McKinsey prevede che entro il 2025 i dipendenti di tutte le organizzazioni sfrutteranno i dati in ogni processo, decisione e interazione sul lavoro.
Perché ciò accada, le organizzazioni avranno bisogno di un'architettura dei dati efficiente, in cui i dati strutturati siano prontamente disponibili per l'analisi. Sebbene l'architettura vari per ogni organizzazione, avrà una cosa in comune: un archivio centrale per grandi volumi di dati strutturati, noto anche come data warehouse.
Con un data warehouse, i dati arrivano da fonti interne ed esterne tramite processi ETL e vengono utilizzati dagli analisti di dati per migliorare i processi aziendali e il processo decisionale. È possibile utilizzare un data warehouse personalizzato e archiviarlo in sede. Oppure si può utilizzare un data warehouse basato su cloud, come Snowflake.
Analizziamo Snowflake, cosa può fare per voi e perché avete bisogno di un data warehouse in generale.
Che cos'è il fiocco di neve?
Snowflake è una piattaforma dati basata su cloud che offre il data warehousing come servizio principale. Ogni cliente Snowflake ha accesso a un magazzino virtuale dedicato, che costruisce in base alle proprie esigenze di archiviazione ed elaborazione. In seguito, migrano i loro dati nel magazzino e implementano una nuova architettura di dati, che fa sì che tutte le pipeline di dati conducano al repository centrale di dati.
Per utilizzare Snowflake, tutto ciò che dovete fare è sottoscrivere un piano pay-as-you-go, configurare il vostro magazzino virtuale in base alle vostre esigenze e iniziare a migrare i dati nel vostro nuovo magazzino. L'implementazione può avvenire in pochi minuti.
Alcune delle caratteristiche del data warehouse Snowflake includono:
- Scalabilità - Snowflake utilizza un'architettura di elaborazione massicciamente parallela (MPP), che distribuisce i dati su un cluster di macchine in esecuzione indipendente. Ciò consente al magazzino di scalare secondo le necessità, più volte al giorno. Quando più utenti elaborano in batch o in streaming grandi volumi di dati simultaneamente, la piattaforma scala e dedica risorse aggiuntive all'utente. In seguito, si ridimensiona automaticamente.
- Funzioni di sicurezza integrate - La piattaforma prevede diverse misure di sicurezza, come l'autenticazione a più fattori per tutti gli utenti, la crittografia end-to-end dei dati e il whitelisting degli IP.
- Distribuzione multicloud - Il magazzino può essere distribuito su AWS, Azure e Google Cloud.
- Aggiornamenti software automatici - Gli aggiornamenti software della piattaforma vengono distribuiti automaticamente, in modo da non doversi preoccupare che la piattaforma diventi datata e incompatibile con gli strumenti più recenti del vostro ecosistema.
- Il marketplace di Snowflake - Oltre allo storage e all'elaborazione, la piattaforma Snowflake vi dà accesso a dati e applicazioni che potete acquistare attraverso il marketplace. Per esempio, se avete bisogno di accedere ai dati storici degli annunci di lavoro di aziende pubbliche e private, potete semplicemente acquistarli dagli annunci nella sezione HR del marketplace.
Per quanto riguarda il linguaggio, Snowflake supporta il linguaggio di interrogazione strutturato (SQL). Supporta anche dati semi-strutturati in JSON e altri formati.
Vantaggi dell'utilizzo di un Data Warehouse
Cloud-Basato o on-premise, un data warehouse è un componente fondamentale dell'architettura dei dati di qualsiasi organizzazione. Sebbene sia possibile disporre di più pipeline di dati e di un intero ecosistema di dati senza un data warehouse, non si dovrebbe, perché si perderebbero i seguenti vantaggi:
Migliore controllo sulla qualità dei dati
I data warehouse utilizzano schemi specifici per archiviare i dati in un formato strutturato; ciò significa che i dati devono essere sottoposti a un processo di scrittura dello schema che elimina i dati non strutturati, incompleti o duplicati. Questo filtraggio fornisce ai team dati di alta qualità che possono essere utilizzati per prendere decisioni informate.
