Sintesi

Il problema: il cloud e i provider hyperscale promettono grandi cose per dati e analisi, ma potrebbero non rappresentare comunque la soluzione ottimale per tutto

Una dicotomia fondamentale. Le aziende di tutto il mondo stanno rapidamente adottando tecnologie IT che consentono di dare vita a un ambiente incentrato sui dati. Tuttavia, le imprese tradizionali sono strutturate in funzione di Business Unit e applicazioni, per le quali i dati rappresentano solo un prodotto secondario anziché una risorsa di alto valore. 

Di conseguenza, le imprese tradizionali non sono allineate all'ambiente incentrato sui dati in cui operano e non riescono a metabolizzare né a sfruttare con la tempestività necessaria i dati di cui dispongono.¹

Quelle che non utilizzano il cloud sono destinate a rimanere irrimediabilmente indietro in alcune aree. I provider di tecnologie hyperscale, ovvero Amazon, Google e Microsoft, e il settore del venture capital, stanno investendo pesantemente in un ecosistema formato da soluzioni per dati e analisi che presuppone l'utilizzo del cloud come opzione di deployment. Ad esempio, i dati aumentati e i processi decisionali possono essere gestiti efficacemente solo grazie al cloud.

Ma il cloud non costituisce la soluzione ottimale per tutto. Nonostante questo, non tutto può essere visto nell'ottica del cloud. Infatti, alcuni dati e sistemi non sono adatti al cloud a causa delle loro problematiche intrinseche di sicurezza, prestazioni, costi e conformità. Se poi si tiene conto anche dei costi della trasformazione, il business case potrebbe non essere più sostenibile, senza considerare il fatto che la capacità di passare al cloud potrebbe essere frenata dall'inerzia organizzativa, dalla mancanza di personale qualificato e dalla necessità di cambiare cultura aziendale. E quindi, a cosa serva una strategia che non può essere implementata?

La soluzione: il percorso di transizione al cloud dovrebbe iniziare con una stima del valore di business che le soluzioni basate su cloud possono offrire all'azienda.

Innovazione: i dati diventano il cuore pulsante dell'impresa. Naturalmente, un'impresa incentrata sui dati riesce a prendere decisioni più efficaci in meno tempo, poiché dispone di maggiori quantità di informazioni di qualità superiore, ma per diventare un'impresa veramente incentrata sui dati è necessaria una trasformazione che mette i dati al centro di tutta la sua attività, al fine di generare profitti e altri risultati di business. Il cloud può giocare un ruolo chiave in questa trasformazione, offrendo soluzioni innovative su più livelli. Permette ad esempio di creare nuovi modelli di business costruendo veri e propri ecosistemi per i dati. Il cloud consente inoltre di adottare tecnologie di machine learning (ML) e intelligenza artificiale (IA), tramite modelli e servizi pronti all'uso che supportano l'intero ciclo di vita di queste tecnologie. Il cloud può aprirci le porte della data science, che un tempo era accessibile esclusivamente ai professionisti del settore, affinché possa essere sfruttata anche dagli utenti comuni. Infine, il cloud può aiutarci a svelare il valore nascosto all'interno dei dati, grazie ai dataset aperti.

Cloud can open up the inner sanctum of data science — formerly held close by its high priests, professional data scientists — and put data and tools into the hands of citizen data scientists. Finally, cloud can help unlock the value in data, for example, via open data sets.

Agilità: il vantaggio intrinseco del cloud. La crisi del COVID-19 ha dimostrato il valore concreto dell'agilità. Mentre alcune aziende sono riuscite a riconfigurare senza problemi le proprie modalità operative, per altre è stato molto più difficile. Inoltre, l'accelerazione del cambiamento a tutti i livelli dell'economia premia le imprese più agili, sostituendo i costi fissi con costi variabili, gli ordini con la produzione on-demand, gli ambienti statici con ambienti fluidi, i sistemi monolitici con sistemi modulari e le metodologie incentrate su pianificazione e specifiche con nuove modalità di apprendimento basate sulla sperimentazione. E l'agilità costituisce una caratteristica intrinseca del cloud, che garantisce scalabilità e permette la sperimentazione rapida. Inoltre, il cloud aumenta la fluidità dei dati e ne alimenta il flusso, rendendoli componibili come blocchi costitutivi che possono essere combinati rapidamente per dare vita a nuove capacità analitiche e di business. Tutto questo permette ai manager di porre domande cruciali che in precedenza non erano state nemmeno perse in considerazione.

