BIG DATA

Ma il cloud è pronto per la business intelligence?

Molte soluzioni di BI non sono ancora arrivate a maturità. Rimangono problemi di compatibilità, banda passante, dislocazione dei dati e sicurezza. Le trasformazioni del futuro dovranno essere radicali

10 Ago 2015

Antonio Dini

Il cloud è la buzzword, la nuova parola d’ordine dell’IT. Solamente “Internet of Things” e “Big Data” riescono forse a superare in intensità il quantitativo di articoli e ricerche, white paper e rapporti che popolano la rete negli ultimi due-tre anni. Ma c’è un problema.

Se è vero che il cloud funziona molto bene con applicazioni aziendali a basso volume di dati e con requisiti di sicurezza molto semplici, come ad esempio la gestione di un sistema di CRM, non è ancora detto che funzioni altrettanto bene per sistemi di business intelligence e di analytics. Le grandi aziende stanno ancora cercando di trovare un modo per lavorarci seriamente, ma a quanto pare i risultati ancora non ci sono.

E pensare che sono più di venti anni che le grandi corporation spendono miliardi di dollari per avere strumenti di business intelligence che consentano di avere vantaggi reali. Questo non vuol dire che gli strumenti non esistano o che non vengano alimentati di dati. Il punto è che sono difficili da usare, problematici gli accessi, complesse le modalità di impiego, e il cloud rende tutto più complesso, anziché più semplice.

Le soluzioni in uso adesso sono basate prevalentemente su sistemi on-premises. Questo nonostante gli ambienti di lavoro oggi siano prevalentemente misti: on-premises e cloud, privato o ibrido o addirittura soluzioni di cloud pubblico.
Tuttavia, ci sono almeno quattro motivi per cui la business intelligence e gli analitici non sono ancora pronti per essere utilizzati nel cloud.

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Primo, la maggioranza dei dati è ancora dentro il firewall aziendale e non nel cloud. Questo è particolarmente vero per quanto riguarda le applicazioni più pesanti dell’azienda: mentre CRM e strumenti di gestione delle risorse umane vengono adesso messi nella nuvola (dopotutto non si tratta di applicazioni mission critical per la maggior parte delle imprese), la stessa cosa non accade per quanto riguarda gli analitici e il cloud. Un esempio? Un’azienda che registri ogni mese milioni di dati sulle proprie transazioni retail ad esempio, che siano pari a svariati terabyte di database internamente alla propria datawarehouse, non è economicamente fattibile che li sposti sul cloud gli analitici.

Secondo, la banda larga è limitata e cresce lentamente. Viene venduta per volumi che crescono molto più lentamente di quanto non stia crescendo invece la mole dei dati prodotti. Questo crea un enorme problema di spostamento dei dati e rende, nonostante ci siano delle interessanti offerte ad esempio da parte dei grandi produttori di cloud come Amazon, eccessiva la lentezza degli spostamenti dei dati. L’accesso alle informazioni è critica.
Mettere i dati freschi ogni giorno nella nuvola con tempistiche cronologicamente rapide e poi mettere in mano agli analisti o agli operatori sul campo le possibili risposte è difficile o quasi impossibile.

Terzo, il cloud non è in un posto solo. Essere nella nuvola non è un problema per applicazioni come quelle di CRM, HR, ERP, perché non sono mai state legate ad altro. Ma è un problema per le funzioni di analisi dati, perché in realtà il cloud non è un posto solo e i dati che sono sparpagliati in differenti applicazioni nella nuvola o fuori (una grande corporation tipicamente utilizza almeno 500 applicazioni software diverse, una grande e media impresa comunque più di 100) non hanno garanzie di trasportabilità o compatibilità dei formati. Il più grande problema del deployment dei sistemi di BI storicamente è quello della connessione alle differenti sorgenti di dati. Nel cloud, frammentato e fatto da chiavi di accesso diverse, diventa ancora più complesso.

Quarto, la sicurezza è il grande problema. C’è poco da fare, mettere i dati nel cloud porta con sé un insieme di precarietà e vulnerabilità differenti da quelle note e a maggior rischio di essere colte. Aggregare dati di tipo finanziario in tempo reale per usare sistemi di business intelligence ha anche una dimensione di riservatezza e security che, se è gestibile per quanto riguarda la conservazione dei dati, è maggiormente problematica per quanto riguarda invece il loro trasferimento dentro e fuori la nuvola.
Non sono ovviamente solo le grandi aziende a soffrire i problemi di sicurezza, banda passante, compatibilità e compartimentalizzazione dei dati. Anche le medie e le piccole imprese possono soffrire problemi simili anche se in misura diversa. Eliminare la complessità dei sistemi IT tradizionali per sostituirla con un meccanismo differente e strutturato in maniera tale da offrire un reale vantaggio non solo per i costi dell’IT ma anche per la maggior efficienza e per poter fare di più rispetto alle soluzioni tradizionali non è a quanto pare ancora possibile.

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