Adottare una soluzione di cloud datawarehouse sta diventando sempre più importante per le organizzazioni. I datawarehouse tradizionali sono costituiti da risorse IT locali, che a causa della loro struttura rigida non riescono a stare al passo con le crescenti esigenze di memorizzazione e analisi – sempre più avanzata – dei dati.
Le aziende che adottano soluzioni on-premises, perciò, devono confrontarsi con la mancanza di accesso a informazioni affidabili e tempestive sui processi aziendali: questi insight sono vitali per i processi decisionali, ma spesso sono limitati dai vincoli imposti dai datawarehouse tradizionali.
La diffusione di soluzioni di cloud datawarehouse ha garantito alle imprese la capacità di gestire facilmente volumi di dati più grandi, oltre che risparmiare sul Total Cost of Ownership (TCO). Google Cloud Platform, e in particolare Google BigQuery (il datawarehouse as a Service), rappresenta il riferimento nel settore in termini di operatività ed efficienza.
Cloud datawarehouse: perché serve
Il volume di dati che le aziende devono archiviare, elaborare e analizzare è cresciuto in modo esponenziale nell’ultimo decennio. A livello globale, si è passati da 2 ZB nel 2010 a 64,2 ZB nel 2020, secondo il rapporto “Worldwide Global DataSphere Forecast, 2021-2025” di IDC. Un dato che, si stima, crescerà ancora: tra il 2022 e il 2026 è previsto un ulteriore raddoppio secondo il più recente rapporto.
Volumi così grandi influiscono sulle prestazioni di un datawarehouse on-premises portando a lentezza e ritardi significativi nella generazione dei report, oltre a problemi derivanti dalla necessità sempre più frequente di acquistare nuovo storage.
Un’altra esigenza molto sentita riguarda la gestione dei dati in tempo reale: si stima che nel 2025 nel mondo ci saranno più di 150 miliardi di dispositivi connessi che invieranno dati potenzialmente interessanti da analizzare e utilizzare nei processi di business.
Inoltre, rispetto a soluzioni in cloud, i datawarehouse tradizionali limitano la trasformazione digitale perché non implementano soluzioni innovative, fra cui il supporto a funzionalità di analisi predittiva con l’utilizzo di tecniche di Machine Learning (ML) e Intelligenza Artificiale (AI). Non solo: prevedono anche elevati costi di licenza e rinnovo, oltre a complessità intrinseche nella gestione della sicurezza e della governance. I datawarehouse on-premises, infatti, sono interamente gestiti dalle aziende, che hanno la piena responsabilità di assicurare che l’infrastruttura sia operativa e performante al massimo.
Va considerato, poi, anche un altro aspetto: la difficoltà dei datawarehouse on-premises a scalare in maniera flessibile in proporzione al carico di lavoro. Questo costringe le organizzazioni a comprare maggiore capacità di calcolo e di elaborazione, nonostante i picchi di richiesta siano intermittenti. Le aziende, quindi, non riescono a valorizzare i propri investimenti.
Google Cloud Platform: il cloud datawarehouse che fa bene al business
Il cloud datawarehouse è quindi la risposta all’esigenza delle organizzazioni di una soluzione che permetta di supportare efficacemente lo sviluppo di strategie data-driven. Rispetto a un datawarehouse tradizionale, una soluzione in cloud deve:
- poter gestire facilmente volumi di dati molto più grandi;
- eseguire operazioni complesse su più tipi di dati, combinandone di strutturati, semi-strutturati e non strutturati;
- garantire un approccio implementativo agile e flessibile, per supportare requisiti tecnici e di business in continua evoluzione.
Google BigQuery è un moderno datawarehouse sicuro, altamente scalabile ed economico, con funzionalità di Machine Learning integrate. Progettato per dare accesso a insight fruibili in tempo reale, rappresenta la piattaforma scelta da diversi leader di mercato in tutto il mondo.
In particolare, le caratteristiche che hanno spinto tante organizzazioni a sceglierlo includono:
- servizio altamente scalabile on-demand e completamente gestito, che permette alle aziende di concentrarsi sull’analisi dei dati, evitando di spendere tempo per installazione, configurazione, performance tuning, monitoring, affidabilità e acquisizione di nuove risorse hardware e software;
- capacità di gestire dati e generare insight in tempo reale;
- modello di tariffazione flessibile on-demand oppure a forfait;
- Machine Learning integrato, per portare le capacità dell’AI ai dati, senza replicarli o spostarli, pulirli o gestirli in un ambiente separato;
- facilità d’uso: i dati sono accessibili sia da fogli di calcolo, sia da strumenti di visualizzazione Google o di terze parti.
Migrazione a Google BigQuery: come fare
La migrazione verso un cloud datawarehouse non è facile da affrontare: è necessario affidarsi a un partner esperto e affidabile, capace di supportare il cliente nel definire e implementare una strategia di migrazione che garantisca una transizione fluida e senza problemi.
Tipicamente, una migration strategy è composta da tre fasi:
- assessment e pianificazione, al fine di conoscere i rischi e le caratteristiche dei sistemi da migrare, e capire come muovere le applicazioni con il minimo impatto;
- migrazione, applicando determinate best practice per utilizzare i servizi più adatti;
- validazione e test.
Per ottimizzare i tempi, una delle migliori pratiche è adottare la soluzione Data Platform Framework per accelerare, da mesi a poche settimane, l’implementazione di data lake e (Big) datawarehouse in cloud, utilizzando un consolidato approccio metodologico unitamente a un set completo di acceleratori progettuali (template).
La piattaforma copre tutto il ciclo di vita del dato, dall’ingestion alle applicazioni analitiche, passando attraverso pulizia, anonimizzazione e trasformazione.
Per la migrazione di datawarehouse in cloud, il framework offre numerosi template che combinano opportunamente i servizi di Google Cloud Platform dedicati a questa tematica, permettendo di ridurre drasticamente i tempi dei progetti di migrazione.
