Le principali cause di fallimento di un progetto Data-Driven e come il Cloud le mitiga

Introduzione

Nel mondo dell'innovazione, il concetto di fail-fast si riferisce alla capacità di identificare e risolvere rapidamente i problemi, riducendo al minimo gli investimenti su approcci che potrebbero non dare i risultati sperati. Questa mentalità, sempre più essenziale nei progetti tecnologici, permette di risparmiare tempo e risorse, consentendo di testare ipotesi e strategie in modo agile. Nell’ambito dei progetti data-driven, dove il valore può essere estratto solo attraverso iterazioni e continue ottimizzazioni, la filosofia del fail-fast rappresenta un metodo per sperimentare, apprendere e migliorare senza penalizzare l’intero progetto.

Il progetto data-driven non va visto solo nella sua componente di data analysis o di elaborazione del dato tramite algoritmi di Machine Learning o l'implementazione della Generative AI. Le fasi di un progetto data-driven partono dalla pianificazione e gestione del flusso di dati dall'origine (come fonti di dati grezzi) fino all’elaborazione e analisi finali. In generale, possiamo raggruppare le fasi di questa tipologia di progetti in tre macro blocchi: data ingestion, data management e data value. In ogni punto si possono riscontrare insidie che portano progetti interi a naufragare. A supporto di una strategia ben definita, il Cloud ci aiuta a massimizzare il valore dei dati e a ridurre i rischi di errori o inefficienze che possono portare a fallimenti.

Il Cloud, dunque, è l’abilitatore perfetto di questo approccio, grazie alla sua flessibilità, all’elevata scalabilità e alla presenza di servizi innovativi. A differenza delle infrastrutture on-premises, il cloud permette di avviare Proof of Concept (PoC) a costi iniziali ridotti e senza l’onere di investimenti infrastrutturali significativi. Questo consente alle aziende di testare in modo rapido e a basso costo, riducendo l’impatto economico di eventuali errori nelle varie fasi dei progetti data-centrici.

Come il cloud migliora la qualità e la disponibilità dei dati

La qualità e disponibilità dei dati rappresentano elementi essenziali per il successo dei progetti data-driven. Un progetto che parte con dati di scarsa qualità o con accesso limitato rischia infatti di fallire non portando a risultati significativi, con impatti economici negativi derivanti dai costi di sviluppo. Nella fase di Data Ingestion, il cloud, grazie ai servizi erogati e alla possibilità di mettere in gioco automatismi out-of-the-box, consente di migliorare la qualità e la disponibilità dei dati e, al tempo stesso, di ridurre i costi associati, semplificando il lavoro dei data engineer.

Servizi come AWS Glue consentono di configurare pipeline di dati automatizzate, con funzionalità avanzate di data-cleansing (o data cleaning) e data-transformation, anche in tempo reale.

Tramite tecnologie come Amazon S3/Glacier, il cloud rende possibile l’implementazione di data lake e data warehouse durevoli e scalabili che permettono di centralizzare grandi volumi di dati grezzi provenienti da più fonti a basso costo, garantendo facilità di accesso e gestione. I data engineer possono configurare facilmente pipeline di ingestion che acquisiscono dati in tempo reale o batch, assicurando una disponibilità continua e accessibile a tutti i team che ne necessitano. 

In un ambiente on-premises, garantire un accesso costante e sicuro ai dati richiederebbe un notevole sforzo infrastrutturale e, in caso di errori di processo, progettuali o di concetto, il costo del fallimento aumenterebbe significativamente.

Data la natura a consumo del Cloud si elimina il rischio di sovradimensionare le risorse, un problema comune nei sistemi on-premises, dove il fallimento comporta un notevole spreco di risorse infrastrutturali già acquistate​. Di conseguenza, diventa efficiente testare rapidamente i processi di ingestion su ambienti temporanei. Questo significa che è possibile iterare facilmente sulle pipeline, correggere errori senza impatti permanenti e contenere i costi associati a configurazioni errate.