Potete creare controlli di qualità nel vostro data warehouse o usare le sue funzioni native (come quelle di Snowflake) per assicurarvi che i dati incompleti o imprecisi non vengano selezionati. Ad esempio, si possono definire regole per cui qualsiasi record di e-mail che non contenga il simbolo '@' o qualsiasi informazione sul prodotto senza l'ID del prodotto viene scartata.
Centralizzazione dei dati storici
Quando non si utilizza un data warehouse, si generano e si archiviano comunque dati storici. Ma questi dati sono archiviati in più database e sparsi nel vostro ecosistema tecnologico.
Se gli analisti devono raccogliere informazioni da più database, aumentano le possibilità di errore umano e di analisi imprecise. Cosa succede se si perdono alcuni set di dati o se ci sono dati duplicati presenti in più silos?
Un data warehouse consente di accedere a tutti i dati storici in un unico luogo. Questo perché tutti i dati generati dall'organizzazione vengono idealmente archiviati nel magazzino.
Consideriamo Netflix. La piattaforma di streaming esegue analisi predittive sui dati storici e consiglia a ogni utente spettacoli diversi. L'algoritmo utilizzato prende in considerazione la cronologia delle ricerche, la cronologia degli ascolti, la posizione, i dati demografici e altri fattori.
Se queste informazioni fossero sparse in più database isolati all'interno dell'organizzazione, sarebbe quasi impossibile per Netflix fare raccomandazioni di contenuti in base all'attività degli utenti. Il data warehouse dell'azienda consente di accedere a tutti i dati degli utenti in un unico luogo, rendendo possibile l'analisi del comportamento e la formulazione di raccomandazioni personalizzate per ciascun utente.
Conformità dei dati
Al momento dell'implementazione del vostro magazzino, è prassi standard impostare regole di qualità dei dati e definire gruppi di utenti. Questa organizzazione dell'architettura dei dati consente di controllare le pipeline di dati e di migliorare la conformità.
Supponiamo che dobbiate conformarvi alla CCPA. Uno dei requisiti per la conformità al CCPA è la mappatura di tutti i dati dei consumatori sotto il vostro controllo. Dovete avere un registro completo di:
- Le informazioni sui consumatori raccolte.
- Come si raccoglie.
- Come si conserva.
- Dove lo si conserva.
- Con chi lo condividete.
- Perché lo condividete con gli stakeholder esterni (se applicabile).
Senza un data warehouse, trovare le informazioni di cui sopra sarebbe difficile. Dovreste cercare in più database, alcuni dei quali condivisi con terze parti, e mantenere registrazioni accurate di chi ha accesso a cosa. Con un data warehouse, potete mostrare agli organi di governo esattamente dove e come conservate le informazioni e chi vi ha accesso.
Il data warehouse Snowflake è dotato di funzioni native che facilitano la conformità a diverse normative, tra cui HIPAA, FedRAMP e SOC 1 e SOC 2.
Utilizzate il connettore Snowflake di SnapLogic per ottenere il massimo dal vostro data warehouse
Snowflake vi dà accesso a un data warehouse virtuale dedicato. Ma per far confluire i dati da più fonti in quel magazzino, è necessaria una piattaforma di integrazione.
Un iPaaS come SnapLogic vi aiuterà a integrare fonti di dati interne ed esterne con il vostro data warehouse basato su cloud e ad assicurarvi di avere tutti i dati rilevanti necessari per l'analisi. Indipendentemente dalla complessità dell'architettura dei dati, una piattaforma di integrazione può aiutare tutte le applicazioni e i database a dialogare tra loro, a gestire i processi ETL e ad assicurarsi che i dati arrivino al data warehouse.
SnapLogic offre connettori Snowflake precostituiti per aiutarvi a implementare facilmente il vostro magazzino basato su cloud. Scaricate la scheda tecnica per saperne di più.
