Come ottenere il massimo dalla tua piattaforma dati moderna: un approccio in tre fasi

Una piattaforma dati solida e moderna è indispensabile per realizzare la visione dei dati e degli analytics della tua organizzazione. Per iniziare potresti utilizzare la tua piattaforma dati moderna come singola fonte di riferimento per ottenere vantaggi operativi; ma aggiungendo altri casi d’uso ne ricaverai benefici ancora maggiori. In questo articolo offriamo indicazioni su come sfruttare le funzionalità di Snowflake per i dati e l’AI per sviluppare applicazioni e sbloccare l’innovazione. 

Il percorso di maturità di una piattaforma dati aziendale può rallentare dopo la migrazione dai sistemi legacy a una piattaforma cloud, soprattutto se il trasferimento avviene senza modifiche. 

Al contrario, quando le organizzazioni migrano a Snowflake possono esplorare un’estesa gamma di funzionalità che, se utilizzate in pieno, possono aprire le porte a nuovi casi d’uso e favorire nuove iniziative per i dati, l’intelligenza artificiale e le app al fine di migliorare la customer experience e ampliare/ottimizzare la piattaforma dati.

LTIMindtree, un system integrator partner chiave di Snowflake, propone un semplice approccio in tre fasi che potrà aiutare la tua organizzazione a espandere le capacità della sua piattaforma dati:

• Fase 1 - Migrazione: trasferisci le funzionalità di dati e analytics della tua piattaforma legacy su Snowflake. Per maggiori informazioni su come accelerare la tua migrazione, fai clic qui.
• Fase 2 - Modernizzazione: rafforza l’uso della tua piattaforma dati con nuove funzionalità tecniche e aziendali.
• Fase 3 - Monetizzazione: integra nuove funzionalità per aumentare la produzione di ricavi e migliorare la customer experience.

Nella fase di migrazione trasferirai i tuoi dati e workload su Snowflake, risolvendo in questo modo i problemi di costi e i colli di bottiglia delle prestazioni associati al tuo data warehouse esistente. Questa fase ti consente di stabilire una base per scalare in modo lineare la tua piattaforma dati, e comporta una mappatura dettagliata tra le capacità aziendali desiderate e le funzionalità tecniche di Snowflake, oltre alla creazione di una visione olistica dati. In questa fase è importante:

• migrare i KPI e le funzionalità per i dati esistenti su Snowflake;
• stabilire un’architettura e un modello dati scalabile per integrare in futuro più sistemi sorgenti; 
• finalizzare le nuove capacità aziendali e i nuovi casi d’uso da abilitare nelle fasi successive.

Il primo vantaggio della migrazione a Snowflake è la sua architettura dati condivisa multi‑cluster, che consente scalabilità e prestazioni elevate. Funzionalità come la sospensione automatica e un modello di prezzo pay‑as‑you‑go aiutano a risparmiare sui costi. La capacità di elaborazione aggiuntiva con SQL, oltre a funzionalità di Snowflake come Stored Procedures, Snowpark, Streams e Tasks, contribuiscono a semplificare le operazioni.  

PolarSled Accelerator di LTIMindtree aiuta a migrare su Snowflake i sistemi legacy esistenti, come SAP, Teradata e Hadoop. Puoi anche incorporare le funzionalità di autenticazione, autorizzazione e sicurezza integrate in Snowflake per migliorare la governance partendo dalle basi e abilitare una configurazione DataOps fondamentale per implementare CI/CD. 

Nel frattempo, Snowflake Cortex ti consente di sperimentare funzionalità di AI generativa (Gen AI) pronte all’uso che possono migliorare la tua esperienza di migrazione e integrazione, ad esempio potrai generare SQL con prompt nella tua lingua madre, migliorare la ricercabilità e ricavare insight dai documenti e dalle funzioni serverless.

Dimensioni del valore per la fase di migrazione: 

• ridurre i costi operativi delle piattaforme dati MPP esistenti;
• mitigare i rischi associati ai sistemi legacy che ostacolano la scalabilità e le prestazioni;
• facilitare insight tempestivi.
  

L’obiettivo della fase di modernizzazione è aumentare l’accessibilità e l’agilità. Amplierai le funzionalità di base di Snowflake esplorando nuovi casi d’uso che forniscono vantaggi sia agli utenti tecnici che a quelli aziendali. In questa fase è importante:

• abilitare capacità aziendali in Snowflake risolvendo nuovi casi d’uso;
• ottimizzare la piattaforma Snowflake già operativa;
• integrare più sistemi sorgenti e abilitare nuovi modelli di consumo;
• sfruttare le funzionalità di osservabilità per consentire il chargeback e l’ottimizzazione dei costi;
• potenziare i dipendenti grazie alla democratizzazione dei dati.

