I data warehouse cloud ospitano e analizzano i dati delle aziende moderne per consentire decisioni più rapide e informazioni più chiare. Unificano le informazioni all'interno delle aziende, eseguono rapidamente analisi complesse e forniscono ai team risposte accurate senza appoggiarsi a [infrastrutture] obsolete(https://stripe.com/resources/more/infrastructure-as-a-service-iaas-pricing-explained). Il data-warehouse-as-a-service (DWaaS) è un modello di business in crescita, e si prevede che le dimensioni del mercato DWaaS globale passeranno da 6,85 miliardi di dollari nel 2024 a 8,13 miliardi di dollari nel 2025.

Di seguito spiegheremo come funzionano i data warehouse cloud, i problemi che risolvono e cosa richiedere a un fornitore di servizi.

Di cosa parla questo articolo?

• Che cos'è un data warehouse cloud?
  
• Come funziona un data warehouse cloud?
  
• In che modo le pipeline di dati alimentano i data warehouse cloud?
  
• Quali problemi di attività risolve un data warehouse cloud?
  
• Quali sono le caratteristiche principali di un data warehouse cloud?
  

Che cos'è un data warehouse cloud?

Un data warehouse cloud è un luogo centrale per l'archiviazione e l'analisi dei dati. Esiste nel cloud, cioè il team può accedervi e lavorare con i dati da qualsiasi luogo senza che sia necessario mantenere direttamente un’infrastruttura.

L'idea è di estrarre i dati provenienti da tutte le attività (ad esempio, vendite, marketing, assistenza clienti, finanza) e archiviarli in un unico punto costruito per l'analisi. Tali dati potrebbero provenire dal sistema di gestione delle relazioni con la clientela (CRM), dalla piattaforma di analisi web, dai log di utilizzo del prodotto o dai database interni. Il warehouse acquisisce tutto e lo organizza in modo che sia pronto per le query e la creazione di report.

A differenza dei data warehouse tradizionali che risiedono su server fisici in ufficio, i data warehouse cloud vengono scalati man mano che si cresce. Se si inizia con alcuni milioni di righe di dati e si finisce con alcuni miliardi, la piattaforma si espanderà in background per adattarsi alla situazione, senza che occorra installare nuovi server o ristrutturare l'architettura.

È anche possibile ottenere rapidamente informazioni dettagliate dai dati. Un data warehouse cloud è progettato per eseguire rapidamente analisi pesanti. È possibile filtrare, raggruppare, unire ed eseguire calcoli su set di dati di grandi dimensioni senza rallentare il funzionamento.

Come funziona un data warehouse cloud?

Un data warehouse cloud trasforma i dati non elaborati e sparpagliati in informazioni dettagliate strutturate e pronte per le query. La maggior parte dei team interagisce con il warehouse scrivendo direttamente le query SQL (Structured Query Language) o collegandolo a piattaforme situate a valle, come Looker, Tableau, Mode, o app interne, utilizzando driver standard e richieste di registrazione API (Application Programming Interface).

Ecco cosa succede dietro le quinte per far funzionare tutto.

Acquisizione dei dati

È possibile ripullre i dati provenienti da più fonti (ad esempio, piattaforme CRM, app Web, strumenti finanziari) e inserirli nel warehouse tramite un processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) o estrazione, caricamento e trasformazione (ELT). Ecco cosa comportano questi passaggi:

• Estrazione: Estrazione dei dati grezzi dalla sorgente originale.

• Trasformazione: Pulizia, riformattazione e normalizzazione dei dati.

• Caricamento: Spostamento dei dati nel warehouse.

Organizzazione dei dati

Una volta caricati, i dati vengono salvati in una struttura ottimizzata per le analisi. La maggior parte dei warehouse cloud utilizza l'archiviazione a colonne, cioè organizza i dati per colonne anziché per righe. In questo modo la scansione e il filtraggio di grandi volumi sono più veloci, soprattutto quando interessano solo poche colonne alla volta.

L'archiviazione viene distribuita su molti computer del cloud. Questo garantisce al sistema una possibilità di crescita orizzontale: è possibile memorizzare terabyte (TB) o petabyte (PB) senza modificare la configurazione. Significa anche che il sistema può replicare e partizionare i dati dietro le quinte per un recupero più rapido. Il warehouse gestisce automaticamente lo spazio su disco, la ridondanza e l'ottimizzazione dello storage.

Calcolo ed elaborazione

Quando si pone una domanda al warehouse tramite SQL o uno strumento di business intelligence (BI), la query viene suddivisa in più nodi di calcolo paralleli. Questo è noto come elaborazione parallela massiva (MPP) ed è ciò che consente ai warehouse cloud di eseguire analisi complesse in modo rapido e scalabile.

