Spostare il datawarehouse aziendale sul cloud può essere allettante, dato che la lista dei vantaggi e delle opportunità offerte è notevole.
Si parla di provisioning rapido per diminuire i tempi di implementazione; maggiore automazione nella gestione dell’infrastruttura; scalabilità molto semplice delle risorse di calcolo e archiviazione; condivisione fluida dei dati che si ottiene semplicemente garantendo l’accesso al warehouse invece che spostando i dati; allocazione flessibile delle risorse di calcolo aggiuntive per accogliere nuovi flussi di lavoro; integrazione più semplice con altre applicazioni e sistemi cloud.
Questi sono tutti argomenti convincenti, ma in realtà un datawarehouse offre molto di più che un elenco di vantaggi del cloud. Ce li facciamo illustrare da Enrico Galimberti, Direttore Servizi Professionali di Teradata Italia.
Enrico Galimberti è responsabile dei Servizi Professionali di Teradata Italia, ha una profonda conoscenza della Gestione dei Sistemi Informativi e della trasformazione dei servizi a livello enterprise tra cui l’ implementazione del sistema ERP, le trasformazioni tecnologiche strategiche, l’implementazione di soluzioni Datawarehouse e Business Intelligence, la riformulazione ingegneristica dei processi di business e il miglioramento delle operazioni IT . Galimberti ha contribuito alla realizzazione di progetti di Enterprise Datawarehouse e di Business Intelligence in Italia, Turchia, Spagna e Sud Africa, realizzando soluzioni per multinazionali come Vodafone, BBVA, Standard Bank, COOP, BNP Group, CREDEM, Alitalia, Whirlpool, UNICREDIT, Gucci, Gruppo Auchan.
Indipendentemente dall’attività, ad esempio eseguire la migrazione di un intero datawarehouse, realizzarne uno nuovo oppure usare il cloud per estendere l’infrastruttura di analisi esistente, l’obiettivo è progredire e non tornare indietro o cercare soluzioni equivalenti.
Esistono caratteristiche importanti, lezioni davvero preziose apprese a caro prezzo dai datawarehouse legacy, che non appaiono necessariamente negli elenchi dei vantaggi del cloud ma che devono assolutamente essere incluse nel processo di transizione verso di esso.
Datawarehouse di esperienza
Il datawarehouse può rappresentare un processo relativamente nuovo per il cloud ma una tecnologia nuova non esclude l’importanza o la rilevanza delle best practice analitiche. Grazie alla propria esperienza, il fornitore dovrebbe aiutare l’azienda a evitare insidie. Una tabula rasa non è solo una prospettiva scoraggiante, ma aumenta la distanza tra l’investimento nel cloud e la realizzazione dei vantaggi scaturiti dalla comprensione degli insight. Un fornitore esperto apporterà modelli di dati e di settore comprovati così come l’esperienza necessaria per renderli operativi in un’implementazione ben determinata.
Estendibilità sul cloud
La capacità di aggiungere al cloud spazio di archiviazione e potenza di calcolo a piacimento è ormai un dato di fatto. Ciò che invece è più difficile da ottenere è l’interconnessione con altre tecnologie e prodotti di analisi. Non possiamo supporre che l’implementazione odierna sarà in grado di affrontare le sfide analitiche e le nuove opportunità commerciali del futuro. Sia che si desideri collegare il software di analisi specifico dell’azienda o utilizzare una tecnologia come Teradata QueryGrid per collegare un repository di dati ad altri situati on premise o in altri ambienti cloud, è utile essere consapevoli delle possibili restrizioni intrinseche alla crescita di una determinata piattaforma, man mano che l’azienda ha bisogno di evolversi.
Familiarità al team
Un data warehouse basato su cloud dovrebbe usufruire delle attuali competenze del team. Per sfruttare al massimo l’efficacia e la resa, l’ideale sarebbe interagire con la stessa tecnologia, indipendentemente dall’ambiente in cui ha luogo l’interazione (cioè on premise o nel cloud), piuttosto che apprendere l’utilizzo di un nuovo sistema o dover pensare continuamente a vincoli diversi in ambienti diversi. Tutto ciò è vero soprattutto nel caso di data warehouse legacy ma è applicabile anche alle implementazioni completamente nuove, per le quali le necessità sono destinate ad aumentare con il tempo.
Scalabilità dell’infrastruttura
Quando si parla di cloud, si tende a porre molta enfasi sull’ovvio vantaggio di avere uno spazio di archiviazione e una capacità di calcolo virtualmente illimitati. Tuttavia, questo costituisce solo un aspetto della scalabilità. Molte volte un data warehouse basato su cloud è perfettamente in grado di fornire un reporting elementare, analisi semplici e una piattaforma rudimentale di sviluppo e test a un sottoinsieme di utenti con un numero ristretto di query simultanee. La vera sfida si presenta quando tali implementazioni vengono completate correttamente e il cliente tenta una produzione su larga scala, allo scopo di supportare un numero significativo di utenti e query. Un’operazione che all’inizio sembrerebbe quasi troppo semplice potrebbe rivelarsi una strada senza uscita al momento di rendere operativo l’ambiente. Un data warehouse basato su cloud incapace di gestire query su larga scala o di funzionare correttamente con un SQL complesso, potrebbe impedirne l’utilizzo a lungo termine.
Che si tratti di un’implementazione nuova nella rete, un’estensione dell’infrastruttura on premise oppure di una migrazione completa di un data warehouse legacy, quando si passa al cloud è fondamentale avere in mente obiettivi a lungo termine. Un obiettivo potrebbe essere quello di avviare rapidamente un test per verificare il funzionamento di un data warehouse basato su cloud.
Oppure quello di un sistema completamente funzionante, parte dell’infrastruttura produttiva. La completezza della soluzione, sia dal punto di vista dei servizi che funzionale (inclusi amministrazione adeguata, sicurezza e controlli della governance), è importante per i risultati. Se non è impossibile, allora quasi sicuramente sarà costoso attuare il potenziale completo del cloud, se si rende necessario ricominciare da capo su un sistema diverso che può fare davvero ciò di cui abbiamo bisogno, sia adesso che in futuro.