Gestione dei dati: integrazione, automazione e controllo. Il cloud offre numerose opportunità per trasformare e ottimizzare la gestione dei dati, un passaggio indispensabile per concretizzare il sogno della centralità dei dati. La gestione dei dati attraverso il cloud semplifica enormemente l'integrazione dei dati a tutti i livelli dell'azienda e oltre, grazie agli hub e alle maglie dei dati. Il cloud offre anche la possibilità di contenere la proliferazione dei dati dovuta all'effetto "spaghetti e polpette"². Inoltre, attraverso l'automazione, il cloud potrebbe condurre a una gestione più disciplinata dei dati. Infine, poiché il cloud aumenta le opzioni disponibili per l'archiviazione dei dati, consente di ottimizzarla per le diverse tipologie di dati e modalità di elaborazione.

Costo: fare i calcoli a priori. Il cloud consente di ridurre il CAPEX e, se implementato correttamente, garantisce un controllo superiore dei costi. Tuttavia, come sottolineato da un recente articolo di Andreesen Horowitz, non è affatto garantito che il cloud determinerà una riduzione dei costi complessivi,³ soprattutto per le aziende più mature. La convenienza economica delle risorse di elaborazione e storage on premise e nel cloud dipende dalle alternative di costo e dalle modalità di utilizzo di carichi di lavoro e dati. Infatti, razionalizzando applicazioni e dati prima di passare al cloud è possibile ottenere un risparmio nettamente superiore. Occorre pertanto fare i calcoli a priori, perché le implicazioni a livello di architettura sono considerevoli, tenendo conto di tutti i costi effettivi di rete, trasferimento dati e trasformazione, che normalmente vengono sottostimati.

Domande chiave: prima di decidere come e dove adottare il cloud per dati e analisi, le aziende devono trovare le risposte ad alcune domande fondamentali, che saranno determinanti per orientare il percorso di trasformazione.

Strategia: quali risultati di business e IT vogliamo ottenere attraverso analisi e dati? Occorre chiedersi innanzitutto come si desidera sfruttare dati e analisi per competere più efficacemente sul mercato e creare valore. Ad esempio, sono più importanti l'analisi e l'esplorazione o l'analisi operativa? Quali sono i tipi di dati più preziosi? Poiché ben poche imprese possono permettersi di concentrarsi esclusivamente sul lungo periodo, occorre una strategia che consenta di risolvere i problemi nell'immediato, come i cambiamenti legislativi imminenti o le carenze di prestazioni che stanno a cuore alle principali parti interessate.

Conformità: quali sono le norme che disciplinano dati e analisi e come si può garantire la conformità? Troppo spesso gli adeguamenti alle norme di legge costringono i programmi cloud a costose battute d'arresto. Proprio per questo, è fondamentale identificare a priori tutte le normative implicate. Molti settori sono soggetti a norme specifiche sull'utilizzo del cloud, mentre le normative in materia di governance dei dati, come il regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR, General Data Protection Regulation), si applicano a tutti i settori. Anni di cambiamento graduale possono aver stravolto alcuni aspetti della conformità, ma gli approcci al cloud software-defined impongono l'eliminazione di qualsiasi ambiguità. Poiché oggi le normative cambiano di frequente, occorre garantire una conformità a lungo termine sostituendo i controlli hard-wierd con un approccio al software basato su criteri.