Il sistema alloca la potenza di calcolo sufficiente per eseguire la query in modo efficiente, quindi la chiude una volta terminata. Se più team eseguono contemporaneamente delle query sui dati, la piattaforma può isolare i carichi di lavoro o aprire cluster aggiuntivi per mantenere costanti le prestazioni. L'archiviazione e l'elaborazione sono disgiunte in modo che possano essere scalate in modo indipendente. Le query che potrebbero richiedere ore per essere eseguite nei sistemi legacy possono essere completate in pochi secondi, anche quando eseguono la scansione di miliardi di righe di dati o l'unione di più tabelle di grandi dimensioni.

In che modo le pipeline di dati alimentano i data warehouse cloud?

Un data warehouse cloud è utile quanto lo sono i dati che vi confluiscono. È qui che entrano in gioco le pipeline di dati. Le pipeline di dati spostano i dati dal luogo in cui vengono generati (ad esempio, le app, i database e gli strumenti di terze parti) al warehouse, dove possono essere interrogati e analizzati. Gestiscono i processi ETL o ELT, estraendo i dati dai sistemi di origine, trasformandoli o pulendoli e caricandoli nel warehouse. Alcune pipeline vengono eseguite secondo una pianificazione ed estraggono i dati ogni ora o una volta al giorno. Altre sono costruite per spostare i dati continuamente in tempo reale. In ogni caso, l'obiettivo è garantire che il warehouse rifletta sempre lo stato attuale dell'attività.

Le pipeline ben progettate tengono in movimento i dati in modo pulito, coerente e puntuale. Esse garantiscono che nuove transazioni, eventi e aggiornamenti appaiono nel warehouse con un ritardo minimo e formattano i dati per evitare che lo debbano fare gli analisti. Le pipeline di dati riducono il rischio di incoerenza o errori umani e si scalano automaticamente man mano che aumenta il volume dei dati.

In passato, i team costruivano spesso le pipeline da soli, creando script, pianificando processi e gestendo tentativi ed errori. Questo approccio funziona per un po', ma è fragile e la manutenzione è molto dispendiosa in termini di tempo. Oggi, molti data warehouse cloud si integrano direttamente con le app e i servizi più diffusi tramite connettori predefiniti o pipeline native. Questo li rende più facili da configurare e molto più affidabili da gestire. Stripe Data Pipeline è un buon esempio: sincronizza direttamente i dati Stripe con la destinazione di archiviazione dei dati. I dati di Stripe arrivano puliti, aggiornati e pronti per le query.

Le pipeline rendono il data warehouse dinamico, costantemente aggiornato e sempre pronto. Indipendentemente dal fatto che i dati di origine risiedano in strumenti SaaS (Software-as-a-Service), database di produzione o flussi di eventi, le pipeline mantengono attivo il flusso.

Quali problemi aziendali risolve un data warehouse cloud?

I data warehouse cloud possono risolvere problemi di lunga data e profondamente sentiti che impediscono un processo decisionale basato sui dati. Queste piattaforme sono costruite per affrontare gli attriti che rallentano i team e rendono difficile cogliere un quadro generale. È qui che fanno la differenza più grande.

Dati isolati e disconnessi

Spesso le organizzazioni dispongono di dati provenienti da decine di sistemi: dati di fatturazione in un punto, dati di coinvolgimento dei clienti in un altro, analisi dei prodotti in qualche altro luogo. Quando i dati risiedono in strutture separate, è quasi impossibile ricavarne una visione completa e affidabile dell'attività.

Un data warehouse cloud risolve questo problema consolidando i dati provenienti da tutta la gamma di tecnologie, o stack, in un unico sistema integrato. Questa centralizzazione consente ai team di unire i dati delle diverse fonti (ad esempio, prestazioni delle campagne e conversione delle vendite) per individuare i modelli e prendere decisioni migliori. Abbatte gli ostacoli tecnici e organizzativi che mantengono frammentate le informazioni.

Analisi lente e inaffidabili

I database legacy e i sistemi in sede non sono stati creati per supportare dashboard in tempo reale o carichi pesanti di lavoro analitico. Spesso hanno difficoltà a riunire dati di grandi dimensioni, timeout di query complesse, oppure richiedono processi batch notturni solo per generare un report settimanale.

I data warehouse cloud capovolgono questa dinamica. Sono progettati per gestire enormi set di dati in modo veloce e coerente. Grazie al calcolo distribuito e all'archiviazione a colonne, possono restituire i risultati in pochi secondi, anche quando scansionano miliardi di righe. Questo significa che non ci saranno più colli di bottiglia tra richieste e approfondimenti, e meno tempo dedicato all'attesa dei dati per l'esecuzione dei report da parte dei team.

Costi elevati per l'infrastruttura e la manutenzione

Gestire internamente un data warehouse tradizionale significa acquistare server, acquisire storage, installare software, configurare la sicurezza, assumere specialisti per la manutenzione del warehouse e ripetere questo ciclo man mano che l'attività cresce. È costoso, poco flessibile e richiede molto lavoro.

