Che cos'è la Cloud Analytics?

Analytics in cloud si riferisce a un modello di servizio in cui uno o più elementi chiave della data analytics sono implementati nel cloud. Questo modello può utilizzare diversi strumenti e applicazioni per analizzare i dati, quantificare le prestazioni, estrarre e classificare le informazioni aziendali e aumentare l'efficienza complessiva delle operazioni.

L'analytics in cloud utilizza varie tecnologie per archiviare ed elaborare grandi insiemi di dati, come Hadoop, Apache Spark, Amazon Redshift, Google BigQuery e SQL Server. Inoltre, include un software specializzato per l'esecuzione di operazioni di analisi avanzate, come la modellazione predittiva e le tecniche di ottimizzazione. Spesso utilizza visualizzazioni potenti per mostrare i dati in formati visivamente accattivanti.

L'analytics in cloud opera in genere su un modello di prezzo basato su abbonamento o servizio (pay-per-use). Grazie alla scalabilità, all'accessibilità e alla flessibilità, consente alle aziende di gestire grandi quantità di dati e ottenere insight in tempo reale. Sfruttando l'IA e il machine learning, le organizzazioni possono scoprire rapidamente insight attuabili in seguito a decisioni basate sui dati.

Come funziona l'analytics in cloud?

I servizi di analytics in cloud funzionano fornendo alle aziende un'interfaccia per accedere e interagire con i loro dati archiviati nel cloud. Ciò potrebbe comportare l'interrogazione dei dati, lo sviluppo di modelli statistici o la creazione di presentazioni visive per i report. Questi compiti possono essere eseguiti utilizzando gli strumenti e le applicazioni forniti, progettati per gestire le attività di elaborazione e analisi dei dati in modo efficiente ed efficace.

Il fornitore di servizi cloud è responsabile di tutta l'infrastruttura, il software e l'hardware necessari per l'analytics in cloud. Sono inclusi server, sistemi di archiviazione, centri di elaborazione dati e apparecchiature di rete. Ciò solleva le aziende dalla necessità di gestire queste risorse da sole, dando loro più tempo e risorse per concentrarsi sulle loro attività principali.

Un altro aspetto chiave di come funziona l'analytics in cloud è la capacità di integrazione che offre. Poiché i dati sono archiviati nel cloud, è possibile accedervi facilmente e integrarli con altre applicazioni basate sul cloud. Queste integrazioni consentono analisi più approfondite e complesse, in quanto le aziende possono riunire i dati di varie fonti in un'unica piattaforma unificata. Ne conseguono insight più complete e le aziende possono prendere decisioni più informate.

Tipi di analytics in cloud

Esistono tre tipi principali di cloud computing e analytics in cloud:

Pubblica

L'analytics in cloud pubblica comprende servizi offerti nell'Internet pubblica e disponibili a chiunque desideri acquistarli. Questi servizi sono forniti da fornitori terzi che gestiscono e controllano l'intera infrastruttura informatica. Il cliente non ha alcun controllo su dove si trova l'infrastruttura o su come viene costruita.

I vantaggi principali di questo modello includono l'efficienza dei costi, la facile scalabilità e l'alta affidabilità, grazie alla vasta rete di server posseduta dai fornitori.

Privata

In un modello di analytics in cloud privato, l'infrastruttura e i servizi sono mantenuti su una rete privata. Questi servizi sono solitamente distribuiti all'interno dell'intranet aziendale o ospitati in un centro di elaborazione dati gestito dall'azienda stessa. Questo modello offre un livello superiore di sicurezza e di controllo, che lo rende adatto alle aziende che gestiscono dati sensibili o che operano in settori con severi requisiti di conformità.

Tuttavia, il compromesso è che può essere più costoso e richiede un livello più elevato di competenze informatiche per essere gestito. L'analytics in cloud privata è ideale per le aziende che hanno bisogno di una sicurezza avanzata, di maggiori opzioni di personalizzazione e di un maggiore controllo sulla gestione e sull'analisi dei dati.

Soluzione ibrida

Un modello di analytics in cloud ibrido rappresenta una combinazione di modelli pubblici e privati. Il modello ibrido consente di condividere i dati e le applicazioni tra di loro, concedendo alle aziende la flessibilità di spostare i carichi di lavoro tra cloud privati e pubblici al variare dei costi e delle esigenze. Questo modello capitalizza i vantaggi dei modelli pubblico e privato.

Consente alle aziende di sfruttare le vaste risorse e la scalabilità dei cloud pubblici per le operazioni non sensibili, mentre i dati sensibili possono essere archiviati ed elaborati nel cloud privato. Questo approccio a due livelli offre il controllo e la sicurezza dei dati sensibili e l'efficienza dei costi dell'utilizzo del cloud pubblico per altre operazioni, rendendolo una scelta sempre più popolare tra le aziende che cercano sia l'efficienza che la sicurezza.

