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Massimizzare il valore dei dati, il punto di Snowflake

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Michele Tessari, Manager di Sales Engineering presso Snowflake, ci espone l’importanza di valorizzare i dati in modo rapido e sostenibile.

In un periodo caratterizzato da eventi macroeconomici turbolenti, le aziende sono costrette a bilanciare il contenimento delle spese con la necessità di mantenere investimenti vitali in tecnologia e analisi dei dati. Questo equilibrio è cruciale per non compromettere un vantaggio competitivo significativo.

Il contesto attuale

Uno studio di PwC rivela che quasi la metà delle organizzazioni (44%) si impegna a perseguire progetti di modernizzazione dei dati nel 2024. L’obiettivo è migliorare l’esperienza cliente e stimolare l’innovazione di prodotto, approfittando dell’evoluzione accelerata dell’analisi dei dati e dell’intelligenza artificiale (AI).

Con la previsione di IDC che il mondo genererà fino a 181 zettabyte di dati all’anno entro il 2025, le aziende più agili nel navigare questo scenario economico complesso si focalizzeranno sulla gestione oculata delle spese e sull’incremento dell’efficienza. Il boom dell’AI generativa sottolinea l’importanza dei dati come elemento chiave per chi desidera sfruttare al meglio l’intelligenza artificiale: maggiore è la diversità e la completezza dei dati, migliori saranno le prestazioni dell’AI.

Snowflake: come ottenere il massimo dai dati

La trasparenza dei costi è fondamentale per una gestione efficiente. Michele Tessari di Snowflake afferma che gli amministratori dei dati devono utilizzare le proprie competenze analitiche per valutare i carichi di lavoro attuali, identificando quelli più preziosi e decidendo se modificare l’architettura, regolare l’utilizzo o eliminare i carichi di lavoro inefficaci. Una conoscenza approfondita del flusso dei dati, dalla loro origine alla destinazione, è essenziale per un controllo efficace dei costi e per individuare gli errori più costosi.

Questa trasparenza deve essere garantita anche dai fornitori SaaS e dalle piattaforme utilizzate. Ciò permetterebbe alle aziende di comprendere l’investimento in ogni carico di lavoro e di valutare il ritorno sull’investimento (ROI). 

Analizzare i costi per query può rivelare quelle più onerose, dando agli amministratori e ai responsabili IT la possibilità di riconsiderarle per ottimizzare o rifattorizzare. Una maggiore visibilità e controllo delle spese danno alle aziende la possibilità di massimizzare l’uso delle risorse esistenti.

Prospettive future e gestione dei costi nell’era dei Big Data

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La capacità di anticipare i costi futuri è un vantaggio strategico per le aziende. Queste possono così pianificare investimenti e adottare misure di contenimento della spesa. Le piattaforme di dati legacy, spesso rigide con costi fissi e vincoli di lungo termine, limitano la flessibilità aziendale. La pianificazione della capacità, necessaria per controllare i costi, può paradossalmente risultare onerosa.

L’adozione di modelli di costo variabile, che offrono flessibilità e scalabilità, è una soluzione efficace per evitare sprechi e pagamenti per risorse inutilizzate. Molte organizzazioni stanno stabilendo budget predeterminati, impostando limiti di spesa e soglie digitali per prevenire eccessi e ricevere notifiche in tempo reale. Questo consente di monitorare con precisione la spesa, valutare il valore generato e ottimizzare l’utilizzo delle risorse.

Le piattaforme di dati moderne basate sul cloud offrono interfacce intuitive e dashboard che permettono di monitorare l’utilizzo e identificare i principali responsabili della spesa. Questo approccio proattivo facilita la previsione dei costi e la gestione del budget, contribuendo a ridurre i costi operativi a lungo termine.

Un monitoraggio dettagliato dell’utilizzo per account, utente o attività è essenziale per differenziarsi. Inoltre le grandi aziende dovrebbero considerare un controllo organizzativo, limitando l’utilizzo di risorse costose e monitorando la dimensione e il numero di cluster per una gestione dei costi più accurata. L’attribuzione delle spese per job e le funzionalità di auto-sospensione e auto-ripresa delle piattaforme quando non sono necessarie, sono strumenti che consentono di massimizzare le risorse e risparmiare sui costi.

Come comportarsi in tempi difficili di crisi

Nonostante le sfide economiche, le aziende non dovrebbero rinunciare all’obiettivo di sfruttare il potenziale dei dati. L’analisi e la comprensione dei dati sono più cruciali che mai per le imprese di tutti i settori. È fondamentale orientarsi verso cambiamenti che portino a risultati concreti, come la transizione da piattaforme legacy a moderne soluzioni SaaS, che offrono maggiore trasparenza e una pianificazione dei costi più efficace.

Questo cambiamento può comportare  impatti significativi, permettendo alle organizzazioni di prendere il controllo dei propri investimenti tecnologici e di distinguersi nel complesso panorama macroeconomico attuale, guidandole verso un futuro orientato ai dati.

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