Cos'è un cloud di dati?

La maggior parte delle aziende moderne si affida a infrastrutture IT grandi e complesse che combinano provider di cloud service (CSP) con delle risorse on-premise, come server e software. I cloud di dati aiutano a unificare queste varie fonti, aumentando l'efficienza della gestione dei dati, migliorandone l'integrità ed eliminando i silos (raccolte isolate di dati che possono essere difficili da utilizzare per gli utenti). 

Quando implementati correttamente, i cloud di dati aiutano le aziende in settori come assistenza sanitaria, servizi finanziari, marketing, aerospaziale e molti altri ad accelerare la trasformazione digitale e ad acquisire funzionalità grazie alle nuove tecnologie.

Un cloud di dati è costituito da tre componenti principali: fonti di dati, architettura dei dati e piattaforme di dati, note come piattaforme di dati cloud. Qui di seguito prendiamo in esame ciascuno di questi componenti e il loro funzionamento.

Le fonti dati sono raccolte di dati nella loro forma originale. Alcuni esempi comuni di fonti di dati dei clienti includono transazioni, indirizzi e-mail, post sui social media e informazioni di identificazione personale (PII) (ad esempio, nome, età e luogo in cui si trova una persona). Per funzionare, i cloud di dati devono raccogliere, integrare, trasformare, memorizzare e gestire in modo sicuro i dati da varie fonti.

L'architettura dei dati, nota anche come architettura del data warehouse, si riferisce alla progettazione di repository di dati e descrive come i dati vengono gestiti da un'organizzazione, dalla raccolta fino alla trasformazione, distribuzione e al consumo. Le aziende utilizzano un'ampia gamma di architetture e modelli di dati a seconda delle esigenze aziendali, tra cui data warehouse, data lake, pipeline dei dati , data mesh e molto altro.

In un cloud di dati, l'architettura dei dati include protocolli specifici progettati per rendere più efficienti la raccolta e l'elaborazione dei dati in un ecosistema cloud. Ad esempio, molti cloud di dati moderni utilizzano il machine learning (ML) per elaborare i dati in modo più efficiente.

Il machine learning consente di abilitare funzionalità quali analytics predittiva e processi decisionali automatizzati con l'architettura cloud, evitando i costi di creazione e gestione dell'architettura IT necessaria on-premise. Le funzionalità di ML sono una delle caratteristiche che rendono i data cloud una soluzione altamente scalabile per molte aziende.

Le piattaforme dati sono soluzioni tecnologiche che consentono la raccolta, lo storage, l'analisi e la governance dei dati. In un ambiente cloud, una piattaforma dati è nota come piattaforma dati cloud ed è appositamente progettata per aiutare a inserire i dati e spostarli dallo storage on-premises al cloud.

Le moderne piattaforme dati cloud aiutano le organizzazioni a gestire e analizzare i dati in un'architettura cloud o multicloud, ottimizzando sia i set di dati strutturati che quelli non strutturati.

I cloud possono aiutare le organizzazioni in molti modi, dall'identificazione di nuovi insight sui clienti all'automazione di attività che in precedenza richiedevano l'input umano. Ecco alcuni dei benefici più diffusi dell'esecuzione di un cloud a livello aziendale:

I cloud di dati consentono ai leader IT di gestire ed elaborare i dati da un'unica piattaforma unificata, anziché da molti sistemi isolati e interconnessi. Ad esempio, quando assegnano i permessi per l'accesso ai dati agli utenti di un'azienda, gli amministratori di un cloud possono controllare le policy utilizzando un unico punto di controllo anziché più sedi, migliorando la governance dei dati e la sicurezza.

I cloud di dati consentono di controllare e condividere i dati oltre gli spazi di lavoro fisici, un aspetto essenziale per la forza lavoro remota. Utilizzando un cloud di dati, gli utenti possono accedere in modo sicuro ai dati critici da qualsiasi parte del mondo senza aumentare i rischi per la sicurezza. 

