{"id":7059,"date":"2024-06-19T16:47:17","date_gmt":"2024-06-19T14:47:17","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.besharp.it\/?p=7059"},"modified":"2024-06-19T16:47:38","modified_gmt":"2024-06-19T14:47:38","slug":"caccia-ai-dati-come-ottenerli-da-servizi-inaspettati","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.besharp.it\/it\/caccia-ai-dati-come-ottenerli-da-servizi-inaspettati\/","title":{"rendered":"Caccia ai dati: come ottenerli da servizi inaspettati"},"content":{"rendered":"\n

Quando interagiamo con qualcosa, generiamo dati. <\/p>\n\n\n\n

Nel 2016, si prevedeva che un singolo utente internet avrebbe generato 1,7 MB di dati al secondo ogni giorno entro il 2020… Cifre decisamente sottostimate se guardiamo al mondo digitale di oggi.<\/p>\n\n\n\n

I dati sono ovunque… basta solo sapere dove cercare! <\/p>\n\n\n\n

Come piccoli tesori, a volte dobbiamo spingerci a cercarli nei “posti” pi\u00f9 inaspettati, anche in quei servizi che avrebbero tutt’altro scopo rispetto alla generazione di informazioni. Cos\u00ec tutto diventa “dato”, ci\u00f2 che di pi\u00f9 prezioso esista per i business di ogni settore.<\/p>\n\n\n

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Questo fatto mi ricorda la storia dell\u2019aragosta<\/a>: storicamente, le aragoste erano considerate cibo per i poveri ed animali indesiderati. I primi americani le usavano addirittura come fertilizzante per il giardino o come esca per la pesca. Prigionieri e servi si lamentavano perch\u00e9 costretti a mangiare aragosta molto spesso… Dagli anni ’20, improvvisamente la domanda di aragosta ha iniziato ad aumentare fino a diventare il cibo prezioso che conosciamo.<\/p>\n\n\n\n

Vediamo come possiamo trovare dati… nell\u2019aragosta di oggi!<\/p>\n\n\n\n

CloudWatch RUM<\/h2>\n\n\n\n

CloudWatch RUM \u00e8 un\u2019aggiunta relativamente nuova ai servizi Amazon CloudWatch. Monitora l\u2019attivit\u00e0 degli utenti reali per tracciare le performance di un sito web (web vitals) e identificare problemi nelle sessioni utente. Il suo vero potere \u00e8 l\u2019integrazione con X-ray per le applicazioni serverless; permette infatti di tracciare un errore che si \u00e8 verificato in una lambda e risalire all’attivit\u00e0 dell’utente che lo ha generato. Se volete approfondire questo aspetto, i miei colleghi Alessio e Daniele hanno gi\u00e0 parlato di X-Ray qui<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

CloudWatch RUM mette a disposizione uno snippet da inserire nel sito web che, una volta inserito, invia metriche ed eventi agli endpoint del servizio, permettendo la visualizzazione dei dati in una dashboard. Questo \u00e8 un esempio:<\/p>\n\n\n\n

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Si possono anche vedere le sessioni utente, il percorso nel sito e le statistiche sugli errori (vedendone anche il dettaglio).<\/p>\n\n\n\n

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CloudWatch RUM, oltre ad essere uno strumento utile per il monitoring, pu\u00f2 permetterci realmente di prendere decisioni di business data-driven<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Sebbene venga sempre utilizzato come strumento di monitoraggio e reporting, pu\u00f2 anche essere una fonte di dati che permettono di rivelare informazioni altrimenti difficilemente ottenibili: infatti, il suo vero valore \u00e8 dato dagli eventi e le metriche catturate dagli utenti reali.<\/p>\n\n\n\n

Non ci resta quindi che svelare quali informazioni cela ed il loro potenziale.<\/p>\n\n\n\n

Il primo tipo di dati (facilmente disponibili e accessibili) sono le metriche come visualizzazioni di pagina, conteggio delle sessioni, e cos\u00ec via. A questo indirizzo<\/a> \u00e8 disponibile l’elenco completo.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 possibile anche definire metriche personalizzate basate sugli eventi, come ad esempio una metrica personalizzata che conta solo gli accessi da Chrome e Safari dagli Stati Uniti<\/a>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Come per ogni metrica, sono impostabili allarmi ed \u00e8 possibile calcolare metriche derivate, ma questi sono argomenti all’ordine del giorno nel campo monitoraggio.<\/p>\n\n\n\n

La seconda tipologia di dati \u00e8 meno evidente, ma pi\u00f9 preziosa: si tratta eventi raw generati da utenti reali<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Nella configurazione di RUM \u00e8 possibile abilitare l\u2019integrazione con CloudWatch Logs. In questo modo, tutti gli eventi relativi alle attivit\u00e0 generati dagli utenti vengono inviati quindi ad un log group in formato JSON.<\/p>\n\n\n\n