Sicurezza: come si può garantire la protezione di dati e applicazioni di analisi nel cloud? Anche se i provider di cloud hyperscale offrono infrastrutture con livelli di sicurezza eccezionali, il cloud incrementa inevitabilmente la superficie di attacco. Ma la responsabilità di proteggere i dati ricade sul cliente, non sul provider. Vale pertanto la pena di esaminare nuovi modelli di sicurezza che consentano di aumentare la protezione e contenere tali rischi, in particolare gli approcci Zero Trust, la centralità dei dati e le moderne soluzioni per la gestione di identità e accessi.

Architettura: l'architettura generale per la gestione di dati e analisi nel cloud È necessario prendere alcune decisioni a livello di architettura. Innanzitutto, gli scenari di utilizzo principali variano da un'azienda all'altra e, di conseguenza, richiedono approcci diversi per l'acquisizione, l'archiviazione e la gestione dei dati. In secondo luogo, oggi è possibile scegliere fra una vasta gamma di modelli architetturali, come lakehouse, integrazione fra hub e mesh di dati e warehouse di dati cloud, che offrono tutti vantaggi specifici. Oggi quasi tutte le nuove aziende nascono direttamente nel cloud, ma la maggior parte delle vecchie imprese utilizza ancora applicazioni di analisi e archivi dati che non sono adatti a questa tecnologia, rendendo inevitabile il ricorso a soluzioni ibride.

Partner: Come si scelgono i partner strategici per la transizione al cloud? Le opzioni di gestione dati e analisi offerte dai diversi provider di cloud hyperscale non sono tutte uguali. Ad esempio, forniscono capacità diverse in termini di scala e potenza di elaborazione, dataset aperti, modelli di intelligenza artificiale (ad esempio per dettatura e sintesi vocale) e servizi correlati al ciclo di vita di sviluppo del modello. Esistono inoltre vendor specializzati che coprono diverse nicchie importanti di questo mercato. Come se non bastasse, la transizione richiede l'utilizzo di varie tecnologie all'avanguardia, ma il personale specializzato scarseggia. La scelta del provider di servizi IT ottimale costituisce pertanto un elemento cruciale per una riduzione efficace di rischi, costi e tempistiche.

Strategia operativa: dopo la risposta alle domande cruciali, arriva il momento di passare all'azione.

Dati. Per determinare dove e come archiviare ed elaborare i dati è necessario soppesare numerosi fattori, come esigenze aziendali, sicurezza, conformità, costi e prestazioni tecniche, che entrano spesso in conflitto costringendo l'azienda a trovare un compromesso. In particolare, a causa delle commissioni di uscita e della gravità dei dati (la forza di attrazione che spinge i dati ad avvicinarsi fra loro), tutte le decisioni producono implicazioni a lungo termine. Poiché in genere i dati finiscono per essere memorizzati in molti archivi diversi, è essenziale creare un livello di metadati comune al fine di prevenire la formazione di silos di dati isolati.

Gestione dei dati. Il cloud offre l'opportunità di ottimizzare la gestione di dati e informazioni, ma per farlo efficacemente occorre sottostare a una serie di limitazioni. È necessario mappare i flussi di dati principali, definendo pattern separati per ciascuno, come il supporto per le decisioni operative, le analisi self-service e la data science. In particolare, il funzionamento di questi flussi di dati nel cloud potrebbe essere completamente diverso da quello on-premise, imponendo ad esempio la sostituzione del paradigma estrazione-trasformazione-caricamento (ETL, Extract, Transform and Load) con il paradigma estrazione-caricamento-trasformazione (ELT, Extract, Load and Transform). Occorre inoltre identificare gli strumenti, i processi e i criteri di governance da utilizzare per gestire le informazioni dall'inizio alla fine del loro ciclo di vita. Gli aspetti più importanti includono integrazione dei dati, metadati, discendenza dei dati, cataloghi dati e archiviazione.

