Per la vostra percezione del mercato italiano, quali ritenete sia oggi la maturità delle aziende rispetto alle diverse opzioni cloud?

L'adozione del cloud da parte delle aziende italiane è in costante crescita, ma la loro maturità rispetto alle diverse opzioni cloud varia a seconda del settore, delle dimensioni e delle strategie individuali. Osserviamo quindi un mercato frammentato che vede tuttavia i servizi di cloud pubblico offerti da provider globali guadagnare popolarità. Molte aziende, in particolare startup e piccole e medie imprese, hanno già scelto il cloud pubblico per ottenere scalabilità, riduzione dei costi e time to market. Le grandi imprese e le organizzazioni pubbliche lo seguono e stanno iniziando a sfruttarlo. Finora, infatti, le aziende più grandi o con requisiti di privacy dei dati e conformità più stringenti tendevano a optare per il cloud privato o il cloud ibrido. In entrambi i casi si tratta di soluzioni che comportano costi molto elevati, grande complessità in termini di integrazione, limitate scalabilità e flessibilità. Implementare e mantenere un'infrastruttura in questi scenari è molto oneroso, richiede numerose risorse e significativi investimenti in hardware, software e personale IT qualificato, oltre a creare una dipendenza dai fornitori in termini di livello del servizio, interoperabilità e portabilità dei dati. In questo scenario, quello che vediamo sempre di più di frequente sono aziende che esplorano strategie multi-cloud: sfruttando contemporaneamente più fornitori riescono a mitigare i rischi di dipendenza da un singolo fornitore e possono scegliere i servizi cloud più adatti per applicazioni e carichi di lavoro specifici.

In questa evoluzione, quali esigenze principali esprimono le aziende e come vi proponete di soddisfarle?

Le aziende italiane che hanno adottato o stanno valutando il cloud esprimono esigenze che la piattaforma Snowflake può soddisfare in modo molto efficace, permettendo loro di sfruttare al massimo i propri dati, prendere decisioni informate e abilitare rapidamente l’innovazione. In particolare, le aziende chiedono maggiore scalabilità per gestire volumi crescenti di dati e un’architettura elastica e scalabile che consenta di archiviare e analizzare grandi quantità di dati senza preoccuparsi dell’infrastruttura. Desiderano un’architettura performante e quella offerta da Snowflake, che separa completamente il compute dallo storage, permette l’elaborazione parallela e offre eccellenti prestazioni per l’interrogazione e l’analisi dei dati indipendentemente dal tipo di carico di lavoro.

Le imprese dispongono di moltissime fonti di dati diverse, e hanno la necessità di consolidarle e integrarle per l’analisi dei dati, proteggendo quelli sensibili e garantendo la conformità a diverse normative, specialmente in riferimento al Gdpr. Snowflake dispone di funzionalità di sicurezza integrate nella piattaforma, come la crittografia a riposo e in transito, RBAC (Role-Based Access Control) e data masking. Nel cloud l’attenzione ai costi è un tema sempre più sentito, anche in considerazione della loro crescita esponenziale. Diventa quindi fondamentale disporre di una piattaforma come la nostra che permetta di ottimizzare i costi in base alle effettive esigenze del momento con un modello di pricing basato sul consumo.

In molti settori le aziende italiane operano all’interno di ecosistemi e hanno bisogno di condividere e di collaborare sui dati con i propri partner commerciali, clienti o anche all’interno della stessa impresa. La condivisione sicura e il marketplace di Snowflake consentono proprio questo, senza alcun movimento o duplicazione dei dati, garantendone l’integrità e riducendo le complessità e i rischi legati alla governance. Infine, un’altra esigenza che spesso riscontriamo è legata all’utilizzo sempre più diffuso di tecniche di analisi avanzate e di Machine Learning e AI per ottenere informazioni dai propri dati, avvalendosi di strumenti di analytics e data science come Python, R e Notebooks Jupyter. Con il nostro framework Snowpark, gli utenti possono utilizzare il linguaggio di programmazione preferito, sfruttando al contempo l’architettura elastica e scalabile di Snowflake per elaborare grandi volumi di dati in modo efficiente e con elevate prestazioni. Questo consente un’esperienza di sviluppo unificata per attività di data engineering e data science, riducendo al contempo costi e complessità.