Nel mondo dell’innovazione, il concetto di fail-fast<\/em> si riferisce alla capacit\u00e0 di identificare e risolvere rapidamente i problemi, riducendo al minimo gli investimenti su approcci che potrebbero non dare i risultati sperati. Questa mentalit\u00e0, sempre pi\u00f9 essenziale nei progetti tecnologici, permette di risparmiare tempo e risorse, consentendo di testare ipotesi e strategie in modo agile. Nell\u2019ambito dei progetti data-driven, dove il valore pu\u00f2 essere estratto solo attraverso iterazioni e continue ottimizzazioni, la filosofia del fail-fast<\/em> rappresenta un metodo per sperimentare, apprendere e migliorare senza penalizzare l\u2019intero progetto.<\/p>\n\n\n\n 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\u2019elaborazione 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.<\/p>\n\n\n\n Il Cloud, dunque, \u00e8 l\u2019abilitatore perfetto di questo approccio, grazie alla sua flessibilit\u00e0, all\u2019elevata scalabilit\u00e0 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\u2019onere di investimenti infrastrutturali significativi. Questo consente alle aziende di testare in modo rapido e a basso costo, riducendo l\u2019impatto economico di eventuali errori nelle varie fasi dei progetti data-centrici.<\/p>\n\n\n\n La qualit\u00e0 e disponibilit\u00e0 dei dati rappresentano elementi essenziali per il successo dei progetti data-driven. Un progetto che parte con dati di scarsa qualit\u00e0 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<\/em>, il cloud, grazie ai servizi erogati e alla possibilit\u00e0 di mettere in gioco automatismi out-of-the-box, consente di migliorare la qualit\u00e0 e la disponibilit\u00e0 dei dati e, al tempo stesso, di ridurre i costi associati, semplificando il lavoro dei data engineer.<\/p>\n\n\n\n Servizi come AWS Glue consentono di configurare pipeline di dati automatizzate, con funzionalit\u00e0 avanzate di data-cleansing (o data cleaning) e data-transformation, anche in tempo reale.<\/p>\n\n\n\n Tramite tecnologie come Amazon S3\/Glacier, il cloud rende possibile l\u2019implementazione di data lake e data warehouse durevoli e scalabili che permettono di centralizzare grandi volumi di dati grezzi provenienti da pi\u00f9 fonti a basso costo, garantendo facilit\u00e0 di accesso e gestione. I data engineer possono configurare facilmente pipeline di ingestion che acquisiscono dati in tempo reale o batch, assicurando una disponibilit\u00e0 continua e accessibile a tutti i team che ne necessitano. <\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n 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 gi\u00e0 acquistate\u200b. Di conseguenza, diventa efficiente testare rapidamente i processi di ingestion su ambienti temporanei. Questo significa che \u00e8 possibile iterare facilmente sulle pipeline, correggere errori senza impatti permanenti e contenere i costi associati a configurazioni errate.<\/p>\n\n\n\n La governance del dato rappresenta uno dei capisaldi dei progetti data-driven e racchiude pi\u00fa aspetti che toccano sicurezza, accesso e compliance normativa. La governance riguarda la gestione e il controllo dell\u2019intero ciclo di vita dei dati, compresa l\u2019autorizzazione all\u2019accesso, la tracciabilit\u00e0 e il monitoraggio delle attivit\u00e0. Il cloud computing gioca un ruolo centrale nell\u2019ottimizzare la governance dei dati, facilitando la gestione dei costi associati a possibili fallimenti nella fase di Data Management<\/em>.<\/p>\n\n\n\n Nel contesto on-premises, la governance dei dati \u00e8 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 attivit\u00e0, riducendo significativamente il rischio di errori. Piattaforme come AWS offrono servizi di Identity and Access Management<\/em> (IAM), crittografia avanzata (KMS) e log di accesso (CloudTrail), che centralizzano la gestione delle autorizzazioni rendendola pi\u00f9 semplice\u200b.<\/p>\n\n\n\n Una delle forze principali degli ambienti Cloud, che abbiamo gi\u00e0 toccato, \u00e8 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 tracciabilit\u00e0 automatizzata facilita la compliance e minimizza l\u2019impatto 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.<\/p>\n\n\n\n Il concetto di Data Value<\/em> 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\u2019intero progetto. <\/p>\n\n\n\n Nella fase di progettazione di un flusso analitico, il data scientist o l\u2019analista 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, \u00e8 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\u200b.<\/p>\n\n\n\n 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\u2019intero processo, con conseguenti perdite di tempo e risorse.<\/p>\n\n\n\n Questa modularit\u00e0 permette di adattare rapidamente il flusso dei dati alle necessit\u00e0 del business, garantendo flessibilit\u00e0 anche in caso di cambiamenti strategici\u200b.<\/p>\n\n\n\n Il cloud \u00e8 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\u2019intelligenza artificiale, la genomica e la simulazione ambientale, che necessitano di un\u2019elaborazione intensiva e\/o scalabile. <\/p>\n\n\n\n In particolare nei progetti data-driven, il cloud facilita la gestione dei dati con strumenti integrati che supportano data ingestion, governance e qualit\u00e0 del dato. <\/p>\n\n\n\n L’approccio agile, basato sulla sperimentazione veloce e sul concetto di fail-fast, riduce le barriere economiche e di complessit\u00e0, rendendo possibili progetti ambiziosi per ogni tipologia di azienda, indipendentemente dalla sua dimensione.<\/p>\n\n\n\nCome il cloud migliora la qualit\u00e0 e la disponibilit\u00e0 dei dati<\/h2>\n\n\n\n
Uno dei pilastri fondamentali dei progetti data-driven: la governance del dato<\/h2>\n\n\n\n
Il Cloud a supporto delle decisioni strategiche basate sul valore dai dati <\/h2>\n\n\n\n
Conclusione<\/h2>\n\n\n\n
\n\n\n\nAbout Proud2beCloud<\/h4>\n\n\n\n