Il punto di convergenza avanzato fra dati e analisi. Una piattaforma cloud enterprise altamente funzionale, che include componenti comuni quali Single Sign-On, networking, sicurezza Zero Trust, monitoraggio e DevOps, costituisce un prerequisito essenziale per un programma di gestione dati e analisi nel cloud. Anche se la realizzazione di una piattaforma di questo tipo richiede in genere da 3 a 6 mesi, è necessario accelerare il più possibile, evitando di duplicare le operazioni e offrendo una soluzione più standardizzata. È inoltre necessario un punto di convergenza avanzato fra dati e analisi che offra processi e strumenti di gestione e governance delle informazioni, quali cataloghi dati, protezione dei dati e discendenza dei dati. Senza questi strumenti si perde l'opportunità di standardizzare, oltre che di integrare conformità e sicurezza per progettazione, e si finisce per spendere di più continuando a ricreare gli stessi componenti di base, partendo ogni volta da presupposti diversi.

Migrazione e trasformazione. Per creare una soluzione a partire da questo punto di convergenza iniziale, occorrono una roadmap per la scalabilità e un approccio affidabile e ripetibile alle procedure di migrazione, trasformazione e archiviazione, che è spesso più facile da implementare in fabbrica, riducendo i costi e imponendo la standardizzazione. Come avviene per lo spostamento dei sistemi operativi dei singoli archivi dati e applicazioni, è necessario stabilire se gli obiettivi di business possono essere raggiunti più efficacemente con un semplice cambiamento di host e piattaforma, o se occorre intraprendere un progetto di ristrutturazione e riprogettazione più complesso. Anche quando si punta alla trasformazione, bisogna scegliere se trasformare e migrare o migrare e ristrutturare/riprogettare, perché il cloud offre molti strumenti che semplificano la trasformazione e la pulizia dei dati. Infine, per ottenere tutti i vantaggi promessi dal cloud occorre un approccio affidabile all'archiviazione dei dati e ai sistemi di archiviazione.

Creazione di un meccanismo funzionante. Per garantire il successo della transizione al cloud è necessario bilanciare numerosi fattori, ovvero costi, rischi, conformità, sicurezza, prestazioni tecniche e risultati di business. Affinché funzioni sono necessarie governance e strutture organizzative. A livello operativo, occorre inserire esperti di conformità e sicurezza nei team di lavoro, al fine di garantire conformità e sicurezza per progettazione, ma anche distribuire architetti nei vari team di progetto, per assicurare il rispetto dei principi di architettura e progettazione. A un livello superiore, occorre un Cloud Business Office (CBO) che gestisca un processo decisionale integrato per affrontare i problemi che non possono essere risolti a livello di singolo scrum o che interessano più di un team. Al di sopra del CBO deve essere presente un comitato esecutivo a cui effettuare l'escalation, fino ad arrivare a un singolo dirigente affidabile che prende la decisione finale.

Conclusione: Il cloud è destinato a svolgere un ruolo chiave per garantire la centralità dei dati nell'impresa, che costituirà un aspetto vitale per le aziende del XXI secolo.

È difficile credere che nella maggior parte delle aziende il cloud non costituisce la risposta ottimale per garantire la centralità dei dati, ma non possiamo lasciarci incantare, rifiutando di accettare il fatto che la migrazione al cloud è difficile e che per le grandi imprese con sistemi legacy complessi l'unica via percorribile è costituita da una soluzione ibrida. Per garantire il successo è necessario un chiaro approccio top-down, che parta dalle domande chiave per poi sviluppare una strategia di adozione scalabile. Tale approccio top-down deve essere tuttavia integrato da una programmazione e da un piano d'azione bottom-up, perché i problemi complessi possono essere risolti solo analizzando i dettagli e imparando strada facendo.

Informazioni sugli autori

Collaboratori

James Coleman, Michael Conlin, Mamoun Hirzalla, Sebastian Kloeser, Andriy Sas e Chris Swan

Bibliografia

¹Supercharging your data metabolism, DXC Research, settembre 2021
²Chris Swan, Spaghetti and meatballs, Weblog di Chris Swan, 7 luglio 2019.  
³Sarah Wang e Martin Cosado, The cost of cloud, a trillion dollar paradox, Future from a16z, 27 maggio 2021.