Un data warehouse cloud gestisce tutto questo al posto dell’utente. Non c'è hardware da gestire, nessuna finestra di manutenzione e nessun limite di provisioning. Paghi solo per lo storage e l'elaborazione che utilizzi e la piattaforma si ridimensiona automaticamente in base alle esigenze di dati. È un modo più sostenibile per supportare una strategia informatica, soprattutto per i team che vogliono crescere senza reinvestire costantemente nell'infrastruttura.

Accesso limitato e collaborazione

Quando è difficile accedere ai dati, perché sono bloccati in un sistema legacy o da ostacoli tecnici, o sono disponibili solo per una manciata di utenti, questi non vengono utilizzati. La collaborazione ne risente e le decisioni si basano più sull'istinto che sulle evidenze.

I data warehouse cloud sono accessibili da qualsiasi luogo e da chiunque disponga delle autorizzazioni appropriate. In questo modo, per i team interfunzionali è più facile esplorare i dati in dashboard condivise o eseguire le proprie analisi. Finanza, marketing e divisioni operative lavorano tutte sulla stessa sorgente di verità continuamente aggiornata. Questo tipo di accesso elimina gli attriti dal processo decisionale e crea in tutta l'organizzazione una cultura basata maggiormente sui dati.

Quali sono le caratteristiche principali di un data warehouse cloud?

Il valore di un data warehouse cloud deriva dal modo in cui diverse funzionalità di base interagiscono per supportare velocità, scalabilità e usabilità. Ecco le caratteristiche principali da individuare.

Scalabilità

L'infrastruttura dati tradizionale presenta dei limiti rigidi. Si acquisisce una quantità fissa di storage e di potenza di calcolo e, quando la domanda raggiunge le punte massime, i sistemi possono rallentare o interrompersi. I data warehouse cloud sono progettati per una scalabilità elastica.

• Se ti serve più potenza di calcolo per eseguire determinate query, il warehouse utilizza risorse aggiuntive.

• Se stai caricando un set di dati di grandi dimensioni, lo spazio di archiviazione si espande automaticamente.

• Se l'utilizzo diminuisce, la capacità si contrae e si smette di pagare per le risorse inattive.

Flessibilità significa che puoi iniziare con piccole dimensioni, crescere rapidamente e non dover mai riprogettare il sistema solo per stare al passo con la domanda.

Separazione tra archiviazione e calcolo

Di solito i sistemi digitali più vecchi collegano reciprocamente l'archiviazione e la potenza di calcolo. Ciò significa che, se hai bisogno di più potenza di elaborazione, devi anche acquistare più spazio di archiviazione, anche se non ti serve. I data warehouse cloud separano questi livelli in modo che possano essere scalati in modo indipendente. Puoi aumentare la potenza delle query senza aumentare lo spazio su disco, e viceversa. Questa progettazione migliora le prestazioni e collega i costi all'utilizzo effettivo.

Elaborazione parallela massiva

I data warehouse cloud utilizzano un'architettura di calcolo distribuita, che suddivide le query in attività più piccole e le elabora contemporaneamente su più nodi. Questo parallelismo significa che è possibile eseguire rapidamente anche le query complesse su set di dati di grandi dimensioni. In questo modo i team possono scansionare miliardi di righe, unire più tabelle e ottenere le risposte in pochi secondi, anziché in minuti o ore.

Tariffe a consumo

Paghi solo per ciò che usi effettivamente. Questo significa che i costi di archiviazione si basano sulla quantità di dati conservati nel sistema e i costi di elaborazione riflettono il numero di query eseguite e l'intensità di tali query. Il modello di prezzo basato sul consumo consente un controllo finanziario maggiore e prevedibile per i team che sono abituati a grandi investimenti iniziali in hardware o licenze software a lungo termine.

Disponibilità elevata e manutenzione ridotta

I data warehouse cloud gestiscono tutte le operazioni in background: ridondanza, tolleranza ai guasti, backup, aggiornamenti e tempi di operatività. I dati vengono salvati in più punti per garantire la massima durata e i sistemi sono progettati per ripristinarsi automaticamente in caso di guasti. Il provider si accolla tutte le correzioni del sistema, gli errori hardware e i riavvii. L'infrastruttura aziendale risulta affidabile senza alcun carico di lavoro aggiuntivo.

Sicurezza integrata

[Crittografia] di livello enterprise(https://stripe.com/resources/more/encryption-vs-tokenization-how-they-are-different-and-how-they-work-together), controlli di accesso granulari, log di audit e strumenti per la compliance sono standard. I team possono controllare chi vede cosa, tenere traccia del modo in cui i dati vengono utilizzati e soddisfare i requisiti della normativa senza creare propri livelli di sicurezza.

Integrazione semplificata

I warehouse cloud offrono interfacce standard che possono essere collegate a piattaforme BI, strumenti di analisi, notebook e app interne. Sono progettati per l'uso condiviso fra i team, con funzionalità come l'isolamento dei carichi di lavoro e la scalabilità delle risorse per mantenere prestazioni costanti anche con un aumento dell'utilizzo.