Uno dei pilastri fondamentali dei progetti data-driven: la governance del dato

La governance del dato rappresenta uno dei capisaldi dei progetti data-driven e racchiude piú aspetti che toccano sicurezza, accesso e compliance normativa. La governance riguarda la gestione e il controllo dell’intero ciclo di vita dei dati, compresa l’autorizzazione all’accesso, la tracciabilità e il monitoraggio delle attività. Il cloud computing gioca un ruolo centrale nell’ottimizzare la governance dei dati, facilitando la gestione dei costi associati a possibili fallimenti nella fase di Data Management.

Nel contesto on-premises, la governance dei dati è spesso complessa e costosa da gestire: richiede infrastrutture dedicate, team di sicurezza dedicati e configurazioni manuali che aumentano i tempi e i costi. Con il cloud, invece, le aziende possono accedere a strumenti di governance integrati che semplificano la definizione delle policy, la gestione dei permessi e il monitoraggio delle attività, riducendo significativamente il rischio di errori. Piattaforme come AWS offrono servizi di Identity and Access Management (IAM), crittografia avanzata (KMS) e log di accesso (CloudTrail), che centralizzano la gestione delle autorizzazioni rendendola più semplice​.

Una delle forze principali degli ambienti Cloud, che abbiamo già toccato, è l'automazione dei processi, in questo caso di governance. Ad esempio, con i servizi di audit logging (come AWS CloudTrail), i dati sensibili sono continuamente monitorati, e ogni accesso viene registrato in modo che si possa intervenire tempestivamente su eventuali anomalie o violazioni di policy. Questa tracciabilità automatizzata facilita la compliance e minimizza l’impatto economico di eventuali errori o configurazioni sbagliate. Con il cloud, anche eventuali problemi di accesso possono essere risolti rapidamente senza compromettere la sicurezza dei dati o richiedere interventi manuali.

Il Cloud a supporto delle decisioni strategiche basate sul valore dai dati 

Il concetto di Data Value si riferisce al processo attraverso il quale i dati grezzi vengono trasformati in insight significativi e attuabili, essenziali per guidare decisioni strategiche. Tuttavia, le scelte analitiche sbagliate o progettazioni inefficaci possono generare costi elevati, prolungare i tempi di sviluppo e, nei casi peggiori, portare al fallimento dell’intero progetto. 

Nella fase di progettazione di un flusso analitico, il data scientist o l’analista deve prendere decisioni cruciali su come trattare i dati: quali modelli di machine learning utilizzare, quali variabili includere e come gestire i processi di training e validazione dei modelli. Con il cloud, è possibile testare diverse configurazioni di modelli analitici in parallelo, sfruttando l'elaborazione scalabile e pagando solo per il tempo di utilizzo. Ad esempio, strumenti come Amazon SageMaker, permettono di sperimentare in modo rapido e iterativo, abbassando il costo di errori o ipotesi sbagliate e ottimizzando i modelli in modo continuo​.

Il cloud facilita la gestione del flusso dei dati attraverso strumenti di orchestrazione avanzata, come AWS Step Functions, che permettono di progettare pipeline di elaborazione dati modulari e flessibili. Nel contesto on-premises, eventuali errori nel flow richiederebbero spesso la riprogettazione dell’intero processo, con conseguenti perdite di tempo e risorse.

Questa modularità permette di adattare rapidamente il flusso dei dati alle necessità del business, garantendo flessibilità anche in caso di cambiamenti strategici​.

Conclusione

Il cloud è un abilitatore per progetti che richiederebbero infrastrutture troppo complesse o costose se sviluppate on-premises. Consentendo accesso a risorse on-demand e a consumo, il cloud apre la strada a iniziative come il disaster recovery a basso costo, l'archiviazione massiva, l’intelligenza artificiale, la genomica e la simulazione ambientale, che necessitano di un’elaborazione intensiva e/o scalabile. 

In particolare nei progetti data-driven, il cloud facilita la gestione dei dati con strumenti integrati che supportano data ingestion, governance e qualità del dato. 

L'approccio agile, basato sulla sperimentazione veloce e sul concetto di fail-fast, riduce le barriere economiche e di complessità, rendendo possibili progetti ambiziosi per ogni tipologia di azienda, indipendentemente dalla sua dimensione.

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