I dati di per sé non sono molto utili. Diventano utili solo quando vengono compresi e abilitano esperienze applicative. Il desiderio di mettere i dati al lavoro ha portato a un boom degli analytics basati su cloud. Sebbene una quantità relativamente piccola della spesa IT sia attualmente destinata al cloud, circa il 6% secondo IDC nel 2020, la scelta delle aziende si sta allontanando da tradizionali strumenti di business intelligence on-premise per andare verso opzioni più moderne e native in cloud come Google BigQuery, Amazon Redshift, Databricks e Snowflake. La tendenza di riunire dati e cloud si manifesta nell’ascesa vertiginosa di Snowflake nelle classifiche di popolarità del database DB-Engines, dalla posizione 170 nel novembre 2016 alla posizione numero 11 nel gennaio 2023. Parte del successo di Snowflake dipende da prestazioni, scalabilità, separazione tra archiviazione ed elaborazione.

Ma probabilmente un vantaggio ancora più grande è proprio il cloud. Snowflake è nato nel cloud e offre un percorso naturale per le aziende che desiderano passare al cloud. Lo stesso cloud continua a spingere in avanti i nuovi database rispetto alle alternative legacy. Quello stesso cloud promette di continuare a cambiare il mondo dei dati nel 2023.

Tutto in cloud, sempre?

Anche se non sono completamente d’accordo con il collega David Linthicum di InfoWorld sul fatto che “il 2023 potrebbe essere l’anno del rimpatrio dal cloud pubblico“, concordo sul fatto che non dovremmo innamorarci ciecamente di una tecnologia o vederla come un “martello” e quindi trattare ogni problema aziendale come un “chiodo”. Il cloud risolve molti problemi, ma non tutti. Nelle aree relative alle applicazioni avanzate basate sui dati, tuttavia, il cloud è indispensabile, come riconosce Linthicum: “quando sono coinvolti servizi IT avanzati (AI, analisi avanzate, scalabilità massiccia, calcolo quantistico, così via), i cloud pubblici in genere sono più economici”.

Non solo più economici, ma anche più pratici.

Anni fa Matt Wood, dirigente di AWS, mi ha presentato questo caso, che trovo convincente oggi come lo era nel 2015. “Coloro che acquistano infrastrutture costose scoprono che l’ambito e il dominio del problema cambiano molto rapidamente“, affermava. “Quando riescono a rispondere alla domanda originale, lil business è andato avanti“. Quindi, se affidiamo un’enorme fetta del cambiamento a un data center che è congelato nel tempo, le domande che possiamo porre ai nostri dati sono bloccate in una distorsione temporale. Anche in tempi di ristrettezze economiche, è sbagliato pensare al cloud attraverso la lente ristretta dei costi. L’infrastruttura elastica genera flessibilità nel dare un senso ai dati, e richiede strumenti di analisi basati su cloud.

Le aziende sembrano capirlo. In una recente conferenza di analisti, il CFO di Snowflake Mike Scarpelli ha parlato delle dinamiche competitive nel mercato del data warehousing. “Non siamo mai in concorrenza con Teradata [la storica società di data analytics fondata nell’era del software on-premise]. Quando un cliente decide di uscire dall’on-premise, non è mai contro Teradata“. Se l’azienda sta già guardando al cloud per la sua trasformazione digitale, dove guarda? Secondo Scarpelli,”la competizione per una migrazione dall’on-premise è sempre [contro] Google, Microsoft e AWS, ma AWS tende a collaborare con noi fuori dal cancello”.

Il cliente, in altre parole, ha probabilmente trascorso anni con il proprio data warehouse o soluzione di BI on-premise, ma non è lì che scommette il proprio futuro. Il suo futuro è il cloud. Se sta prendendo in considerazione un passaggio successivo, è improbabile che sia Oracle, a meno che non abbia un legame così stretto con Oracle da far sembrare difficile l’introduzione di un nuovo sistema. La maggior parte delle volte, le aziende cercheranno un database, un data warehouse/lakehouse o un sistema di machine learning/intelligenza artificiale basato su cloud. Più Google BigQuery, in altre parole, e meno SAP BusinessObjects.

Democratizzare i dati

Un altro motivo del successo del cloud è la semplicità. Il cloud, ovviamente, non è intrinsecamente più user-friendly, ma molti sistemi cloud hanno enfatizzato un approccio SaaS che privilegia l’esperienza dell’utente. Consideriamo, per esempio, questo commento da una bacheca Reddit, che descrive l’esperienza di un utente con Snowflake: “Se hai bisogno di una laurea in fisica per utilizzare il tuo strumento SaaS, quello strumento è inutile. Gli utenti di MySQL (analisti) lo adorano, la C-suite lo adora, le uniche persone che fatica a conquistare sono gli ingegneri nerd come me, che sono stati abbastanza arroganti da pensare di poter fare tutto da soli”.

Di recente ho scritto sulla democratizzazione dei dati, su come le aziende stanno cercando di offrire a più dipendenti l’accesso e la possibilità di lavorare con più e diversi dati. Ho notato che se le aziende vogliono veramente democratizzare i dati, devono insegnare ai dipendenti come utilizzare in modo efficace gli strumenti basati su cloud per sondare i dati basati su cloud.

Fortunatamente, il cloud consente anche ai sistemi di apprendimento automatico di sostenere parte dei carichi pesanti. Come scrive il mio collega Adam Hughes di MongoDB , “La combinazione di analisi in tempo reale, operative e integrate – ciò che alcuni chiamano translytics – ora consente l’analisi guidata dai dati dell’applicazione per aiutare a determinare, influenzare e automatizzare il processo decisionale per l’app e fornire insight in tempo reale per l’utente“. Ciò non significa che le macchine pensino per noi, ma piuttosto che rimuovono il lavoro pesante indifferenziato dell’elaborazione dei dati, lasciando all’utente il lavoro più ponderato di capire cosa significano quei dati per un’applicazione e, in definitiva, per l’azienda.

Tutto questo non è interamente guidato dal cloud, ma è decisamente potenziato e accelerato dal cloud. I dati non sono mai stati così importanti e l’accesso e la comprensione dei dati non sono mai stati così facili, grazie al cloud computing. Se dovessi indicare una previsione quasi certa per il 2023, è che questa tendenza continuerà e accelererà.

Matt Asay

* Matt Asay è vice presidente e responsabile del partner marketing presso MongoDB. Le opinioni espresse in questo articolo sono personali e non riflettono quelle dell’azienda.