Per non perdere quote di mercato, oggi un’azienda deve pensare ai suoi dati come a una leva portante e organizzarsi per diventare una “data company”. Si tratta ormai di una necessità: la mole di dati e la loro complessità negli ultimi anni è aumentata in modo esponenziale, al punto da costringere le imprese a dotarsi di architetture dati e relative tecnologie sempre più complesse per la loro gestione.
Ma in questo campo le buone intenzioni non bastano: serve affidarsi a professionisti del settore, in grado di trasferire all’organizzazione non solo prodotti dedicati, ma anche e soprattutto esperienza e competenze.
Data platform framework, perché è importante?
Fornire l’impresa di un data platform framework – la raccolta di strumenti e funzionalità finalizzate alla gestione, in modo uniforme e con una metodologia comune, della grande varietà e quantità di dati (e relativi casi d’uso) con cui deve quotidianamente confrontarsi – è ormai cruciale. Questo strumento permette infatti di agire con efficacia ed efficienza nella definizione di una strategia comune di gestione dati verso cui indirizzare i diversi progetti di investimento.
Ma anche scegliere la declinazione più adeguata della soluzione è altrettanto importante. In un contesto di business in cui saper “vedere il nuovo” significa ritagliarsi spazi di successo, cogliere gli asset strategici e tecnologici che emergono dallo scenario di mercato è vitale. Ecco perché il valore aggiunto di un consulente che abbia profonda confidenza con la problematica – e dunque una visione cristallina delle migliori modalità di gestione dei dati – fa realmente la differenza.
I requisiti di un buon data platform framework
Ma come arrivare a individuare un buon data platform framework, auspicabilmente il più adeguato alle proprie esigenze di business? Date le dimensioni e la complessità dei dati che l’azienda si trova a fronteggiare, oggi non è più sufficiente dotarsi di una data platform che permetta semplicemente di elaborare e archiviare i dati. È necessario, infatti, che la data platform possa muoversi ed adattarsi velocemente ai contesti imposti dalla crescente eterogeneità dei dati e dalle rinnovate esigenze dei suoi fruitori (dagli utenti tecnici ai business).
In questo contesto, è quindi fondamentale che il data platform framework possieda una serie di caratteristiche chiave:
- Rapidità di configurazione.
- Possibilità di gestire i progetti di data management in modalità Agile.
- Flessibilità e adattabilità al cambio dei requisiti (es. regole di business).
- Scalabilità.
- Possibilità di abilitare la modalità “self-service” per il maggior numero di tipologie di utenza.
Il supporto di uno strumento in grado di rispondere a questi requisiti può valere vantaggi decisivi per il business. L’impresa sarà, infatti, sensibilmente più veloce nell’integrare nuove fonti di dati e nel metterle a disposizione di analisti, data scientists e business user. Vanterà anche l’importante capacità di estrarre valore in modo rapido anche dalle fonti di dati più complesse e poco conosciute. Non solo: queste caratteristiche la renderanno anche più veloce e flessibile nell’adeguare il modello dati al proprio modello di business.
L’uso, poi, di una piattaforma in Cloud consentirà di evitare investimenti iniziali in termini di costi e tempistiche di impianto, puntando sulla scalabilità e sulla possibilità di optare per un modello di prezzo a consumo.
Accelerare l’innovazione aziendale con un data platform framework
Si tratta, nel complesso, di benefici importanti capaci di dare nuova veste al business in termini di efficienza, ma anche di innovazione. In questo senso, i riscontri si distribuiscono su ogni aspetto della vita operativa dell’organizzazione.
Con l’utilizzo di una metodologia ben definita e riconosciuta, come da fondamento del data platform framework, l’azienda può, infatti, indirizzare rapidamente e in modo corretto le diverse iniziative. Non solo.
Può anche codificare a priori le tipologie di casi d’uso e definire così in anticipo (e in modo uniforme) lo strumento più appropriato per la loro gestione.
A questo va aggiunto che la scelta di adottare un set preciso di strumenti (tecnologie, componenti sw, template) permette di pianificare in modo puntuale anche eventuali investimenti in formazione.
La proposta Qintesi per gestire tutto il ciclo di vita del dato
Dopo l’emergenza Covid, le aziende navigano per lo più “a vista” nel tentativo di prepararsi per la prossima normalità. In uno scenario di questo genere, l’esigenza di flessibilità e velocità di adattamento si fa ancora più sentita.
Ecco, allora, che confrontarsi con un interlocutore qualificato per implementare il miglior data platform framework diventa essenziale. Qintesi, tech-company che eroga servizi di management consulting e di system integration, propone in questo senso una soluzione in grado di accelerare, da mesi a poche settimane, l’implementazione di data lake e (big) data warehouse in Cloud utilizzando un consolidato approccio metodologico.
La piattaforma Qintesi copre tutto il ciclo di vita del dato, dall’ingestion da molteplici fonti di dati (fonti di dati eterogenee), fino alla visualizzazione in dashboard e applicazioni di reportistica, passando attraverso processi di pulizia, anonimizzazione e trasformazione del dato stesso.
In questo quadro, propone template che consentono le più svariate funzionalità e soluzioni, tra cui la possibilità di:
- Adottare la modalità di gestione dell’infrastruttura come “Infrastructure as Code” (automatizzando via codice il rilascio dell’ambiente ed eventuali aggiornamenti).
- Utilizzare la metodologia CI/CD, che permette di automatizzare, accelerare e razionalizzare le attività di sviluppo, testing e rilascio del codice applicativo.
- Effettuare l’ingestion nelle varie modalità batch, real-time e streaming dalle più differenti fonti dati, sia on premises che in cloud.
- Strutturare il data warehouse o il data lake e organizzare le informazioni in essi contenute in zone con diversi livelli autorizzativi, di granularità del dato, per diversi fruitori delle informazioni (data scientist, data analyst, visualization engineer, business analyst…).
- Gestire il data catalog, ossia le informazioni sulle entità presenti nel modello dati, compresa la loro definizione di business, e il data lineage (il percorso dell’informazione dal sistema sorgente al report finale).
- Trasformare i dati grezzi in modelli fruibili da applicazioni analitiche, di Machine Learning e Intelligenza Artificiale, per permettere di ottenere il massimo valore possibile dal dato.
- Monitorare i processi di caricamento e trasformazione del dato, per essere in grado di rispondere rapidamente ad eventuali criticità.
Data platform framework, le potenzialità di Google Cloud Platform
Tutto questo è il frutto di lunghe esperienze e competenze incrociate, a dimostrazione dell’importanza di quel know how cui si faceva cenno poco fa. I template che compongono il Framework Qintesi sono infatti stati realizzati combinando opportunamente i servizi offerti da Google Cloud Platform, in modo da coprire nel modo più efficace ed efficiente possibile tutte le funzionalità di cui si compone una data platform.
E il percorso è in continua evoluzione: il data platform framework è, infatti, in costante crescita grazie al laboratorio interno di Ricerca e Sviluppo, dedicato sia alla progettazione e realizzazione di nuove componenti, sia all’evoluzione continua delle componenti esistenti, in base ai riscontri dei clienti e alle nuove funzionalità di Google Cloud Platform.