Community

Un altro tipo significativo di modello che merita attenzione è il cloud comunitario. Si tratta di un'infrastruttura multi-tenant che viene condivisa tra diverse organizzazioni che hanno considerazioni comuni sulla privacy, sulla sicurezza e sulle normative. In altre parole, si tratta di un sistema collaborativo in cui più organizzazioni con obiettivi simili condividono l'infrastruttura e le relative risorse.

Il costo dell'installazione e della gestione dell'infrastruttura cloud, che comprende il server, l'archiviazione e le apparecchiature di rete, nonché il personale di gestione, viene ripartito tra gli utenti, rendendola così una strategia conveniente per le piccole e medie imprese. Inoltre, consente a queste organizzazioni di condividere e analizzare i loro dati in un ambiente sicuro, aprendo la strada a un processo decisionale collaborativo e basato sui dati.

Componenti dell'analytics in cloud

I componenti dell'analytics in cloud sono i seguenti:

Sorgenti di dati

Le fonti di dati nell'analytics in cloud si riferiscono alle origini o ai repository da cui vengono prelevati i dati da analizzare. Potrebbero trattarsi di database, data warehouse, fogli di calcolo online, feed dei social media o persino sensori in tempo reale e dispositivi IoT. L'integrazione con un'ampia gamma di fonti di dati è un vantaggio significativo dell'analytics in cloud, in quanto consente alle aziende di trarre informazioni da più tipi di dati contemporaneamente. Per esempio, un'azienda potrebbe fondere i dati del suo database di vendita con i dati delle opinioni dei clienti derivanti dai social media, per comprendere meglio i suoi clienti.

Inoltre, i servizi di analytics in cloud spesso offrono connettori a varie fonti di dati popolari, rendendo più semplice il reperimento e la preparazione dei dati per l'analisi. Inoltre, spesso supportano sia dati strutturati (come le tabelle SQL) che dati non strutturati (come i documenti di testo), migliorando ulteriormente la loro versatilità. Questi servizi offrono in genere solide capacità di gestione dei dati, tra cui la pulizia, la trasformazione e l'integrazione, fondamentali per preparare i dati per l'analisi e garantire risultati accurati e affidabili.

Modelli di dati

I modelli di dati nell'analytics in cloud forniscono un quadro strutturato per l'organizzazione, l'archiviazione e il recupero dei dati in un database. Questi modelli hanno un ruolo fondamentale nel determinare il modo in cui i dati sono interpretati e utilizzati per l'analisi. Per esempio, un modello entità-relazione potrebbe essere utilizzato per comprendere le associazioni tra diversi set di dati, mentre un modello dimensionale potrebbe essere impiegato per analizzare i dati dal punto di vista di varie dimensioni, come il tempo, il prodotto o la posizione.

Inoltre, le piattaforme di analytics in cloud spesso supportano molteplici tecniche di modellazione dei dati e offrono strumenti per creare modelli di dati personalizzati. Ciò consente alle aziende di progettare i loro modelli di dati in base alle loro esigenze analitiche esclusive e di adattarli in base all'evoluzione di tali esigenze. Per esempio, un'azienda potrebbe utilizzare un modello gerarchico per analizzare i dati organizzativi e poi passare a un modello di rete per un progetto che coinvolge punti di dati interconnessi. Con la flessibilità offerta dall'analytics in cloud, le aziende possono garantire che i loro modelli di dati rimangano pertinenti ed efficaci, incrementando quindi al massimo il valore che ricavano dall'analisi dei dati.

Applicazioni di elaborazione

Le applicazioni di elaborazione costituiscono il fulcro del sistema di analytics. Sono responsabili dell'esecuzione di operazioni sui dati e dell'esecuzione di compiti analitici. Questo include l'ingestione, la trasformazione, l'interrogazione e la visualizzazione dei dati. Alcune applicazioni di elaborazione sono progettate per compiti specifici, come il machine learning o l'analisi statistica, mentre altre sono strumenti più generici in grado di gestire un'ampia gamma di operazioni analitiche. Le applicazioni di elaborazione devono essere altamente efficienti e in grado di gestire grandi volumi di dati ad alta velocità. Devono anche essere abbastanza robuste da garantire l'integrità e la sicurezza dei dati.

Nel contesto dell'analytics in cloud, queste applicazioni di solito utilizzano i principi del calcolo distribuito per migliorare le prestazioni e la scalabilità. Spesso impiegano tecniche come l'elaborazione parallela e il partizionamento dei dati per gestire e analizzare in modo efficiente grandi insiemi di dati. La scelta dell'applicazione di elaborazione dipende molto dalla natura del problema aziendale, dalla complessità dei dati e dai risultati desiderati del processo di analisi.