Implementare funzionalità di elaborazione e generazione di report in tempo quasi reale è un ottimo primo passo in questa fase, poiché migliorano la capacità degli stakeholder di prendere decisioni tempestive, accelerando il time‑to‑insight e migliorando la reattività. 

Da questa base potrai poi affrontare casi d’uso più complessi, come creare una visione a 360 gradi dei clienti integrando sistemi tra cui CRM, ERP, applicazioni di marketing, identificatori dei social media e altre sorgenti dati. L’implementazione del servizio di streaming di Snowpipe consente di caricare dati e messaggi in tempo quasi reale, migliorando l’agilità dell’elaborazione dei dati. L’esecuzione dei processi batch giornalieri e settimanali con cadenza oraria o in micro‑batch ti consente di fornire aggiornamenti e report più frequenti agli utenti aziendali. 

Con questa visione unificata dei dati in tempo quasi reale da tutta l’organizzazione, i tuoi team marketing possono fornire raccomandazioni e offerte più targetizzate e personalizzate nel momento più adatto del ciclo di acquisto, incrementando l’efficacia delle campagne e la customer experience complessiva. Per migliorare ulteriormente l’accesso e la gestione dei dati, integra Streamlit nei tuoi flussi di dati per consentire a data analyst e data scientist di creare app interattive altamente visive che forniscono tanto ai dipendenti quanto ai clienti un’esperienza coinvolgente e intuitiva.

Non saranno solo i team LOB a trarre vantaggio dall’espansione dell’utilizzo delle funzionalità di una piattaforma dati moderna. Per quanto riguarda i vari aspetti dell’osservabilità, adottando strumenti che offrono funzionalità avanzate per l’ottimizzazione dei costi della piattaforma (come i servizi FinOps e di ottimizzazione dei costi di Snowflake di LTIMindtree, disponibili nel Marketplace Snowflake), il monitoraggio e il tracciamento della qualità dei dati, il tuo team Operations sarà in grado di intervenire in modo proattivo sulle pipeline di dati. Questo renderà più scorrevoli i flussi di lavoro e aiuterà i team a mitigare rapidamente i potenziali problemi. 

Il tuo team Operations potrà anche automatizzare e semplificare le attività DataOps, contribuendo a incrementare la produttività e accelerare il time‑to‑market delle nuove iniziative. Le funzionalità di governance di Snowflake aiutano a rispettare e applicare le policy di integrità, conformità e sicurezza dei dati.

Nell’includere nuovi casi d’uso, potresti avere bisogno di ulteriori dati per aggiungere contesto e profondità alle analisi. L’integrazione di data product di terze parti disponibili nel Marketplace Snowflake ti consente di aggiungere nuove dimensioni ai tuoi insight. E poiché il Marketplace Snowflake offre app e servizi in aggiunta ai data set, puoi accedere a nuove funzionalità e integrarle nei tuoi flussi di lavoro per sbloccare altri tipi di insight. 

Nel mercato odierno, modernizzare significa anche intelligenza artificiale, e molte aziende si stanno concentrando sulla creazione di team AI e sullo sviluppo di capacità AI per soddisfare le richieste di funzionalità di Gen AI da parte del business. Snowflake Cortex fornisce funzionalità di intelligenza artificiale generativa come servizio gestito pronto all’uso per accelerare le attività quotidiane di analisi dei dati e sviluppo di app basate sull’AI. 

Con le funzioni AI/ML serverless, tutti gli utenti Snowflake, qualunque sia il loro livello di esperienza, possono utilizzare i modelli ML e LLM per sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale in modo rapido e sicuro. Per gli sviluppatori, Snowpark ML è un toolkit che aiuta ad addestrare, sviluppare e distribuire modelli AI/ML personalizzati, per consentire alla loro organizzazione di ricavare insight più approfonditi e mirati dai dati aziendali.

Dimensioni del valore per la fase di modernizzazione:

• ulteriore riduzione dei costi, con particolare attenzione alle FinOps;
• ottimizzazione dei costi e riduzione del rischio con una migliore implementazione della piattaforma dati;
• governance migliorata;
• spostamento verso una cultura più data‑driven e un uso maggiore dell’intelligenza artificiale, insieme a fonti di dati e applicazioni nuove e differenziate.

Ora che hai espanso e modernizzato l’utilizzo della tua piattaforma dati, puoi trasformarla in un canale per la produzione di ricavi. In questa fase hai a disposizione vari percorsi per ottenere vantaggi economici quantificabili, come la vendita diretta di data set o l’introduzione di prodotti “insight‑as‑a‑service” che vendono gli insight e i trend derivati ai clienti interessati. 