Possono anche spostare senza alcuna interruzione i dati tra sistemi come data lake e data warehouse per un'elaborazione sicura ed efficiente e possono accedere ai più diffusi provider di cloud, come Salesforce Data Cloud, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP), per ottenere le più recenti soluzioni cloud su un modello software as a service (SaaS) altamente scalabile.

I cloud di dati si basano su moderni protocolli di condivisione dei dati per migliorare lo scambio di dati tra soluzioni di storage cloud e ottimizzare le prestazioni delle app che si basano sui dati per funzionare. Utilizzando le application programming interface (API), i cloud collegano le applicazioni esterne con i database e aiutano le app a elaborare i dati, indipendentemente dal tipo, dal formato o dalla struttura. 

Le soluzioni cloud gestiscono facilmente i diversi tipi di dati aziendali su cui fanno affidamento le app, come dati transazionali e data analytics e persino dati non strutturati, come immagini e video. Le metriche del cloud di dati aiutano i responsabili IT a monitorarne l'efficacia e a identificare opportunità per ulteriori efficienze e risparmi sui costi. 

I moderni cloud di dati sono dotati di robuste tecnologie di sicurezza che aiutano a proteggere le organizzazioni da costosi attacchi informatici e violazioni dei dati. L'anno scorso, un rapporto ha stimato che il costo medio di una violazione dei dati è pari a 4,88 milioni di dollari, un aumento del 10% rispetto all'anno precedente e il totale più alto di sempre. 

Le soluzioni cloud semplificano e snelliscono la protezione dei dati attraverso l'automazione di molte attività di sicurezza che prima richiedevano l'input umano, come la conformità alle norme di regolamentazione e di governance. 

I cloud di dati migliorano l'accesso degli utenti a vari tipi di dati, snellendo i processi aziendali e offrendo ai dipendenti dell'intera azienda un accesso sicuro e protetto alle informazioni necessarie per collaborare in modo efficace, spesso da un'unica dashboard.

Con un cloud di dati potente e moderno i dipendenti possono accedere a set di dati strutturati e non strutturati e applicare l'analytics avanzata per scoprire insight preziosi. 

Sebbene un cloud di dati offra molti benefici, le organizzazioni devono affrontare anche alcune sfide. In particolare, le organizzazioni che cercano di spostare grandi volumi di dati da un ambiente on-premise al cloud devono affrontare tre ostacoli comuni: data ingestion, integrità dei dati e miglioramento delle competenze dei professionisti che gestiscono il cloud.

Spostare grandi set di dati diversi nel cloud spesso significa spostare dati da fonti che potrebbero essere formattate in modo diverso e che potrebbero quindi richiedere ambienti diversi per essere trasferiti e gestiti in sicurezza, in un processo noto come data ingestion. 

Nella data ingestion, vari file di dati vengono raccolti e importati da diverse fonti in un database per la pulizia e lo storage, al fine di renderli accessibili a un'organizzazione.

Se i dati provenienti da fonti diverse devono essere puliti o standardizzati prima di essere trasferiti in un nuovo ambiente di storage, come un data lake o un data warehouse, ciò può causare ritardi e persino errori durante il processo.

Per mantenere l'integrità dei dati (l'accuratezza, la coerenza e la completezza dei dati) le imprese devono mantenere un elevato livello di precisione durante tutto il processo di trasferimento dei dati. Un'area particolarmente rischiosa è quella del mantenimento dell'integrità dei dati in presenza di più serie di normative.  

Quando si spostano i dati nel cloud, le organizzazioni devono rispettare le normative sulla privacy dei dati che variano da territorio a territorio. I dati memorizzati on-premise in un'infrastruttura di proprietà e gestita da un'organizzazione sono regolati da una serie di leggi sulla conformità, mentre quando quei dati sono memorizzati nel cloud saranno probabilmente regolati da un'altra serie di leggi. 