Potenza di calcolo

La potenza di calcolo costituisce l'ossatura di qualsiasi sistema di analytics in cloud. Si riferisce alla capacità del sistema di eseguire comandi, operazioni ed elaborare dati. Nel contesto dell'analytics in cloud, questo comporta spesso l'esecuzione di algoritmi complessi su grandi set di dati. L'efficienza, la velocità e l'affidabilità di queste operazioni dipendono direttamente dalla potenza di calcolo del sistema. Un'elevata potenza di calcolo è fondamentale per un'analisi dei dati tempestiva e accurata, soprattutto quando si tratta di big data e di analytics in tempo reale.

I fornitori di servizi cloud offrono in genere risorse informatiche scalabili, consentendo alle aziende di regolare la potenza di calcolo in base alle loro esigenze. Questa scalabilità assicura che le aziende abbiano a disposizione le risorse necessarie in qualsiasi momento, migliorando l'efficienza operativa e la convenienza.

Oltre alla potenza di elaborazione grezza, le risorse di elaborazione nell'analytics in cloud includono anche capacità di archiviazione e di rete. Le risorse di archiviazione determinano il volume di dati che il sistema può contenere, mentre le capacità di rete influenzano la velocità di trasferimento dei dati all'interno del sistema. Entrambi questi aspetti sono cruciali per una gestione e analisi dei dati efficiente.

Modelli analitici

I modelli analitici nell'analytics in cloud sono strumenti matematici o computazionali utilizzati per analizzare e interpretare i dati. Vengono utilizzati per scoprire modelli, relazioni o tendenze nei dati in grado di fornire insight significativi in aiuto al processo decisionale. Ad esempio, un'azienda potrebbe utilizzare un modello predittivo per prevedere le vendite future in base ai dati storici o un modello descrittivo per comprendere i fattori che influenzano il comportamento dei clienti.

I modelli analitici possono essere semplici, caratterizzati solo da poche variabili, o complessi, contenenti numerose variabili e tecniche statistiche sofisticate. La scelta del modello dipende dalla natura dei dati e dalle domande specifiche a cui l'azienda intende rispondere. Le piattaforme di analytics in cloud offrono normalmente una serie di modelli integrati e consentono agli utenti di creare modelli personalizzati. Forniscono anche strumenti per la validazione dei modelli, che aiutano a garantire l'accuratezza e l'affidabilità degli insight generati.

Condivisione o archiviazione dei risultati

Una volta analizzati i dati e generati gli insight, i risultati devono essere condivisi o archiviati per un uso futuro. È qui che il cloud è protagonista, in quanto fornisce una posizione centralizzata per l'archiviazione e la condivisione dei risultati. Le piattaforme di analytics in cloud offrono solitamente soluzioni di archiviazione dati solide, tra cui data warehouse e database progettati per contenere grandi volumi di dati. Forniscono anche funzioni di governance e sicurezza dei dati, come i controlli di accesso e la crittografia, per garantire che i dati rimangano sicuri e accessibili solo agli utenti autorizzati.

Inoltre, le piattaforme di analytics in cloud promuovono un processo decisionale efficiente e collaborativo, consentendo di condividere facilmente i risultati analitici in tutta l'organizzazione. Gli utenti possono creare dashboard interattive e report che visualizzano gli insight in modo chiaro e coinvolgente. Queste dashboard e report sono accessibili da qualsiasi luogo, in qualsiasi momento e su qualsiasi dispositivo tramite il cloud, consentendo ai portatori di interesse di prendere decisioni informate sulla base delle informazioni più aggiornate. Le piattaforme di analytics in cloud spesso supportano anche la generazione e la distribuzione automatizzata dei report, riducendo l'impegno manuale e garantendo un accesso tempestivo alle informazioni.

Vantaggi dell'analytics in cloud

I principali vantaggi dell'utilizzo di una soluzione di analytics in cloud includono:

Maggiore scalabilità

Le soluzioni di analytics in cloud sono intrinsecamente scalabili, consentendo alle organizzazioni di adattare facilmente le loro risorse informatiche alla fluttuazione dei volumi di dati e delle esigenze analitiche. Ciò significa che le aziende possono iniziare con risorse minime e scalare man mano che i loro dati crescono o ridimensionarsi durante i periodi non di punta. Questo livello di scalabilità è difficile da raggiungere con le soluzioni in locale, che richiedono un ingente investimento iniziale e hanno capacità fisse. Con l'analytics in cloud, le aziende possono operare in modo più efficiente e conveniente, poiché pagano solo le risorse effettivamente utilizzate.

