Chief Information Officer e Chief Data Officer possono essere i protagonisti delle proprie aziende per centrare nuovi obiettivi di business. Con un’alleata di punta: una Cloud Strategy solida, ma attenta alle nuove opportunità.
L’approccio tradizionale dei responsabili aziendali dei dati talvolta soffre della sindrome da “fari abbaglianti nella notte”: qualunque situazione imprevedibile può portare involontariamente ad uno stato di paralisi.
Restare fermi, lo sappiamo, può rivelarsi una delle scelte peggiori e in situazioni di crisi o di ripartenza è fondamentale porsi consapevolmente in maniera proattiva e reattiva.
D’altra parte, in questo particolare periodo le aziende non potranno liberarsi completamente dall’incertezza o ignorare l’instabilità del mercato. Dovranno imparare ad affrontare e a convivere con questa situazione, facendo tesoro delle lezioni imparate e da un lato ricercando strategie di ammortizzamento e anticipazione di accadimenti esogeni e, dall’altro, cogliendo opportunità che possano aiutare ad uscire più forti dalle complessità del momento.
Ripensare la Cloud Strategy: lo stai facendo bene?
Nel primo appuntamento di Data Answers ci siamo concentrati sulle strategie per supportare i processi di gestione del cambiamento in grado di fornire al management aziendale leve e scenari simulativi per prendere decisioni strategiche.
In questo nuovo approfondimento, invece, osserviamo le opportunità inespresse cruciali per il rilancio, soprattutto in questa fase dove recuperare marginalità o semplificare i processi è materia di sopravvivenza. Con l’aiuto di Marco Mantovani, Senior Manager di Iconsulting, ci addentriamo nel mondo di CIO e CDO, soffermandoci sulle potenzialità del Cloud, delle nuove architetture del dato e dell’innovazione tecnologica più recente.
In questo Data Answers, risponderemo sui seguenti punti:
Partire dalla Data Platform è uno step da non sottovalutare.
Costruire una Data Platform come quella riportata qui sotto è un modo per introdurre in azienda la resilienza necessaria a supportare meglio le eventuali crisi future, investendo in funzionalità o capacità aggiuntive che consentiranno all’organizzazione di avere maggiore flessibilità e tempestività nell’aggregazione e nella fruibilità dei dati, connettendo fra loro informazioni, processi, persone e tutti i fattori indispensabili.
Le aziende potrebbero trarre grandi benefici dall’uso di Data Platform che ne aumentino reattività e capacità di comprendere i cambiamenti del mercato, monitorare da vicino il sentiment e il comportamento dei clienti, aumentare trasparenza della catena di approvvigionamento (anche in modalità Blockchain), sostituire i metodi di simulazione tradizionali con altri basati su scenari, modelli di data science e trigger. Queste architetture, sempre più frequentemente sviluppate negli ecosistemi dei principali Cloud provider, sopravvivranno alla pandemia e forniranno alle aziende le capacità necessarie per ri-accelerare.
Il disegno di una Data Platform, sia essa nuova o un ammodernamento di una Data Platform preesistente, deve affrontare la definizione di una “Cloud Strategy”. Se per alcuni servizi l’adozione del Cloud è ormai totalmente sdoganata e ampiamente percorsa dalla maggior parte delle aziende – basti pensare ai servizi mail/office/collaboration delle suite Office 365 di Microsoft e G Suite di Google – il mercato italiano ha imboccato più timidamente di altri la strada del Cloud per quanto riguarda servizi più “core” come Data Platform e sistemi gestionali.
Tuttavia, recentemente, gli enormi vantaggi in termini di semplicità di gestione, flessibilità, scalabilità e dinamicità di pricing e prestazioni, nonché gli sforzi effettuati dai Cloud provider nell’offrire maggiori garanzie e nell’aprire una rete di data center sempre più capillare, hanno dissolto molti dei preconcetti legati a sicurezza, normative, difficoltà nel determinare un dimensionamento ex-ante, e simili.
Tanti iniziano ad essere i casi di successo di aziende di grandi dimensioni, leader di settore, che hanno scelto il Cloud anche per applicazioni mission critical con dati sensibili. Svariati dei nostri progetti e clienti degli ultimi mesi ne sono un esempio concreto.
