Data Platform: cos’è, quali vantaggi offre e quante tipologie esistono

Le data platform sono la nuova frontiera dell’acquisizione, archiviazione e gestione dei dati. Grazie ad esse le aziende possono usare le informazioni a proprio vantaggio e velocizzare il processo decisionale.

I nuovi modelli applicativi nella gestione dei dati condizionano la vita lavorativa di tutti ogni giorno. Viviamo in un contesto in rapida evoluzione che richiede velocità, flessibilità e sicurezza; come far fronte a questi punti fondamentali per mantenere efficiente e digitalmente aggiornato il nostro business?

Le piattaforme di analisi dati possono essere la nuova frontiera in grado di essere di supporto, ora e in futuro, alle organizzazioni moderne.

Che cos’è la Data Platform?

La Data Platform è la chiave per liberare il valore dei dati aziendali. Composta da un insieme integrato di tecnologie, è in grado di soddisfare le esigenze di un’organizzazione gestendo i dati end-to-end.

Acquisisce, archivia, prepara e distribuisce i dati aziendali garantendone una governance sicura per tutti i diversi livelli di utenti. In una piattaforma così strutturata è possibile accedere a informazioni provenienti da più fonti, beneficiando di una visione ampia e senza ritardi legati all’elaborazione, con il vantaggio inoltre di poter tenere traccia degli accessi effettuati.

Dashboard, report e avvisi proattivi rendono la consultazione e il processo decisionale molto più efficace e agevolato, favorendo la condivisione di dati anche interdipartimentali.

Che differenza c’è tra i tradizionali data warehouse e le nuove data platform?

I data warehouse tradizionali si basano sull’elaborazione dei dati, a differenze della versione “moderna” incentrata sull’archiviazione di molti dati da più fonti e in vari formati e su insights utili a guidare il processo decisionale aziendale.

Le due soluzioni si differenziano anche sulla gestione del volume: le tradizionali data warehouse hanno infatti difficoltà a tenere il passo con il crescente volume di dati (strutturati o meno) che si trovino in house o basati su cloud ospiti di terze parti.

Per ovviare il problema di fonti eterogenee, sono stati introdotti i data lake: repository in grado di raccogliere informazioni da origini diverse e archiviarle in qualsiasi formati.

Le modern Data Platform è quindi sia una piattaforma di analisi completa, sia un “warehouse” organizzato dei dati e, diversamente dal Data Lake, è in grado di evidenziare le governance e le certificazioni dei dati.

I vantaggi della Data Platform?

Negli ultimi 20 anni l’evoluzione delle soluzioni IT ha avuto un’impennata senza precedenti, ma le aziende sono pronte a sfruttarle a proprio vantaggio?

Al momento la maggior parte delle organizzazioni convive in silos di dati non scalabili, duplicati e non aggiornati oltre che bloccati in soluzione proprietarie con un unico livello di sicurezza.

Le piattaforme di analisi dei big data si pongono l’obiettivo di risolvere questo problema utilizzando una combinazione di tecnologie scalabili e interoperabili che collaborano all’unisono per rispondere alle esigenze di un’azienda.

Sintetizzando per punti, l’adozione di una moderna piattaforma dei big data porta i seguenti vantaggi:

• TEMPI OTTIMIZZATI. La gestione è molto più semplice: la preparazione dei dati richiede meno tempo come anche l’introduzione di funzionalità di analisi avanzate;
• MINORI COSTI. L’aumento di produttività degli analisti porta a un veloce ritorno dell’investimento;
• COPERTURA DI TUTTI GLI AMBENTI DI ANALISI. L’ampiezza di dati a disposizione e degli utenti che possono accedere a essi è scalabile e diversa a seconda del livello di ciascun profilo;
• INTEGRAZIONE SCALABILE DEI DATI. L’ingestion, la convalida, la pulizia e la preparazione dei dati possono essere gestite in modo flessibile e step-by-step;
• GOVERNANCE END-TO-END. I dati vengono classificati secondo label automatiche e preimpostate, permettendo di visualizzare facilmente la bontà delle informazioni;
• ANALISI SELF-SERVICE. Dati ben organizzati e “puliti” da duplicati (o altri errori), comportano la disponibilità di report utili al business e al processo decisionale.

Differenza tra le Data Platform e Big Data Platform

Esistono diverse tipologie di data platform, in alcuni casi vanno anche a sovrapporsi leggermente. La big data platform è al momento sicuramente la soluzione più evoluta.