I metadati, ovvero informazioni sull'origine di un set di dati, sono particolarmente vulnerabili ai criminali informatici perché spesso contengono informazioni personali sensibili, come nomi, indirizzi IP e posizioni fisiche delle persone associate ai dati. 

Il trasferimento dei dati dallo storage on-premise al cloud richiede competenze di gestione dei dati nel cloud computing, il che può costringere le aziende ad assumere nuovi talenti o a riqualificare i team IT esistenti (upskilling), entrambe proposte potenzialmente costose e che richiedono molte risorse. 

Esempi tipici di nuove competenze che i team IT devono acquisire per lavorare con un cloud di dati includono governance dei dati, sicurezza, data modeling, workflow per il cloud e apprendimento delle specifiche per l'inserimento e l'integrazione dei dati in un ambiente di cloud storage.

Dalla creazione di app nuove e innovative al miglioramento dell'esperienza dei clienti, i cloud di dati stanno aiutando le organizzazioni a trovare nuovi modi per gestire e utilizzare i dati più preziosi. Ecco alcuni dei casi d'uso più diffusi ed efficaci per gli attuali cloud di dati.

Il cloud computing è al centro dello sviluppo di app moderne e consente agli sviluppatori di semplificare i cicli di vita dello sviluppo scrivendo codice, implementando e gestendo database e testando le funzioni delle app, il tutto nel cloud. 

I cloud di dati semplificano il modo in cui gli sviluppatori interagiscono con i set di dati e li integrano nelle app che stanno creando. Utilizzando le funzionalità di edge computing e Internet of Things (IoT), i cloud di dati aiutano a spostare le app più vicino alle fonti di dati, consentendo di funzionare alle applicazioni che trasmettono grandi quantità di dati in tempo reale (noti come flussi di dati), come Twitch e TikTok.

I moderni cloud di dati memorizzano sia dati strutturati che dati non strutturati, consentendo agli utenti di analizzare entrambi i set, in modo semplice e sicuro, per vari scopi analitici. Ad esempio, gli analisti possono utilizzare i cloud di dati per comprendere meglio la gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e i dati dei clienti e creare profili dei clienti per risolvere i problemi aziendali, in un processo noto come risoluzione delle identità. 

I cloud sono anche ampiamente utilizzati nell'analisi del sentiment e nella creazione di piattaforme dati dei clienti per analizzare grandi volumi di dati testuali al fine di determinare se esprimono un sentimento positivo o negativo.

Le organizzazioni che desiderano utilizzare l'intelligenza artificiale (AI) per scopi aziendali si affidano ai cloud di dati per avere una soluzione di storage centralizzata e altamente scalabile che consente l'elaborazione di enormi quantità di dati durante l'addestramento dei modelli AI. In un cloud moderno, testo, immagini, audio, video, sensoriali e altri tipi di dati possono essere memorizzati in modo sicuro ed essere facilmente accessibili da un luogo protetto. 

I cloud di dati nel marketing (noti come marketing cloud) aiutano nella programmazione di funzionalità di AI all'avanguardia come analytics predittiva, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e riconoscimento delle immagini in applicazioni avanzate. Ad esempio, Agentforce di Salesforce è una soluzione di AI che esegue azioni basate sui dati in più funzioni aziendali che in precedenza richiedevano l'intervento umano.¹

I moderni cloud di dati svolgono un ruolo importante nei processi di business continuity disaster recovery (BCDR), aiutando le aziende a tornare alle normali operazioni in caso di disastro.

Prima dei cloud di dati, i dati dovevano essere spostati tra storage su diverse piattaforme, un processo che diventava sempre più difficile con l'aumento dei volumi di dati che le aziende dovevano memorizzare. 

Il cloud può ospitare workload mission-critical in un'unica infrastruttura connessa, fornendo un accesso rapido e sicuro e una suite robusta di opzioni di sicurezza e ripristino.