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Attenzione:<\/strong> i log group, per default, non impostano un periodo di retention dei dati e RUM ne genera tanti. Per non avere sorprese nella bolletta \u00e8 meglio valutare una retention economicamente sostenibile.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Questo \u00e8 un esempio di log generati da una visualizzazione di pagina:<\/p>\n\n\n\n

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Abbiamo quindi finalmente i dati su navigazione e performance a disposizione. <\/p>\n\n\n\n

Questo ne \u00e8 un estratto:<\/p>\n\n\n\n

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Sapendo dove si trovano i dati, diventa facile esportarli ed integrarli in un Data Lake. Ad esempio, i log di CloudWatch possono essere inviati Kinesis Firehose e scritti quindi in un bucket S3.<\/p>\n\n\n\n
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Una volta esportati i dati, \u00e8 possibile raffinarli, estrarre le\u00a0informazioni e integrarle negli strumenti di analisi interni. A questo punto le possibilit\u00e0 sono infinite.<\/p>\n\n\n\n
Ad esempio, si potrebbe pensare di correlare le vendite di un e-commerce con la posizione dell\u2019utente, il tempo di risposta della pagina o i dati di navigazione della sessione.<\/p>\n\n\n\n
Potremmo scoprire risultati inaspettati, come ad esempio che le condizioni meteorologiche di una particolare area influenzano le vendite. Per aggiungere altre informazioni ci viene in aiuto la possibilit\u00e0 di generare eventi personalizzati in RUM, che possono fungere da segnaposto e facilitare il lavoro di correlazione dei comportamenti.<\/p>\n\n\n\n
Con tutte queste informazioni \u00e8 possibile capire meglio il comportamento degli utenti, il posizionamento SEO, semplificare i processi interni o, semplicemente, avere un sistema di monitoraggio migliore per sapere chi e quando allertare in caso di anomalie e outlier nei dati. Senza contare la possibilit\u00e0 di creare dashboard per i clienti interni ed esterni; a chi non piace una bella dashboard \ud83d\ude42<\/p>\n\n\n\n
Una volta arricchito il Data Lake esistente, anche con queste informazioni originariamente destinate al monitoraggio \u00e8 possibile realmente prendere decisioni accurate basate sui dati.<\/p>\n\n\n\n
Questa soluzione non mira a sostituire Google Analytics, ma a facilitare l\u2019integrazione e l\u2019analisi dei dati: sappiamo che \u00e8 possibile esportare i dati da GA-4 a BigQuery, ma se esiste gi\u00e0 un DataWareHouse basato su AWS, l’integrazione pu\u00f2 richiedere tempo. Il nostro sforzo \u00e8 mirato infatti a supportare le decisioni, e non a mantenere integrazioni tra diversi sistemi.<\/p>\n\n\n\n
Per Concludere<\/h2>\n\n\n\n
Scegliere la fonte di dati giusta invece di lavorare sulle integrazioni pu\u00f2 essere vantaggioso e a volte basta scavare nei servizi per scoprire che le informazioni che desideriamo sono gi\u00e0 presenti (spesso molte di pi\u00f9 di quelle di cui avremmo bisogno!).<\/p>\n\n\n\n
Se gi\u00e0 sfruttate CloudWatch RUM, potete facilmente sfruttare l’integrazione con altri servizi AWS con poco sforzo ed utilizzando solo servizi gestiti, anche se, a prima vista, pu\u00f2 sembrare complesso.<\/p>\n\n\n\n
Avete mai pensato a come ottenere dati da fonti… insolite?<\/p>\n\n\n\n
Dopo aver conosciuto questo tipo di integrazione vi sono venute in mente correlazioni inusuali? <\/p>\n\n\n\n
Fatecelo sapere nei commenti!<\/p>\n\n\n\n
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About Proud2beCloud<\/h4>\n\n\n\n
Proud2beCloud \u00e8 il blog di beSharp<\/a>, APN Premier Consulting Partner italiano esperto nella progettazione, implementazione e gestione di infrastrutture Cloud complesse e servizi AWS avanzati. Prima di essere scrittori, siamo Solutions Architect che, dal 2007, lavorano quotidianamente con i servizi AWS. Siamo innovatori alla costante ricerca della soluzione pi\u00f9 all’avanguardia per noi e per i nostri clienti. Su Proud2beCloud condividiamo regolarmente i nostri migliori spunti con chi come noi, per lavoro o per passione, lavora con il Cloud di AWS. Partecipa alla discussione!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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