Come cambia il paradigma sulla gestione dei dati: il punto della situazione all’Oracle Technology Summit

Dopo anni di incontri filtrati dal video, Oracle organizza un appuntamento in presenza dedicato a clienti e partner. L’Oracle Technology Summit si terrà il 29 marzo a Milano e in questa occasione gli esperti dell’azienda approfondiranno il tema dei dati e della loro gestione, con particolare attenzione alle tecnologie cloud, oggi fondamentali per gestire grandi quantità di informazioni e trasformare i semplici dati in insight, cioè informazioni utili a prendere decisioni di business.

Oracle Technology Summit
29 marzo, East End Studios, Milano
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I Big Data e il Data Lake sono superati

Il paradigma di gestione dei dati è cambiato e oggi è necessario trovare nuove strategie, e in occasione dell’Oracle Technology Summit, nel track dedicato ai responsabili IT,  si affronterà proprio questa tematica. Luigi Scappin, Vice President EMEA Technology Software Engineering di Oracle, incentrerà il suo intervento su due temi: Data in Motion e Distributed Data Mesh. Come suggerisce il nome stesso, i Data in Motion sono quelle informazioni che vengono acquisite ed elaborate in tempo reale. “Non si tratta di monitorare e analizzare, ma di fare qualcosa con i dati assicurandosi la loro coerenza ed esattezza, in ogni passaggio”, spiega Scappin. “il che pone  una sfida non banale da risolvere. Per meglio capire il concetto, Scappin fa un esempio concreto sull’indirizzo di un nominativo: quando il dato è statico, non ci sono problemi, lo si prende e lo si utilizza. Quando il dato è in costante evoluzione, invece, se i sistemi non sono costantemente sincronizzati può accadere che si prendano nome e città giusti, ma magari l’indirizzo di casa può essere ancora quello precedente. Di qui l’importanza di implementare soluzioni per garantire quella che Scappin definisce data consistency and concurrency, che garantisce invece che tutte le informazioni siano corrette e aggiornate in ogni passaggio.

Questo aspetto è fondamentale perché le imprese, in particolare quelle di grandi dimensioni, stanno passando a un nuovo approccio e spostando le informazioni da sistemi legacy ad altri più agili, sviluppati sulla logica cloud native, per generare un’innovazione reale, che abbia impatto sul business. Scappin sottolinea questo punto, spiegando che non tutte le trasformazioni, in passato, hanno portato a risultati di business significativi. Un esempio è quello dei big data, che secondo il manager non hanno rappresentato quel salto di qualità che ci si aspettava. Questo approccio prometteva molto,  ma le imprese che hanno adottato questo modello “sono riuscite a estrarre un po’ di valore, ma poi non sono riuscite a metterlo sul business”; per questo motivo, diventa strategico scegliere un percorso cloud native, che per funzionare correttamente ha bisogno di dati che siano coerenti e sempre aggiornati in tempo reale.

Queste sono le sfide che oggi affrontano le imprese, e la risposta di Oracle è la Converged Data Platform che offre la capacità di “gestire dati spaziali, relazionali, JSON, grafi e via dicendo tutti insieme”. Tradizionalmente, si utilizza infatti uno specifico database per ogni tipologia di dato, mentre Oracle punta a usare un unico DB. Questo perché le aziende si trovano a trattare dati di ogni tipo e dover adottare differenti tecnologie non permetterebbe di elaborarli al meglio. Per fare un esempio, anche una query apparentemente semplice, come trovare tutti i clienti in una data fascia di ricavi e con specifici attributi, le cui aziende si trovino a 10 km dalla sede, richiede di trattare numerosi tipi di informazione: i km sono un dato spaziale, i ricavi sono un dato relazionale e gli attributi sono un dato JSON.

Per illustrare meglio il concetto di Data in Motion, Scappin fa poi l’esempio di un’importante banca spagnola, che si è trovata ad affrontare un problema: per poter gestire i dati in tempo reale, avevano bisogno di attivare la data consistency sul loro database, nello specifico Mongo DB. Il fatto è che oltre un certo limite, Mongo smetteva di scalare e questo ha imposto all’istituto di avviare un percorso di rehosting.

Data Mesh: non chiamatelo prodotto

Quando si parla di Data Mesh non si fa riferimento a un prodotto ma a una serie di principi adottati, il più importante dei quali è il Domain Data as a Product. Data Mesh va a risolvere una problematica chiave nell’utilizzo delle informazioni. Per capirlo è necessario fare una breve premessa: nella catena trattamento delle informazioni ci sono più attori. Da un lato i Data Producer, che i dati li creano e li conoscono, e dall’altro i Data Consumer, che queste informazioni le utilizzano concretamente. In mezzo si trovano i Data Provider, specialisti IT che si trovano a gestire i Data Lake e i Data Warehouse, che rappresentano l’attuale collo di bottiglia. Il Data Mesh mira a risolvere la questione applicando una metodologia Domain Driven Design su business, applicazioni e dati. Ogni dominio, in pratica, è sia Data Producer sia Data Consumer, ed è responsabile nell’offrire il Data as a Product, cioè un dato già pronto per essere utilizzato facilmente dagli altri attori coinvolti. Il “Data Mesh sposta l’attenzione dall’IT all’utente di dominio sui dati”, spiega Scappin, anticipandoci alcuni dei temi che affronterà durante il Summit.

Secondo Scappin, però, il passaggio al nuovo paradigma non significa gettare al vento gli investimenti fatti fino a ora per lanciarsi su multi-cloud e hybrid-cloud. Né bisogna pensare al cloud come fanno erroneamente alcune imprese, semplicemente come un luogo dove trasferire i carichi di lavoro mission critical senza prima ripensare il metodo di gestione. Le aziende dovranno invece trovare il modo di far convivere quello che hanno adesso (l’As-is, come lo definisce Scappin) con le piattaforme cloud-native (il To-be, come lo chiama Scappin).

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