Big Data as a Service: come funziona BDaaS

L’analisi dei big data offre enormi vantaggi sulla concorrenza in termini di scalabilità e sicurezza delle aziende. Le piattaforme cloud secondo il principio Big Data as a Service rivestono pertanto un ruolo importante per l’analisi in tempo reale, la memorizzazione e l’elaborazione di grandi quantità di dati. In primo luogo, occorre tuttavia comprendere quali servizi e quali vantaggi offrono le proposte BDaaS.

Cosa significa Big Data as a Service (BDaaS)?

Per avvantaggiarsi sulla concorrenza e continuare a crescere bisogna disporre di potenti infrastrutture informatiche, che devono essere in grado di elaborare grandi quantità di dati di processi aziendali, comportamenti della clientela, vendite e analisi della sicurezza in tempo reale. Non tutte le aziende possono però permettersi cloud computing con sistemi in loco. Anche i reparti on-premises che si occupano di memorizzazione, analisi e valutazione dei big data richiedono molto tempo e comportano costi. È qui che entra in gioco BDaaS.

BDaaS è un termine generico che comprende i più importanti servizi e strumenti per la memorizzazione e il trattamento di enormi quantità di dati, tra cui:

  • SaaS (Software as a Service)
  • IaaS (Infrastructure as a Service)
  • PaaS (Platform as a Service)
  • HDaas (Hadoop as a Service)
  • Data Analytics as a Service

Con questo approccio globale, BDaaS si avvicina anche al principio XaaS, che significa “Anything as a Service”. Per valutare quantità di dati strutturate e non strutturate servono capacità di memoria, di rete e di calcolo. Proprio ciò che offre BDaaS, attraverso una piattaforma cloud che comprende servizi di analisi e uno spazio di archiviazione pressoché illimitato. Esternalizzando i processi relativi ai big data le aziende non soltanto risparmiano tempo e denaro, ma aumentano scalabilità, sicurezza e flessibilità.

Quali funzioni comprende Big Data as a Service?

Specialisti di BDaaS sono ad esempio grandi società informatiche come Amazon, Microsoft e Google. Tra le funzioni offerte dai pacchetti BDaaS, talvolta anche in via opzionale, figurano servizi di analisi e statistica, strumenti di data mining, piattaforme cloud e strumenti di gestione dei dati. Le funzioni BDaaS possono essere adattate a seconda dei requisiti e del progetto secondo il principio computing on-demand, così come è possibile aggiungere strumenti o rimuoverli.

Di seguito alcune delle funzioni principali di BDaaS.

Architettura orientata ai servizi (SOA) multifunzione

BDaaS utilizza capacità distribuite di calcolo ed elaborazione di un’infrastruttura digitale collegata. Poiché questi servizi on-premises presuppongono un impegno e costi elevati, potete sfruttare i punti di forza del distributed computing e ridurre allo stesso tempo i costi aziendali. Un’architettura orientata ai servizi permette inoltre di scegliere pacchetti su misura per l’analisi e l’elaborazione dei dati.

Scalabilità orizzontale

Utilizzando insieme strumenti selezionati e potenti componenti hardware e software conservate la flessibilità grazie alla scalabilità orizzontale (scale out). Così scegliete soltanto le capacità cloud che vi servono per il trattamento dei dati, senza dover disporre di una vostra infrastruttura statica. Le attività e i processi sono condivisi con servizi BDaaS, principalmente con architetture di memorizzazione come Apache Hadoop, costruite su cluster e nodi di computer per elaborare grandi processi in modo rapido e continuo.

Dai big data agli smart data

Incentrato sul marketing basato sui dati, BDaaS elabora grandi quantità di dati confusi trasformandole in smart data strutturati. Le moderne applicazioni software e i sistemi di data warehouse analizzano enormi quantità di dati per creare statistiche e rapporti basati sui dati. Potete così ottimizzare la vostra business intelligence e l’orientamento strategico della vostra azienda.

Crescita aziendale e sicurezza

L’elaborazione e l’analisi dei dati con BDaaS mettono in luce potenzialità, opportunità di crescita, falle di sicurezza e inefficienze nei processi aziendali e nell’infrastruttura. I modelli di dati, le statistiche e l’analisi predittiva permettono quindi non soltanto di pianificare la scalabilità dell’azienda nel lungo termine, ma anche di orientare strategicamente le analisi basate sui dati. I fornitori di BDaaS assicurano inoltre che tutti i processi di dati rispettino le disposizioni vigenti sulla protezione dei dati e sulla conformità.

I componenti BDaaS più importanti

Gli strumenti inseriti in un pacchetto BDaaS sono definiti dal fornitore. Solitamente i pacchetti comprendono diversi software per i big data come sistemi di data warehouse e framework di big data, ad esempio Apache Hadoop, con i componenti chiave Hadoop Distributed File System (HDFS) e MapReduce. Hadoop è utilizzato per memorizzare, riepilogare, analizzare ed elaborare big data in modo distribuito nel cloud. Di seguito presentiamo altri componenti chiave BDaaS e sistemi per l’elaborazione e il calcolo distribuiti.

