Passare dal chiedersi “perché i Big data?” a interrogarsi su come estrarre valore dai dati.
Con questo intento, lo scorso marzo, Cloudera e Intel hanno commissionato a Unisphere Research, divisione di Information Today, un’indagine per comprendere l’attuale uso della tecnologia per i Big data e il suo utilizzo nel futuro.
Condotta negli Stati Uniti interpellando 319, tra manager It e line of business responsabili delle operazioni di datacenter presso un’ampia gamma di aziende, per dimensione e settore di appartenenza, ne viene fuori un sostanziale senso di insicurezza su vari aspetti concernenti una chiara strategia di dati.
A commentarli è Michele Guglielmo, in Cloudera da poco più di un mese e mezzo in qualità di Regional Sales Director Mediterranean & Middle East.
Sua la premessa secondo cui, nel corso degli anni, i riflessi delle implicazioni tecnologiche sull’architettura dei datacenter hanno spinto molte aziende a modernizzare periodicamente l’intero ambiente.
Uno dei cambiamenti più rilevanti intercorsi è stato l’aumento al ricorso al software open source, che non abbina più l’utilizzo di software applicativo a una rigida serie di requisiti hardware.
Apache Hadoop, in generale, è molto diverso dalle architetture database tradizionali grazie alla sua capacità di scalare orizzontalmente e alla possibilità di utilizzare server di uso comune.
La sua implementazione richiede un’analisi dei sistemi utilizzati e uno studio su come potrebbe essere possibile integrare, estendere o addirittura usare Hadoop per sostituire le soluzioni tradizionali.
Interpellati sul loro modo di utilizzare la tecnologia per i Big data, ecco le evidenze emerse dalla ricerca commissionata a Unisphere Research.
Sicurezza e governance dei dati sono le principali sfide imposte dalla crescita dei Big data
All’inizio molti utenti hanno scelto di utilizzare Hadoop per mettere a frutto fonti di dati come clickstream, Web log e feed dei social media: primi semplici tentativi scevri di particolari riflessioni in termini di governance e sicurezza. Tuttavia, nel corso degli anni, con la crescita delle funzionalità di Hadoop e la creazione di architetture su larga scala da parte delle aziende per ospitare tutti i loro dati nel progetto framework di Apache, sicurezza e governance sono diventate una necessità imprescindibile, ancor più preoccupante quando si tratta di riunire dati affidabili e non affidabili. Per far sì che un hub di dati aziendali diventi una realtà concreta è necessario rispondere alle preoccupazioni in merito alla compliance disponendo una maggiore visibilità sulle attività che le persone stanno svolgendo con i dati. Quindi, non sorprende che il 60% degli intervistati abbia dichiarato che sicurezza e governance siano le preoccupazioni principali in merito alla crescita dei Big data.
Da qui il suggerimento ad affrontare molte delle problematiche complesse legate alla sicurezza aziendale facendo ricorso non solo a soluzioni in grado di crittografare i dati e a verificarne il corretto accesso bensì utili a fornire una buona visibilità rispetto a chi li sta utilizzando sfruttando funzionalità di lineage e revisione nel caso in cui si verifichi qualcosa di spiacevole.
L’accesso ai dati compartimentati è l’elemento più arduo nella creazione di un pool di dati di forte impatto per l’analisi
Mantenere i dati al sicuro creando una vera e propria separazione fisica per limitarne l’accesso è importante per la sicurezza. Ma comporta anche innegabili svantaggi. Un accesso limitato ai dati significa avere una visione limitata: come possiamo aspettarci che i nostri analisti e data scientist creino modelli vincenti basandosi su dati limitati portatori, per giunta, di un ulteriore complessità operativa e di un ROI inferiore dovuto alla gestione di molteplici sistemi?
Per i professionisti della gestione dei dati non sorprende che il 38% degli intervistati ritenga i dati bloccati in silos un problema pervasivo. Uno dei principali vantaggi di un approccio che prevede un’architettura basata su un data hub è avere tutti i dati in un unico luogo, con la possibilità di estenderne o limitarne l’accesso fino al livello riga/colonna. Senza questa considerazione fondamentale, ci si ritrova ad aggiungere sempre più dati ad ambienti di analisi eterogenei già limitati.
Gli utenti vogliono passare da un’analisi descrittiva a un’analisi predittiva
Report superficiali e la creazione di dashboard inflessibili hanno avuto il loro momento di gloria, ma stanno rapidamente perdendo terreno. Come può un’azienda moderna che ha bisogno di cambiare basandosi sui dati in pochi minuti essere costretta a prendere in esame i dati della settimana precedente? Semplicemente un approccio di questo tipo non è sufficiente per rendere i dati una risorsa strategica. I Big data hanno avuto un ruolo importante nel promuovere l’evoluzione di nuovi strumenti di analisi e modelli di pensiero avanzato. Questo è il motivo per cui molte aziende stanno già utilizzando Hadoop per ottenere maggiori funzionalità di analisi predittiva.
Peccato che, stando ai risultati dell’indagine, il 36% delle aziende interpellate abbia iniziato a incorporare analisi avanzate, mentre il 60% sta ancora operando affidandosi ai risultati di analisi descrittive.
Un chiaro allineamento con gli obiettivi aziendali è il fattore chiave per fare progressi
Comprendere la tecnologia è uno degli aspetti per gestire un cambiamento fondamentale nell’architettura delle informazioni di un’azienda, ma non è l’unico. È possibile collaborare con un fornitore, coinvolgere un systems integrator, o assumere le persone giuste per garantire che la tecnologia venga sfruttata in modo utile e soddisfacente. Una sfida molto più complessa sta cambiando la cultura dell’azienda: non solo implementare con successo le nuove tecnologie, ma anche assicurarsi di avere le persone giuste che la pensino allo stesso modo su come i dati possono alimentare il business. Gartner prevede che entro il 2017 solo il 50% o poco meno delle aziende globali avrà realizzato quel cambio culturale necessario per trarre beneficio dai Big data.
Ci credono le aziende interpellate nel sondaggio commissionato in partnership con Intel, secondo cui, un chiaro allineamento con una strategia di business specifica è un fattore determinante per prendere in considerazione il processo di modernizzazione.
Anche le più buone intenzioni per quanto riguarda il miglior utilizzo della tecnologia hanno, però, bisogno di avere il supporto corale del management per avere successo.
Da qui il suggerimento di raggruppare le persone più adatte in un team di lavoro e di definire i migliori criteri per determinare il successo di una buona strategia di dati.