Inoltre, la scalabilità dell'analytics in cloud va oltre le risorse di calcolo. Include anche l'integrazione di nuove fonti di dati, l'incorporazione di tecniche analitiche avanzate e il supporto di un numero crescente di utenti con la crescita dell'azienda. Per questo motivo, le soluzioni di analytics in cloud sono scalabili in termini di dimensioni e capacità, e rappresentano una scelta flessibile e duratura per le aziende che intendono sfruttare la data analytics per ottenere un vantaggio strategico.

Una miglior accessibilità

Le soluzioni di analytics basate sul cloud sono altamente accessibili, consentendo agli utenti di accedere ai dati e agli strumenti analitici da qualsiasi luogo, in qualsiasi momento e su qualsiasi dispositivo. Questa accessibilità è resa possibile dalla natura del cloud, che archivia i dati e le applicazioni su server remoti a cui si può accedere via Internet.

Con una soluzione di analytics in cloud, le aziende non sono più vincolate dalle limitazioni dell'infrastruttura fisica e possono condurre le loro operazioni di analytics in remoto, il che la rende una scelta ideale per le aziende con team distribuiti o che adottano un modello di lavoro a distanza. La facilità di accesso si estende anche ai modelli e ai risultati analitici, che possono essere condivisi e a cui è possibile collaborare in tempo reale, migliorando la velocità e l'efficienza dei processi decisionali.

Sicurezza e conformità migliorate

Nonostante le preoccupazioni iniziali sulla sicurezza dei dati nel cloud, le moderne soluzioni di analytics in cloud offrono solide misure di sicurezza che spesso superano quelle dei sistemi in locale. Queste misure includono tecniche di crittografia avanzate per i dati a riposo e in transito, controlli degli accessi per impedire l'accesso non autorizzato e regolari verifiche della sicurezza per identificare e risolvere le potenziali vulnerabilità. Inoltre, i fornitori di servizi cloud dispongono in genere di team della sicurezza appositi che monitorano il sistema 24 ore su 24 alla ricerca di segni di violazioni o attacchi.

Questo impegno per la sicurezza garantisce la sicurezza dei dati e aiuta le aziende a rispettare i requisiti normativi, come il GDPR e l'HIPAA, che impongono misure rigorose di protezione dei dati. La conformità è ulteriormente facilitata da funzioni come gli aggiornamenti automatici, che assicurano che il sistema sia sempre aggiornato con le nuove patch di sicurezza e gli standard normativi. Dunque, adottando una soluzione di analytics in cloud, le aziende possono migliorare la sicurezza dei dati e la conformità, liberando al contempo le risorse informatiche interne per compiti più strategici.

Costi più bassi

I risparmi sui costi associati all'analytics in cloud provengono da diverse fonti. In primo luogo, le aziende non devono più investire in hardware e manutenzione per una soluzione in locale, riducendo la spesa di capitale iniziale. In secondo luogo, possono adattare le risorse informatiche in base alla domanda e pagare solo ciò che effettivamente utilizzano, riducendo i costi operativi.

Infine, esternalizzando l'archiviazione e la gestione dei dati al fornitore cloud, le aziende possono ridurre il loro carico di lavoro IT e liberare risorse interne per compiti più strategici. Questo li aiuta a evitare i colli di bottiglia delle risorse e i ritardi costosi, consentendo loro di spostare l'attenzione dalla manutenzione all'innovazione.

Le sfide dell'implementazione dell'analytics in cloud

Sebbene i vantaggi dell'analytics in cloud siano numerosi, ci sono anche alcune sfide di cui le aziende devono essere consapevoli.

In primo luogo, la scelta del giusto fornitore di cloud è essenziale, in quanto i diversi fornitori offrono livelli diversi di sicurezza e assistenza. Pertanto, le aziende devono condurre una ricerca approfondita per individuare un partner adatto alle loro esigenze e al loro budget.

Inoltre, è importante assicurarsi che la soluzione di analytics in cloud sia correttamente integrata con i sistemi esistenti. Ciò richiede una profonda comprensione dell'architettura dei dati e dei processi di analisi, nonché una strategia di migrazione efficiente. Se implementata in modo efficace, può aiutare a risolvere i problemi di accessibilità dei dati quando si accede a risorse non cloud e a dati basati sul cloud.

Infine, quando le aziende utilizzano soluzioni basate sul cloud, devono tenere conto dei rischi potenziali, come i tempi di inattività operativa e le violazioni dei dati. Possono farlo progettando protocolli di sicurezza efficaci e assicurandosi che il loro fornitore cloud disponga di un solido sistema di backup e ripristino.

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