Pur non essendo affatto detto che il Cloud sia la scelta giusta in ogni situazione, è sempre più opportuno valutare qualche scenario Cloud nel momento del disegno di un’architettura per una nuova Data Platform. Molto spesso, qualora l’azienda non abbia già definito una propria Cloud strategy, è proprio la Data Platform, sistema centrale nevralgico che deve dialogare con la maggior parte dei sistemi aziendali, che potrebbe “tracciare la linea” definendo uno standard aziendale di riferimento da diversi punti di vista: come filiera tecnologica, come best practice e linee guida in termini di governance, gestione del ciclo di vita del codice, meccanismi di industrializzazione di modelli di Data Science, e molto ancora.
Come scegliere il player giusto per la tua Cloud Strategy?
Non esiste una ricetta universalmente valida, i fattori che influenzano le strategie sono molteplici: la situazione architetturale di partenza, le skill presenti in azienda, le possibilità di integrazione con altri sistemi aziendali e così via, ma cerchiamo di analizzare i principali trend e criteri di valutazione.
Iniziamo dai “Big 3”: i tre principali vendor che mettono a disposizione le piattaforme Cloud. Sebbene esistano player con soluzioni specifiche, anche end-to-end decisamente valide per realizzare una Data Platform – fra i quali Oracle, IBM e SAP di cui tratteremo a breve – il mercato Cloud vede protagonisti tre colossi americani: Amazon con AWS, Microsoft con Azure e Google con Cloud Platform.
Parlando in termini generali possiamo dire che, tra i tre player, AWS è stato storicamente il primo ad affacciarsi sul mercato (di fatto inventando il business) e a raggiungere una maturità completa che gli è valsa oggi la più ampia market share. Successivamente e in ordine cronologico, Azure e Google hanno poi colmato il gap, aggiungendo servizi specifici che gli stanno permettendo di recuperare velocemente quote di mercato e di rappresentare attualmente scelte altrettanto valide e complete.
Le tre piattaforme offrono servizi del tutto analoghi. Stiamo parlando di servizi, perché una Cloud Strategy oggi non riguarda più soltanto IaaS (Infrastructure as a Service, ovvero macchine virtuali ospitate su un data center remoto), ma integra sempre più soluzioni PaaS (Platform as a Service, ovvero servizi offerti end-to-end in modalità “gestita” dal provider).
I modelli di pricing, seppur molto diversi e difficilmente confrontabili tra loro, in molti casi di simulazione di dimensionamento convergono verso cifre davvero molto simili.
Ci troviamo quindi di fronte a una scelta tra player che offrono tutti i servizi di cui avremo bisogno per la nuova Data Platform, offerti a prezzi simili tra loro, come in ogni mercato maturo (meglio un’auto Audi, BWM o Mercedes? Meglio uno smartphone Apple o Samsung?). E la complessità non finisce qui! I Cloud provider offrono servizi PaaS gestiti che, combinati tra loro, sono in grado di rispondere egregiamente end-to-end alle esigenze di una Data Platform “tipo”.
Cloud provider: oltre i “Big 3” con attenzione a importanti componenti architetturali.
A questi player si affiancano a pieno diritto i vendor specializzati su determinati componenti di una Data Platform (come i vendor che si occupano di ETL, o di Front-End, o di Data Storage, o di Data Governance), che forniscono soluzioni più specifiche e/o di livello superiore per alcuni componenti. È quindi necessario valutare attentamente, in base alle esigenze dettate dagli Use Case che ci si prefigge di indirizzare, questo tipo di soluzioni, in genere compatibili e integrabili con i principali servizi dei Cloud provider.
Piattaforme più specializzate come Oracle, IBM e SAP possono rappresentare un’alternativa interessante, se non per tutto il Cloud provider su cui basare la Cloud Strategy aziendale, di certo per alcuni componenti particolarmente validi e/o integrabili con altre soluzioni già presenti in azienda. Un esempio concreto? SAP HANA.
Per evitare di imboccare strade “a senso unico” con forte effetto lock-in verso un unico Cloud provider, da un lato è possibile scegliere alcuni strumenti specifici e strategici di terze parti, dall’altro si sta facendo sempre più strada il concetto di “multi Cloud”, ovvero distribuire l’esecuzione dei componenti della piattaforma su più Cloud provider, o “hybrid Cloud”, ovvero un mix di risorse e servizi Cloud e on-premises.