Tuttavia, l’aumento delle entrate è solo parte della monetizzazione; puoi anche migliorare vari aspetti dell’esperienza utente facilitando la disponibilità di dati e app. In questa fase è importante:

• monetizzare data product e servizi dati, migliorando al contempo l’accessibilità dei dati e degli insight per gli utenti finali;
• promuovere l’innovazione tra gli stakeholder abilitando funzionalità aziendali avanzate; 
• migliorare le esperienze degli stakeholder e degli utenti; 
• adottare e distribuire funzionalità basate su AI e Gen AI;
• creare nuove app e data product per l’analisi dei dati e la Gen AI.

Il percorso per la monetizzazione dei tuoi dati, servizi e app include le funzionalità di collaborazione di Snowflake e il Marketplace Snowflake. Il Secure Data Sharing Snowflake e la funzionalità Snowgrid cross‑cloud consentono di condividere i dati e scambiare insight in tempo reale con partner, provider e fornitori su diversi cloud e regioni proteggendo la privacy. Il Marketplace Snowflake è il posto dove non solo i tuoi clienti, ma l’intero AI Data Cloud Snowflake, possono trovare i tuoi data set di terze parti e le tue Snowflake Native App. Con le funzionalità di monetizzazione integrate nel Marketplace puoi gestire la manutenzione e la fatturazione, semplificando il processo sia per te che per i tuoi clienti. 

Disporre dei dati, dell’AI e delle app sulla piattaforma dati Snowflake permette di gestire casi d’uso dell’AI e della Gen AI ed esplorare nuove potenzialità di business. Ad esempio, puoi aggiungere personalizzazione in tempo quasi reale al tuo portale web per offrire pagine su misura allineate agli interessi dei tuoi clienti e migliorare i tassi di conversione. L’aggiunta di funzionalità di intelligenza artificiale generativa ai chatbot perché possano rispondere alle domande in linguaggio naturale aiuta gli stakeholder interni a trovare più velocemente i materiali e le competenze di cui hanno bisogno, oltre naturalmente a migliorare l’assistenza clienti online. 

Potenzia i tuoi sviluppatori, analisti e data engineer con i servizi AI Snowflake, come Snowpark ML, Cortex e Snowflake Native App con Snowpark Container Services, per innovare ed espandere l’utilizzo delle funzionalità della tua piattaforma dati. Gli sviluppatori possono creare e pacchettizzare app o interfacce utente in qualsiasi linguaggio di programmazione (C/C++, Node.js, Python, R, React, ecc.) e ospitare app in Snowpark Container Services. Oltre a generare vantaggi per l’organizzazione, puoi trasformare il lavoro dei tuoi esperti di dati interni in una nuova fonte di reddito offrendo le tue Snowflake Native App sul Marketplace Snowflake.

Dimensioni del valore per la fase di monetizzazione:

• aumento dei redditi grazie ai dati, ai servizi e alle applicazioni offerte al pubblico nel Marketplace Snowflake; 
• nuove capacità aziendali grazie all’AI e alle app;
• miglioramento della customer experience e della soddisfazione dei clienti.

Le robuste funzionalità per dati, AI e app di Snowflake facilitano la “crescita” della tua organizzazione sulla sua piattaforma dati. Puoi accelerare questo percorso di maturazione con un approccio chiaro suddiviso in fasi, concentrato sugli obiettivi di fornire valore aziendale, apportare contributi tangibili al fatturato dell’organizzazione e migliorare la customer experience. La migrazione è il primo passo per le organizzazioni; una volta stabilite le basi necessarie, il valore derivato dai dati può aumentare adottando le funzionalità avanzate di Snowflake, come illustrato sotto. 

Il percorso in tre fasi rappresenta un approccio logico e comprovato adottato da molte organizzazioni, ma non è un obbligo inderogabile. Non è necessario allinearsi esattamente a queste fasi o abilitare tutte le funzionalità citate in una fase prima di passare alla successiva. L’architettura di Snowflake è flessibile e non comporta eccessive dipendenze tecniche, consentendo alla tua organizzazione di affrontare i casi d’uso aziendali in base ai suoi obiettivi, alla sua visione e alle sue esigenze in evoluzione. 

Scopri il framework di ottimizzazione dei costi PolarSled FinOps di LTIMindtree nel Marketplace Snowflake. Per maggiori informazioni sulla migrazione a Snowflake, guarda i nostri webinar on demand e leggi l’ebook “5 domande per chi sta valutando una migrazione a Snowflake”. Per scoprire come modernizzare il tuo data lake con Snowflake, guarda il nostro webinar on demand. Se ti interessa trasformare i tuoi dati e le tue app in una fonte di reddito, leggi questo articolo sul blog o scarica l’ebook “Strategie moderne per la monetizzazione dei dati”.