  • Apache Spark: framework open source e sistema in-memory per l’elaborazione in parallelo dei big data tramite clustering con Hadoop e sistemi di apprendimento automatico
  • Apache Hive: sistema di data warehouse per interrogare e analizzare i big data usando come base Apache Hadoop
  • Java, Python, R e Scala: le lingue di programmazione più utilizzate per i progetti di big data
  • Strumenti di analisi come Jupyter Notebook, Zeppelin e Mahout: importanti strumenti di analisi e visualizzazione di grandi quantità di dati utilizzabili con Hadoop tramite Big SQL
  • Apache Flink: un framework per elaborare ininterrottamente flussi di big data in tempo reale
  • Oozie Workflow, Sqoop, ZooKeeper: importanti strumenti per gestire flussi di lavoro, trasferire dati da database SQL e organizzare servizi Hadoop
  • Presto: un motore per interrogazioni SQL per richiamare i big data in modo interattivo e analizzarli velocemente

Dove si utilizza BDaaS?

Per quanto riguarda l’utilizzo di BDaaS, il dove e il come sono strettamente correlati. Di seguito vi presentiamo le forme di impiego e i tipi di BDaaS più comuni.

Core BDaaS

Si tratta di una versione di base di BDaaS con servizi fondamentali, ad esempio un framework Hadoop basata sul cloud e diversi strumenti open source per analizzare, interrogare ed elaborare i dati come Hive.

Performance BDaaS

La versione Performance permette di esternalizzare le analisi dei big data in infrastrutture Hadoop con potenti strumenti di analisi e gestione. È adatta a piani di crescita strategici e alla scalabilità in base alle esigenze.

Feature BDaaS

Consigliato per le aziende che hanno requisiti specifici in termini di analisi ed elaborazione di grandi flussi di dati. Strumenti specifici non compresi nel framework Hadoop standard permettono di utilizzare servizi di analisi e interrogazioni di dati con interfacce web e di programmazione e adattatori di database, addirittura a prescindere dallo specifico fornitore di servizi cloud.

Integrated BDaaS

Integrated BDaaS, che si presenta come un pacchetto completo, coniuga l’approccio orientato alle prestazioni di Performance BDaaS e la flessibilità di Feature BDaaS, consentendo alle aziende di valutare ed elaborare grandissimi flussi di dati in modo continuo.

I vantaggi di BDaaS in breve

Le aziende che scelgono BDaaS beneficiano dei vantaggi seguenti:

  • Riduzione dei costi per il personale, l’infrastruttura e la manutenzione grazie all’esternalizzazione dei processi legati ai big data
  • Anche le piccole e medie imprese senza un’infrastruttura informatica idonea possono analizzare grandi quantità di dati
  • Massime prestazioni e scalabilità grazie al calcolo distribuito e al clustering
  • Elevata sicurezza dei dati e protezione contro la perdita di dati e i cyberattacchi grazie alla moderna e sicura infrastruttura cloud
  • Servizi informatici su richiesta con strumenti e servizi opzionali a seconda delle esigenze e dell’entità del progetto
  • Ottimizzazione dell’orientamento strategico dei processi aziendali mediante analisi dei big data e previsioni
  • Rispetto delle disposizioni sulla protezione dei dati e sulla conformità
  • Capacità di memorizzazione pressoché illimitate per i big data
  • Elaborazione e valutazione di enormi quantità di dati in tempo reale a prescindere dal fornitore dei servizi cloud.

Conclusione: a chi è adatto Big Data as a Service?

I big data e le decisioni basate sui dati sono un aspetto importante per il successo e la crescita delle imprese. Per via dell’incremento della digitalizzazione e dell’e-commerce, poter valutare e memorizzare grandi quantità di dati costituisce un importante vantaggio sulla concorrenza. Questo vale in particolare per le aziende che necessitano di analisi dei dati scalabili e strutturate, ma che non dispongono di mezzi e capacità per le infrastrutture e le competenze informatiche.

Le grandi aziende dei settori bancario, della sicurezza, della comunicazione, dei mass media e della formazione, così come del commercio all’ingrosso e al dettaglio, utilizzano capacità pressoché illimitate per i grandissimi processi relativi ai big data.

Piccole e medie imprese, grandi aziende e istituti: con BDaaS tutti possono usufruire non solo di una scalabilità elastica “su richiesta”, ma anche di analisi in tempo reale di grandi flussi di dati e di capacità di memorizzazione quasi illimitate, rafforzando l’orientamento strategico a lungo termine dei processi aziendali e creando una potente infrastruttura per i big data con un investimento relativamente ridotto.

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