Costruire e mantenere soluzioni di gestione e analisi dei dati costituisce un elemento sempre più importante nella strategia di business delle aziende. L’analisi dei dati consente di estrarre informazioni significative e prendere decisioni strategiche per mantenere un vantaggio competitivo sul mercato. AWS (Amazon Web Services) offre una suite di servizi cloud on demand che consente di costruire architetture di data management e analytics in maniera efficiente e scalabile. In questo articolo evidenzieremo i servizi chiave offerti da AWS e le “best practices”, attraversando il ciclo di vita del dato: acquisizione, archiviazione, analisi e consumo dei dati.
Acquisizione dei dati
Il primo step in un processo di Data Management & Analytics è l’acquisizione di dati provenienti da varie fonti all’interno dell’infrastruttura AWS. Questo step è spesso complicato a causa dell’eterogeneità delle fonti e del dato stesso. AWS mette a disposizione servizi come Amazon Kinesis, AWS Glue e AWS Data Pipeline che semplificano il processo di data ingestion, permettendo di raccogliere, processare e trasformare dati in maniera efficiente da fonti eterogenee.
Archiviazione dei dati
AWS offre svariati servizi di archiviazione dati, a seconda delle esigenze. Il principale è Amazon S3, un servizio di archiviazione ad oggetti estremamente scalabile che offre grande durabilità e disponibilità dei dati, adatto anche per creare Data Lake. S3 replica automaticamente e distribuisce i dati su data center distribuiti in diverse regioni geografiche per garantire durabilità ed evitare perdite di dati.
Per dati strutturati, Amazon RDS offre un servizio di database relazionali completamente gestiti, mentre Amazon Redshift consente di creare Data Warehouse. Sono anche presenti servizi per database non relazionali, come Amazon DynamoDB e Amazon DocumentDB.
Analisi dei dati
L’analisi dei dati costituisce l’insieme dei processi di trasformazione dei dati, la cui complessità aumenta quando aumenta la mole di dati. AWS offre servizi capaci di processare e analizzare dati in maniera scalabile come Amazon EMR, che consente di eseguire framework per Big Data come Apache Spark e Hadoop, e AWS Glue, che costituisce il principale servizio di ETL (Extract, Transform e Load) per l’ambiente AWS. Glue semplifica la trasformazione dei dati grazie a un approccio serverless e all’interfaccia low-code.
Consumo dei dati
AWS offre svariati servizi di visualizzazione e analisi avanzata dei dati. Amazon Athena consente di lanciare query in stile SQL su insiemi di file strutturati in maniera serverless, mentre Amazon Quicksight è un servizio di Business Intelligence completamente gestito che permette di creare dashboard interattive e report, integrati anche con funzioni basate sull’Intelligenza Artificiale. Amazon SageMaker è il principale servizio AWS per lo sviluppo e personalizzazione di soluzioni di analisi avanzate basate su Artificial Intelligence (AI) e Machine Learning (ML).
Data Governance & Security
Parallelamente al percorso di vita dei dati, è importante tener presente i temi della Data Governance & Security. Gestire e monitorare i flussi di dati costituisce un elemento critico per l’architettura di Data Management, e ne migliora scalabilità e flessibilità. AWS IAM (Identity and Access Management) consente di gestire facilmente policy e permessi per utenti e processi, mentre servizi come Amazon CloudWatch e Amazon CloudTrail permettono di monitorare processi e log, oltre a revisionare le operazioni svolte. Orchestrare processi diventa più semplice grazie ad AWS Step Functions e AWS Data Pipeline, mentre Amazon SageMaker consente di creare e monitorare sistemi end-to-end basati su funzionalità di Machine Learning. Infine, per garantire la sicurezza dei dati, AWS mette a disposizione vari servizi per criptare i dati (in transit e at rest) come AWS KMS (Key Management Service) e AWS Secret Manager, oltre alla possibilità di creare reti virtuali private tramite Amazon VPC.
Le soluzioni AWS sono nativamente scalabili e integrate reciprocamente per semplificare la costruzione di pipeline sicure e affidabili, permettendo alle aziende di migliorare l’approccio organizzativo data-driven ed estrarre informazioni significative dai dati. Scopri come Blue BI può aiutarti nel costruire un’architettura completa di Data Management & Analytics utilizzando i servizi AWS.
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