Questo è possibile per tutti i componenti e per tutti gli “artifact” (applicazioni, job ETL, API, ecc.) che supportano l’esecuzione all’interno di “container” (es. Docker): il container, in quanto applicativo virtualizzato, è un elemento totalmente portabile da un ambiente all’altro, da un Cloud provider all’altro, da un Cloud provider a una piattaforma on-premises e viceversa, in grado di dialogare con altri sistemi, come servizi PaaS specifici di un Cloud provider.
Ovviamente in questo scenario diventa fondamentale adottare fin dall’inizio una strategia solida per gestire l’orchestrazione dei molteplici container e le pipeline di sviluppo, test, rilascio, evoluzione. I principali sistemi di orchestrazione si basano su Kubernetes, che può essere installato on-premises (qualora si preferisca mantenere “in casa” l’orchestrazione) o fruito tramite appositi servizi PaaS offerti dai vari Cloud provider.
Proprio in quest’ottica, alcuni Cloud provider stanno rendendo disponibili piattaforme PaaS specifiche per la gestione di piattaforme a container “multi-Cloud”: è il caso di Google Anthos e di Azure Arc (quest’ultimo al momento in preview).
Per dovere di sintesi, abbiamo illustrato solo alcune delle alternative per disegnare una nuova Data Platform o rinnovarne una esistente. Ogni decisione deve essere presa tenendo in considerazione la situazione specifica dell’azienda e le esigenze derivanti da Use-case strategici.
Recuperare valore, marginalità e aggiungere funzionalità e capacità ai sistemi aziendali che sempre di più saranno una sponda decisionale per i decisori di ogni azienda è perciò un’opportunità che può essere colta in vari modi e partendo da vari punti di ingresso.
La scelta è però delicata e può indurre facilmente in temporeggiamenti su un terreno di gioco che, tra l’altro, cambia molto velocemente: ogni anno decine di nuovi servizi – spesso disruptive – vengono rilasciati sulle diverse piattaforme, nuovi player emergono, così come avvengono nuove acquisizioni.
Quanto si complica il processo di Cloud Strategy in aziende medio-grandi?
A differenza di una software selection formale e strutturata che coinvolge i vendor – che noi consigliamo di avviare solo in una fase più consapevole del processo – la nostra metodologia contempla prima un’attività chiamata Technology Orienteering, capitalizzazione della nostra ventennale esperienza.
L’attività prevede di partire da un architettura logica di riferimento, divisa in layer, sulla quale connettere le varie funzionalità necessarie e le capacità attese. Su questa base, dopo aver raccolto i vincoli dell’architettura AS-IS (del cliente) e gli obiettivi delle iniziative future, proponiamo alcune ipotesi di scenari evolutivi-tecnologici calati sulle specifiche esigenze. Ad arricchire gli scenari e supportare il processo decisionale, di volta in volta, insieme ai referenti aziendali, si faranno emergere i vari punti di forza e di attenzione rispetto alla situazione di partenza. L’obiettivo di quest’attività è valutare la miglior configurazione software/architetturale per il tipo di utilizzo necessario per poi decidere se partire direttamente con un pilota per validare le scelte fatte o se aprire una più classica software selection. In questo secondo caso, con maggiore consapevolezza, focalizzazione e informazioni di contesto.
Spesso questi scenari sono hybrid solution, con alcune tecnologie in PaaS e altre in IaaS, magari per mantenere strumenti che il cliente già conosce e sul quale vuole capitalizzare il proprio know-how. Allo stesso modo, in alcuni casi, nelle Data Platform realizzate con i vendor già citati (AWS, Microsoft, Google, SAP…) sussistono layer architetturali coperti da tool open source o di altri vendor (sia del marketplace che non) proprio per andare a cogliere il massimo delle opportunità disponibili. Anche in questo caso, il processo di Technology Orienteering ritagliato su esigenze specifiche, permette la valutazione e l’eventuale integrazione di tecnologie abilitanti e differenzianti: due fra tutte, Snowflake e Informatica.
Vuoi approfondire i temi di Cloud Strategy?
Per approfondire i temi relativi a Cloud Strategy, Technology Orienteering o altri brevemente descritti in questo Data Answers vi invitiamo a contattarci.
