A causa del significativo aumento dei dati in termini di volume e varietà, ormai da molti anni il Cloud Computing si è imposto a livello globale come framework per la gestione dei dati e la distribuzione di applicazioni.
Che cos’è il Cloud Computing?
Tramite il Cloud Computing, si ha accesso a un’infrastruttura globale distribuita su diverse regioni geografiche, progettata per essere totalmente gestita, scalabile e sicura. Tramite internet, si ha accesso ai più aggiornati servizi di archiviazione, calcolo, machine learning e molti altri, riducendo le attività di gestione e amministrazione.
Con l’aumento dell’attenzione verso i dati, sono diventate sempre più importanti le piattaforme di Business Intelligence, capaci di analizzare grandi volumi di dati, estrarre informazioni significative e ottimizzare i processi. La Business Intelligence offre una base per l’approccio “data-driven” al business, in cui le informazioni rilevanti estratte dai dati permettono di prendere decisioni strategiche e diminuire i costi.
Vediamo quali vantaggi offre il Cloud Computing nell’ambito della Business Intelligence e Advanced Analytics.
I vantaggi del Cloud Computing
Applicazioni flessibili e scalabili
Uno dei principali vantaggi del Cloud è la capacità di scalare rapidamente l’infrastruttura, permettendo alle aziende di adattare le proprie risorse computazionali in base alla domanda, in tempo reale e in maniera automatica. Questo si collega anche ai concetti di flessibilità ed elasticità, in quanto le piattaforme BI Cloud-based sono molto rapide da sviluppare, testare e distribuire.
Sicurezza e Compliance
La sicurezza nel Cloud segue un paradigma di doppia responsabilità: l’utente è responsabile della sicurezza delle proprie risorse (per esempio proteggendo le credenziali di accesso), mentre il Cloud provider è responsabile della sicurezza dell’infrastruttura stessa. Il Cloud offre molte soluzioni per proteggere i dati e migliorare la sicurezza delle proprie applicazioni, come servizi di encryption, controllo degli accessi e compliance a standard, oltre a servizi per backup automatico e recupero dei dati. In definitiva, l’approccio Cloud migliora fortemente la sicurezza per le applicazioni di Business Intelligence.
Advanced Analytics e AI
Molte piattaforme Cloud offrono servizi innovativi in ambito Artificial Intelligence e Machine Learning, spesso integrate nativamente con piattaforme BI. Grazie a queste nuove tecnologie, le soluzioni Business Intelligence diventano ancora più efficaci nell’analisi dei dati, in particolare per tipici casi d’uso come forecasting, predictive analytics, e anomaly detection.
Riduzione della complessità
Le infrastrutture IT “on-premise”, che venivano tipicamente usate prima del Cloud, presentano diversi svantaggi in termini di capacità, backup e ottimizzazione, in particolare per quanto riguarda il sotto dimensionamento delle risorse. Migrando l’infrastruttura BI sul Cloud, le aziende riducono la complessità per la creazione e il mantenimento della loro infrastruttura IT, che verrà invece gestita dal Cloud Provider.
Ottimizzazione dei costi
Nel Cloud, la gestione delle risorse segue il paradigma “on demand”, per cui la potenza computazionale e lo spazio di archiviazione utilizzati vengono adattati in base alle esigenze. Conseguentemente, i costi dei servizi seguono un paradigma“pay-per-use”, per cui vengono addebitati solo i costi dei servizi utilizzati per il tempo effettivo in cui vengono utilizzati. In questo modo, si elimina la necessità di costi fissi iniziali che sarebbero invece stati necessari in una piattaforma on-premise, portando l’attenzione verso più gestibili costi operazionali di mantenimento.
Perchè passare al Cloud Computing?
In definitiva,il Cloud computing ha cambiato l’approccio alla Business Intelligence migliorandone scalabilità, flessibilità e sicurezza, e portando anche a un risparmio in termini di costi. Migrando la propria infrastruttura BI nel cloud, le aziende possono mantenere un vantaggio competitivo grazie a un sistema di insights e data-driven decision making. Inoltre, il cloud rappresenta una soluzione nativamente scalabile ed adattabile al continuo aumento di volume e complessità dei dati.
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