccolti non viene trasferita o trasmessa agevolmente alle altre aree dell'organizzazione. In pratica, la natura compartimentata delle infrastrutture IT legacy costituisce un notevole ostacolo alla mobilità dei dati all'interno dell'azienda. 

La compartimentazione del data storage produce diversi effetti negativi, tra cui:

• Costi superiori, dovuti alla complessità di gestire un ecosistema dati frammentato
• Incoerenze, ridondanze e, in generale, mancanza di sincronizzazione fra i dati dei diversi reparti
• Scarsa mobilità dei dati fra i sistemi on-premise e l'infrastruttura cloud

Per sfruttare efficacemente le applicazioni per Big Data, l'azienda deve modernizzare l'infrastruttura IT e passare a un'applicazione di gestione dati.

Accelerare le applicazioni dati con Pure Storage

Il futuro dei dati sarà caratterizzato da Big Data, velocità e consolidamento, e le esaustive soluzioni di data storage Pure Storage ti permetteranno di affrontarlo a testa alta. 

Leader nel Gartner® Magic Quadrant™ 2021 per lo storage primario, Pure offre un data storage flessibile, agile e facile da gestire. 

L'uso delle soluzioni Pure come base per le applicazioni dati offre notevoli vantaggi, tra cui:

• Consolidamento in un data hub unificato, in grado di sostenere l'alta velocità di trasmissione per lo streaming dei dati da origini diverse
• Aggiornamenti realmente non disruptive tramite il programma Evergreen™, senza downtime né migrazioni dei dati
• Un sistema di gestione dati semplificato, che combina i vantaggi economici del cloud con il controllo e l'efficienza dell'ambiente on-premise
• Flash storage scale-out veloce ed efficiente con FlashBlade®

Memorizzando tutti i dati aziendali in una piattaforma reattiva e facile da esplorare, come Pure Storage®, hai la possibilità di svelare le informazioni approfondite nascoste e sfruttarle al meglio per raggiungere i tuoi obiettivi di business. Dall'immissione di nuovi prodotti sul mercato all'aumento della data protection, fino all'accelerazione delle applicazioni di base, Pure offre i livelli di performance e scalabilità necessari per soddisfare le esigenze dei dati di oggi.