I dati rappresentano da sempre un aspetto essenziale per migliorare i processi decisionali per molte imprese. Ogni azienda dispone di moltissimi dati generati da diversi ambiti come interazioni con fornitori, partner e clienti ma anche da numero processi e strumenti a supporto, dentro l’azienda ma sempre di più anche fuori dall’azienda tramite numerosi applicativi e/o strumenti e/o generici touchpoint.
Le principali sfide da affrontare riguardano il fatto che i dati sono spesso eterogenei e archiviati in formati diversi, o in sistemi che non comunicano fra loro. L’analisi dei dati richiede inoltre spazio di archiviazione e notevole potenza di calcolo, rendendo difficile giustificare l’investimento iniziale e portando a un rallentamento ulteriore dei progressi.
I servizi cloud Amazon Web Services (AWS) offrono tutti gli strumenti necessari per implementare, mantenere e scalare un’infrastruttura completa di Business Intelligence e Business Analytics.
Perché gestire i dati nel cloud AWS
Disponibilità di un’infrastruttura di Cloud Computing
Con Amazon Web Services, si ha accesso a un’infrastruttura di Cloud Computing globale distribuita su diverse regioni geografiche totalmente gestita, progettata per dimensionare facilmente le risorse di archiviazione, fornire un elevato livello di sicurezza e resilienza, e accessibile direttamente da internet. Il cloud AWS fornisce archiviazione e prestazioni scalabili, in grado di adattarsi automaticamente alle proprie esigenze e riducendo al minimo le attività manuali di amministrazione.
I servizi offerti di Cloud Computing possono essere divisi in base al tipo di provisioning offerto.
- Infrastructure as a Service (IaaS) si riferisce a servizi che offrono strutture per computazione come macchine virtuali (Amazon EC2) e archiviazione (Amazon S3).
- Platform as a Service (PaaS) fa riferimento a piattaforme per costruire e implementare applicazioni. Alcuni esempi sono AWS Elastic Beanstalk, che consente di distribuire e gestire applicazioni come siti web, o AWS Lambda per eseguire codice in maniera serverless.
- Software as a Service (SaaS) sono invece le applicazioni software già costruite e direttamente fruibili. Alcuni esempi sono Amazon QuickSight e Amazon SageMaker.
Gestione risorse “on demand”
L’infrastruttura cloud AWS si basa sulla gestione delle risorse “on demand”, per cui la potenza computazionale e lo spazio di archiviazione utilizzati vengono adattati in base alle esigenze del momento, senza incorrere nei tipici casi di sovra/sotto dimensionamento delle risorse delle infrastrutture “on-premise” (in loco).
Vantaggio sui costi
Il cloud rappresenta il modo più economico per raggiungere gli obiettivi aziendali: i costi dei servizi seguono il paradigma “pay-per-use”, per cui vengono addebitati solo i costi dei servizi utilizzati per il tempo effettivo in cui vengono utilizzati, con granularità del secondo. Questo consente di eliminare i costi d’investimento iniziali e i costi fissi per il mantenimento, in quanto tutti i data center sono interamente gestiti da Amazon.
Sicurezza
La sicurezza rappresenta un elemento fondamentale per la gestione dei dati nel cloud, per cui AWS mette a disposizione servizi di crittografia (AWS Key Management Service) e reti virtuali private (Amazon VPC). Inoltre, tutte le azioni sui servizi possono essere monitorate e registrate tramite Amazon CloudWatch e AWS CloudTrial.
AWS: Archiviazione e consolidamento dei dati
AWS facilita il consolidamento dei dati grazie a servizi flessibili che consentono di archiviare dati eterogenei e creare data warehouse.
- Amazon S3: Amazon S3 è un servizio di archiviazione oggetti virtualmente illimitato, che garantisce scalabilità, flessibilità e disponibilità dei dati. S3 è la soluzione ideale e a basso costo per archiviare e leggere dati di ogni tipo. Può essere facilmente integrato con altri servizi AWS, per velocizzare e semplificare l’elaborazione e analisi dei dati. Inoltre, consente di creare Data Lake.
- Amazon Redshift: Redshift è una soluzione per creare e gestire facilmente Data Warehouse scalabili, che possono essere usati per archiviare grandi quantità di dati (petabyte) ed è nativamente integrato con strumenti di reporting e BI.
AWS mette inoltre a disposizione anche altri tipi di database, adeguati a ogni esigenza. Alcuni esempi sono Amazon RDS per database relazionali e Amazon DynamoDB per database NoSQL.
AWS: Analisi e visualizzazione dei dati
AWS offre diversi servizi completamente gestiti che permettono alle aziende di esplorare i propri dati e creare report interattivi.
- Amazon Athena: Athena è un servizio di query interattivo completamente gestito da AWS, che permette di interrogare i dati salvati in S3 tramite query SQL. È la soluzione ideale per analizzare velocemente grandi quantità di dati su S3.
- Amazon Quicksight: Amazon Quicksight è un servizio cloud-based di Business Intelligence che può essere usato per creare dashboard interattive ed elementi grafici per l’esplorazione e visualizzazione di dati. È nativamente integrato con S3, Redshift e Athena.
AWS: Workflow di dati con processi ETL
AWS semplifica i processi di caricamento e trasformazione dei dati che vengono usati per la Business Intelligence.
- AWS Glue: AWS Glue è il servizio di Amazon specifico per ETL (Extract, Transform, Load) che viene usato per estrarre, trasformare e salvare dati da fonti diverse ed eterogenee, ed è nativamente integrato con altri servizi AWS per l’archiviazione dati, come S3 e Redshift. Costruire pipeline di dati è molto semplice grazie alle funzionalità avanzate di AWS Glue, come la generazione automatica di codice ETL per applicare trasformazioni sui dati.
- AWS DataBrew: AWS DataBrew è un tool di preparazione visiva dei dati. È possibile importare un database o un file per ottenere in tempo reale informazioni statistiche e applicare delle trasformazioni predefinite sui dati.
AWS: AI & Machine Learning
I processi di Business Intelligence possono essere rinforzati grazie all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML), che permettono di estrarre informazioni ancora più significative dai dati.
- Amazon SageMaker: Amazon SageMaker consente di costruire, addestrare e implementare facilmente modelli di Machine Learning. Il servizio include una suite di algoritmi e framework già implementati, che possono anche essere adattati ad-hoc per i dati che si stanno analizzando. Alcune delle applicazioni di SageMaker nell’ambito della Business Intelligence sono l’analisi predittiva, rilevamento di anomalie e segmentazione dei clienti.
Amazon offre anche servizi di applicazioni intelligenti (AI-powered) per molti casi d’uso, come Amazon Rekognition per riconoscimento immagini, e Amazon Polly per la creazione di Chatbot.
Blue BI & AWS
L’obiettivo della Business Intelligence (BI) e della Business Analytics (BA) è analizzare dati per individuare informazioni rilevanti, identificare nuove opportunità e accelerare la crescita tramite decisioni informate. La trasformazione digitale guida oggi l’efficienza operativa e la differenziazione competitiva sul mercato, in quanto affidarsi a dati obsoleti o incompleti può significare creare strategie inefficienti.
Blue BI è da anni incentrata sullo sviluppo di soluzioni competitive ed efficienti per integrare la Business Intelligence e il cloud e promuove l’utilizzo di AWS per affrontare le sfide della gestione e analisi dei dati.
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