• Enterprise Data Platform (EDP). Fornisce un accesso centralizzato alle risorse dati di un’azienda. Le fonti dati sono tradizionali e gestite sia on-premises che on cloud;
• Modern Data Platform è l’evoluzione naturale dell’EDP. Rispetto alla precedente, dispone di funzionalità più flessibili e adatte al futuro. Spesso utilizzano tecnologie cloud (più accessibili a livello di costi), ma si trovano anche soluzioni on-premises;
• Cloud Data Platform. È un termine generico per indicare piattaforme di analisi basate solamente su cloud computing;
• Costumer Data Platform. Riunisce i dati dei propri clienti provenienti da fonti eterogenee (CRM, social media, siti web, sistemi transazionali, e-commerce, negozi, etc.). L’aggregazione dei dati crea una profilazione del cliente a 360°, permettendo di analizzarlo nei diversi comportamenti attuati a seconda del contesto;
• Big Data Platform o Data Analytics Platform o Big Data Analytics Platform. È un ambiente specializzato nell’analisi dati. Grazie ad un insieme di features e servizi consente query complesse ed enormi quantità di informazioni. Nelle big data platform coesistono diverse tecnologie in un’unica architettura scalabile, sicura e disponibile.

Le piattaforme di analisi dei big data si basano anche sul concetto di automazione dell’infrastruttura e dell’onboarding dei dati: la prima permette la creazione da zero di tutti gli elementi fisici in poco tempo, la seconda garantisce la creazione di pipeline a partire da modelli standard.

Perché adottare una piattaforma di analisi big data?

Riassumendo, abbiamo capito come è fatta una Data Platform, i vantaggi e quali tipologie esistono, ma è arrivato i momento di chiederci: “Perché un’azienda dovrebbe scegliere di adottare una soluzione come questa?”.

Come prima cosa, potrebbe godere di una piattaforma di analisi completa end-to-end, dove ogni dato è disponibile e certificato.

Inoltre, si tratta di una soluzione scalabile: ciò significa che la dimensione e la configurazione dell’ambiente si modifica a seconda delle esigenze del business, permettendo di togliere e/o aggiungere funzionalità con il passare del tempo.

Quali sono le principali sfide per chi adotta una Data Platform?

Non più tardi di circa vent’anni fa era difficile trovare un’azienda che avesse in organico più di una dozzina di data analyst. Oggi, al contrario, gli analisti (declinati in tutte le specificità del caso) sono tra le professioni più richieste e introvabili.

Nei tempi moderni non esiste un’azienda che non abbia percepito quanto i dati siano il motore del business, ma come fare per ricavarne un valore a 360° ed evitare che ne beneficino tutti i reparti, senza dispersione di energie e colli di bottiglia?

Qui di seguito riportiamo una breve lista di sfide più comuni che le organizzazioni che hanno adottato una Data Platform incontrano e come risolverle.

• Lavoro in silos. Per i data analyst il lavoro in silos può rendere l’operatività più veloce, ma alla lunga crea delle inevitabili barriere tra un reparto ed un altro. Per superare questa cattiva abitudine è sufficiente comprendere il panorama completo con cui operano i dati all’interno dell’azienda e chi è il responsabile di uno specifico processo. In questo modo si evitano ridondanze, perdite di efficienza e opportunità.
• Approccio obsoleto ai dati. Adottare una Data Platform prevede anche una rivoluzione di come approcciarsi ai dati. “Continuare come si è sempre fatto” è controproducente per il successo nell’utilizzo di questa soluzione che verrebbe tarpata nelle sue potenzialità. Iniziare da piccoli casi studio può essere la chiave per cambiare l’approccio standard che un’azienda ha tenuto fino all’adozione della nuova piattaforma; in questo modo infatti è più semplice capire e avvicinarsi allo strumento senza sconvolgere la propria routine lavorativa.
• Sicurezza e conformità. Più si lavora per centralizzare le informazioni ed aumentare l’accessibilità ai dati, più aumentano le preoccupazioni in ambito sicurezza. L’adozione di una Data Platform porterà l’azienda a fare un passo in avanti in tal direzione, ma è importante partire con i giusti “settaggi”. È fondamentale infatti delineare da subito i privilegi, i criteri di conservazione e protocollo appropriati. Un’altra buona norma potrebbe essere quella di monitorare i dati, per comprenderne lo stato di salute delle risorse, dall’ingestion all’analisi. L’identificazione di anomalie contribuirà in modo fondamentale alla sicurezza dei dati e a creare la giusta fiducia nella soluzione.