Esiste il Software-as-a-Service (SaaS), il Platform-as-a-Service (PaaS) e persino l'Infrastructure-as-a-Service (IaaS). Ora, nel tentativo di rendere le iniziative sui Big Data più accessibili ai clienti tradizionali, c'è una nuova offerta As-A-Service che scarica il lavoro pesante e le spese di capitale associate all'analisi dei Big Data.
Le organizzazioni, dai giganti globali della vendita al dettaglio ai produttori specializzati, stanno mescolando i dati di vendita, i dati online, i dati Internet of Things (IoT), i dati dei clienti e altre informazioni non strutturate di vario tipo e impiegano l'analitica per analizzare questa mole di dati al fine di scoprire modelli e intuizioni preziose che possono guidare l'innovazione, liberare nuovi modelli di business, promuovere una maggiore efficienza e ridurre i costi. Secondo l'Economist Intelligence Unit, quasi il 60% dei dirigenti intervistati ha dichiarato che le loro aziende stanno generando ricavi dalle iniziative sui big data.
L'ascesa dei Big Data as a Service
Ma mentre le aziende Fortune 500 hanno investito milioni di euro in tecnologie per i Big Data e in esperti tecnologici e data scientist difficili da reperire, le piccole e medie imprese sono rimaste per lo più escluse a causa dei costi significativi e della complessità dell'implementazione e del personale delle proprie iniziative. È qui che entra in gioco il Big Data-as-a-Service (BDaaS). Con BDaaS, le aziende scaricano tutti o molti degli ingredienti chiave (infrastruttura scalabile cloud , capacità di virtualizzazione, motori di analisi, servizi di gestione dei dati) a un fornitore di terze parti, consentendo all'azienda di concentrarsi sulla valorizzazione dei big data invece di rimanere impantanata nelle difficoltà di implementazione della tecnologia. Inoltre, consente alle aziende di evitare costose spese in conto capitale per l'infrastruttura per l'esecuzione di iniziative sui big data, consentendo invece di pagare al secondo o alla query solo per i servizi e la capacità utilizzati. HTF Market Intelligence prevede che il mercato BDaaS raggiungerà 48,9 miliardi di dollari entro la fine del 2025, con una crescita del 15% rispetto ai livelli del 2018.
Ci sono dei compromessi, ma il vantaggio del BDaaS può essere sfruttato da aziende di tutte le dimensioni. Sebbene l'hardware disponibile e il software open source, come Hadoop, siano facilmente reperibili, richiedono comunque competenze e investimenti ingenti per l'installazione dei componenti e delle infrastrutture essenziali a supporto di un'iniziativa sui big data, a differenza di BDaaS che non richiede un impegno significativo in termini di infrastrutture o di manodopera per l'esecuzione delle implementazioni. I fornitori di BDaaS si occupano anche della conformità e della sicurezza e i servizi sono altamente scalabili, in modo da poter soddisfare facilmente la necessità di maggiore storage o potenza di elaborazione con l'aumento del volume e della velocità di raccolta dei dati.
Modelli di distribuzione BDaaS
Come tutto ciò che riguarda il mondo cloud , i BDaaS sono disponibili in diverse varianti. Le organizzazioni possono scegliere di seguire la strada più semplice e sfruttare l'IaaS per i big data di un fornitore cloud . Possono anche attingere a offerte di piattaforme come Amazon EMR, Azure Insights o Google Cloud Platform (GCP), che offrono uno stack di big data gestito, compresi framework distribuiti popolari come Hadoop, insieme a funzionalità di apprendimento automatico, analisi, dashboard e visualizzazione e strumenti di trasformazione dei dati.
I tre grandi fornitori offrono elementi simili nell'ambito delle loro offerte BDaaS. Ecco un'istantanea di ciascuno di essi:
Elastic MapReduce (EMR) di Amazon: Questo servizio esegue framework gestiti come Hadoop, Spark e Presto ed è facilmente integrabile con altri servizi AWS come S3 per l'archiviazione degli oggetti. Lo strumento di orchestrazione dei dati Data Pipeline viene utilizzato per spostare, copiare e trasformare i dati, mentre l'opzione Kinesis Streams consente analisi ad alta frequenza e in tempo reale e la sua controparte Kinesis Firehose gestisce l'ingestione di dati su larga scala. QuickSight è un servizio di BI basato su cloud per la creazione di visualizzazioni e l'esecuzione di analisi ad hoc, mentre Amazon Machine Learning offre una serie di funzionalità per l'analisi predittiva.
Microsoft Azure: HDInsight è la piattaforma Apache gestita dell'offerta, che comprende Hadoop, Spark, Storm o HBase. Azure Data Factory è il servizio di orchestrazione dei dati utilizzato per creare una pipeline di elaborazione dei dati, mentre Stream Analytics è lo strumento per l'elaborazione dei dati in tempo reale, anche per le applicazioni Internet of Things (IoT). Per la visualizzazione dei dati e i dashboard c'è Power BI, mentre Azure Machine Learning è una piattaforma di data science gestita che facilita la costruzione e la distribuzione di modelli predittivi.
Google Cloud Platform: Esiste una serie di componenti per l'analisi dei Big Data, tra cui Cloud Dataproc, un servizio cloud completamente gestito per l'esecuzione di cluster Apache Spark e Apache Hadoop, e Big Query, un data warehouse aziendale senza server e altamente scalabile. Cloud Dataflow è il servizio per la trasformazione e l'arricchimento dei dati in tempo reale e in modalità batch, Cloud Datalab è utilizzato per esplorare, analizzare, trasformare e visualizzare i dati e Cloud Machine Learning Engine è un altro servizio gestito progettato per aiutare i data scientist a costruire e mettere in produzione i modelli.
Potenziale dei grandi dati
Dato il potenziale della big data analytics, le aziende non dovrebbero lasciare che complicazioni e costi si frappongano. BDaaS consente alle piccole e grandi imprese di fare un'immersione profonda nell'analisi dei dati senza annegare in un mare di complessità. In che modo la vostra organizzazione utilizza i big data?
