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Come la BI può supportare scelte aziendali sempre più veloci e consapevoli.

La Business Intelligence ha fornito fino ad oggi degli strumenti preziosissimi ed estremamente importanti per quelle aziende che avevano la necessità di sfruttare tutti i dati che producevano o che avevano a disposizione. La maggior facilità di accesso ai dati attuali e storici, ha fatto sì che le aziende potessero prendere delle decisioni per stimolarne la crescita, eliminarne le inefficienze e attuare i necessari cambiamenti per rispondere alle esigenze delle economie e dei mercati. Tant’è che è stata sfruttata in molti settori dal medicale al metalmeccanico, dalle telecomunicazioni alla logistica e tutti questi ne hanno tratto grandi vantaggi.

Tuttavia, a dispetto degli enormi benefici che un sistema di BI fornisce, vi è un momento decisivo in cui questa tecnologia così com’è non può dare supporto e tutti noi attraversiamo questo momento quasi giornalmente. Ci capita sempre più frequentemente di guardare a un tragitto da percorrere ed ottenere le informazioni del traffico oppure di guardare a un evento sportivo che si sta svolgendo ed ottenerne il risultato, o guardare ai movimenti dei mercati internazionali o ancora al prezzo di trasporti o alloggi. Tutti questi esempi ci forniscono dei dati in tempo reale ed è grazie a queste informazioni che possiamo effettuare delle scelte e perciò dare una direzione efficace rispetto ai bisogni del momento.

La BI tradizionale, così come quella moderna, è totalmente basata sul “dato a ieri”. Questa limitazione temporale permette di prendere decisioni a medio/lungo termine, ma risulta inefficace per poter prendere invece decisioni nell’immediatezza, per cui è necessaria una visione in tempo reale. Ulteriore limitazione riguarda il volume di dati che gli applicativi di BI riescono a gestire in maniera performante, è il problema di avere a che fare con i Big Data.

Come tutti i leader del settore, per rispondere a queste necessità, Qlik ha proposto tre soluzioni differenti così da garantire un’ elevata elasticità e adattabilità alle diverse esigenze degli utenti.

Con l’acquisizione di Attunity nel 2019, Qlik ha fatto un enorme passo avanti nel mondo dell’analisi Real-Time. La tecnologia Attunity diventa il cuore pulsante della Data Integration Platform che Qlik propone come soluzione per l’integrazione e l’analisi dei dati.

Qlik Replicate (precedentemente Attunity Replicate) offre, per l’analisi Real-Time, un sistema Real-time di Data Integration e Data Replication. Qlik Replicate è progettato in modo tale da poter replicare, sincronizzare, distribuire, consolidare ed acquisire i dati dai principali Databases, Data Warehouses e piattaforme di Big Data, sia on-premise che nel Cloud. Qlik Replicate consiste in una Web-based console e in un Replication Server. L’interfaccia a disposizione dell’utente permette di definire, eseguire ed automatizzare le attività di replica, garantendo massima flessibilità a seconda delle specifiche necessità.

In un’ottica di miglioramento della fruizione della reportistica in Real Time, a partire dalla release ‘Nov 2019’ è stata introdotta la feature Dynamic View. Questa nuova funzionalità permette l’aggiornamento on-demand a livello dei singoli oggetti grafici che compongono l’applicazione, in modo che questi mostrino sempre le informazioni più aggiornate coerentemente con la frequenza di aggiornamento della fonte dati. Le Dynamic View, interagendo direttamente con la sorgente dati, sono sensibili ai filtri che vengono applicati al cruscotto; pertanto, la fonte dati viene interrogata tenendo conto del contesto creato dall’utente. Questo comportamento risulta particolarmente utile quando la fonte dati rientra a pieno titolo nella categoria Big Data. In riferimento a questi ultimi, Qlik ha proposto inoltre una soluzione più specifica: la On Demand App Generator (ODAG).

L’ODAG permette l’analisi delle varie fonti dati sfruttando l’effetto combinato di due applicazioni in cascata. Nella prima applicazione all’utente vengono mostrate delle informazioni ad alto livello e gli viene permesso di scegliere su quale porzione di dati focalizzarsi. Il contesto così creatosi viene passato ad una seconda applicazione, il cui caricamento è a discrezione dell’utente. Questa applicazione è pensata per permette un’analisi più approfondita e maggiore granularità del dato stesso. Ogni qual volta l’utente si accorge di avere la necessità di ridurre il set o aggiornare il dato sottostante, può autonomamente provvedere a rigenerare la sua applicazione.

Qlik Sense non è l’unica piattaforma di Data Analytics per cui sono state trovate soluzioni per rispondere all’esigenza di poter usufruire di Dashboard Real-Time o di poter lavorare con fonti Big Data.

Tableau, pur non essendo un software di live streaming, dispone di diverse opzioni per gli sviluppatori. La soluzione più semplice, che potrebbe però causare problemi di performance sulla base della tipologia di connessione usata, prevede l’uso di uno script che gestisce in autonomia l’Auto Refreshing in maniera distinta a seconda che si usi la versione Desktop o la versione Server.

Soluzioni più strutturate prevedono invece l’uso di componenti esterni. Fra questi si segnalano Hevo e Rockset. Hevo è una piattaforma completamente automatizzata che, senza l’uso di codice, permette di creare una data pipeline per configurare lo streaming di dati. Rockset è invece un motore di ricerca ed analisi serverless che consente di creare Dashboard interattive e Real-Time su dati NoSQL sfruttando molteplici sorgenti come Apache Kafka e Amazon DynamoDB .

Power BI: Il tool di casa Microsoft è già nativamente abbastanza improntato al concetto di Real Time, fin dal 2016 infatti mette a disposizione le API per sfruttare lo streaming in tempo reale dei dati, ma con alcune limitazioni di natura grafica e implementativa. Non tutti i grafici possono ricevere i dati in tempo reale e ogni categoria di dato che deve essere acquisito necessita del suo proprio flusso.

Oltre ai principali player si stanno rapidamente affiancando nuove realtà come Arcadia Data. Un’azienda basata specificatamente sui temi di Big Data e Real Time Big Data con svariati prodotti specifici, capaci di sfruttare un sistema operativo distribuito o un Data Lake senza la necessità di creare Data Marts o spostare i dati per rielaborarli.

Fonti:

https://www.qlik.com/us/products/qlik-replicate

https://help.qlik.com/en-US/replicate/May2021/Content/Replicate/Main/Introduction/Home.htm 

https://help.qlik.com/it-IT/sense/May2021/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataSource/Manage-big-data.htm

https://docs.microsoft.com/it-it/power-bi/connect-data/service-real-time-streaming

https://community.tableau.com/s/ 

Tableau Real Time Data Streaming: 2 Easy Methods
 

https://rockset.com/ 

https://www.arcadiadata.com/product/real-time-bi/