Analytics Cloud: più performante, più veloce, più conveniente… Sei modi per dimostrarlo!

L’analitica è una delle funzioni aziendali che si adatta perfettamente a cloud pubblici o ibridi. Le società stanno passando a strumenti analitici basati sul cloud per: accedere in modo più facile a una crescente quantità di dati, migliorare la condivisione e la collaborazione dei dati, velocizzare l’acquisizione di informazioni approfondite e il time-to-value, e infine per ridurre i costi operativi.

Secondo il report di IDC, “FutureScape: Worldwide Big Data and Analytics 2016 Predictions,” da qui alla fine del 2020, la spesa destinata alla tecnologia di big data e analytics su cloud crescerà ad una velocità 4,5 volte superiore rispetto alla spesa destinata alle soluzioni on-premises.

I componenti del processo di analisi dei dati, riscontrabili nel cloud, includono i seguenti elementi:

  • Risorse di calcolo e di archiviazione basate sull’uso
  • Fonti di dati strutturati e non strutturati, come dati ospitati, magazzini e archivi
  • Modelli di dati e applicazioni di elaborazione di eventi complessi
  • Modelli analitici e strumenti di business intelligence (BI)
  • Applicazioni di collaborazione per la condivisione dei risultati
  • Gestione delle informazioni e delle prestazioni aziendali
  • Soluzioni per governance, rischi e conformità

Illustriamo qui di seguito alcune delle ragioni per cui gli analytics su cloud riscuotono tanto successo presso le aziende odierne:

1. Il cloud è dove si trovano i dati – Se intendete unire ed analizzare dati interni ed esterni provenienti da social media, servizi in abbonamento di terzi e altre fonti in tempo reale o quasi, il cloud è il luogo in cui troverete questi dati. Il “Global Cloud Index (2015-2020)” di Cisco® prevede che il traffico su cloud aumenterà di 3,7 volte entro il 2020; passando dai 3,9 zettabyte (ZB) all’anno (calcolati nel 2015) ai 14,1 ZB all’anno.

Se consideriamo il crescente tempo di ciclo per le nuove installazioni e il progressivo aumento dei costi relativi ad archiviazione, energia, raffreddamento e gestione, la compressione in un archivio on-premises di elevati volumi di dati strutturati o non strutturati, da elaborare e analizzare, non costituisce la soluzione più agile o più economicamente vantaggiosa per le aziende. La maggiore flessibilità offerta dall’archiviazione e dall’elaborazione delle risorse sul cloud può contribuire ad attenuare il dilemma del sovraccarico di dati che affligge le aziende, facilitando in modo notevole l’analisi dei dati e velocizzando la corrispondente acquisizione di informazioni approfondite.

2. Prestazioni e scalabilità – Molte delle piattaforme analitiche in-house sperimentano gravi carenze riguardo a prestazioni e scalabilità, dovute a elementi come: mancanza di un magazzino dati efficiente, connessioni dati inefficaci e ad alta latenza (normalmente sulla rete Internet pubblica) o scarsità di competenze e strumenti che consentano di trattare con una certa velocità l’enorme domanda accumulatasi in materia di business intelligence in tempo reale e di rispondere a quesiti mirati.

Al di là di tutte queste sfide, la latenza rappresenta il fattore che può generare l’impatto più significativo e duraturo sulle prestazioni e sulla scalabilità dell’analitica. Implementando interconnessioni dirette, tra i dati e gli strumenti analitici nel cloud, è possibile ridurre la latenza a meno di dieci millisecondi. E quando sorge un’improvvisa esigenza di maggiore scalabilità e potenza di elaborazione, trovate la soluzione proprio qui, nel cloud, pagando solo per ciò che vi serve, quando vi serve.

3. Time-to-value – È indiscutibile che la realizzazione di una piattaforma analitica sfruttabile richieda un impegno notevole e dispendioso in termini di tempo, anche per dipartimenti IT di una certa rilevanza. Nel cloud tutte le attività di elaborazione dati e di impostazione (e ridondanza) degli strumenti analitici vengono svolte per voi, quindi potete iniziare ad acquisire, in modo tempestivo, informazioni affidabili e approfondite, basate sui dati con conseguente assunzione immediata di decisioni più consapevoli sulle operazioni e sul prodotto. Inoltre potrete rendere gli strumenti analitici prontamente operativi nel momento in cui vi occorreranno per applicazioni che giocano un ruolo critico nella vostra missione, come ad esempio la risoluzione di un’improvvisa violazione della sicurezza della rete o dei dati.

4. Collaborazione – Secondo la relazione dell’Harvard Business Review “2015 Analytic Services”, il 72% dei dirigenti IT ritiene la collaborazione il fattore trainante principale che porta all’adozione del cloud. Gli analytics rappresentano una funzione estremamente collaborativa che tende ad operare meglio nel cloud grazie alla disponibilità di accesso alle applicazioni di dati, elaborazione e business intelligence. Può includere anche capacità come, la condivisione di dati e visualizzazioni, oltre all’analisi interaziendale che permette di rendere i dati grezzi e le informazioni risultanti più accessibili per una base utenti più ampia e distribuita.

5. Sicurezza – Esatto, la sicurezza. Potreste mostrarvi riluttanti a posizionare i dati nel cloud, ma la realtà è che le più rilevanti violazioni cibernetiche dei big data colpiscono i sistemi aziendali on-premises, la cui sicurezza spesso non è garantita quanto quella dei servizi cloud. Le violazioni di dati segnalate contro i servizi di analitica in cloud sono state inferiori rispetto a quanto accaduto per i sistemi on-premises. La probabilità di tali violazioni diminuisce ulteriormente se l’accesso ai dati tra utenti, applicazioni, analitica e cloud passa per un’interconnessione diretta e sicura, superando l’Internet pubblico.

6. Poca manutenzione e bassi costi – Le piattaforme analitiche tendono a richiedere frequenti aggiornamenti, migrazioni, riprogettazioni e altri interventi di manutenzione continuativi. Posizionando le vostre risorse e capacità di analisi dei dati nel cloud, potete essere certi di disporre sempre degli ultimi aggiornamenti, oggi e in futuro. I costi possono essere gestiti più facilmente se l’accesso ai dati e alle risorse analitiche segue un modello di determinazione dei prezzi incentrato sull’uso del cloud invece di sovradimensionare l’infrastruttura IT in vista di picchi di consumo.

La maggior parte delle imprese preferisce le infrastrutture di dati e analytics su cloud ibrido, in cui possono sfruttare le risorse scalabili del cloud pubblico, continuando ad assicurare la privacy e il controllo per i carichi di lavoro più sensibili su un cloud privato o sulle infrastrutture on-premises. Usufruire di una piattaforma di colocation e interconnessione globale e avvalersi di soluzioni come Equinix Data Hub e Cloud Exchange, che offrono connettività diretta e sicura tra le infrastrutture on-premises e cloud, accelera l’accesso ai dati distribuiti e alle risorse di analitica del cloud in periferia, in prossimità del luogo di creazione dei dati.

Vi invitiamo a leggere la Sintesi sulla soluzione Equinix Data Hub per capire in che modo la vostra organizzazione può sfruttare le numerose modalità in cui le risorse di analytics cloud possono rappresentare una soluzione migliore, più facile e più conveniente per acquisire preziose ed approfondite informazioni sulle operazioni e sui clienti della propria azienda.