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Translytical database, quando l'analisi in dettaglio sposa la velocità

Le piattaforme cosidette translytical cercano di unire la gestione di un alto volume di transazioni con elementi di analytics, il tutto in tempo reale

Redazione Impresacity

Uno dei segni della costante e rapida evoluzione tecnologica nel campo della gestione e dell'analisi dei dati è che i CIO e gli sviluppatori devono familiarizzare in fretta con termini sempre nuovi. Ultimamente si sta diffondendo l'uso di un termine - translytical - che fa riferimento a una evoluzione dei database non proprio nuovissima ma oggi di sempre maggiore attualità. Gli analisti hanno infatti cominciato già un paio di anni fa circa a parlare di database translytical e ci sono diverse piattaforme importanti che possono essere definite in tal modo, oggi il termine è stato nella pratica sostituito da "Big Data analytics" ma un po' impropriamente. Ci sono alcune peculiarità dei database "translitici" che vale la pena esaminare.

Come è facile intuire, translytical deriva dalla combinazione di transactional e analytical. Il termine fa quindi riferimento a un database che possa essere adatto sia per la gestione delle transazioni (il campo del buon vecchio OLTP) sia per l'esecuzione di analisi approfondite sui dati memorizzati. L'elemento chiave è queste analisi devono avvenire in tempo reale, non a posteriori come nelle applicazioni di analytics di impostazione classica, applicate o meno a Big Data. Da questa definizione di massima derivano tre importanti requisiti di un database translytical: è ottimizzato per le operazioni di scrittura dei dati (come i database OLTP), lo è anche per le operazioni di lettura (come i DB analitici) e in più deve essere davvero molto veloce (per eseguire analisi approfondite mentre la transazione si sta completando, non dopo).

L'esempio classico di applicazione dei database translytical è la gestione e valutazione in tempo reale delle operazioni finanziarie, anche di un semplice pagamento con carta di credito. Mentre il pagamento viene effettuato e memorizzato nel database, si eseguono anche diversi algoritmi complessi che devono valutare immediatamente se la transazione è corretta o fraudolenta. Chiaramente l'approccio "raccolta dati / analisi in tempo reale / reazione" è interessante anche per applicazioni meno tradizionali, come ad esempio quelle di edge computing in ambito IoT piuttosto che quelle legate a tutta la app economy del mondo mobile.

database grafico

Tecnicamente un translytical database è inevitabilmente una piattaforma in-memory, perché solo questo approccio alla conservazione dei dati garantisce la velocità necessaria alle elaborazioni in tempo reale e soprattutto una latenza prevedibile nell'accesso alle informazioni. E' anche una piattaforma che fa uso intensivo di funzioni di compressione dei dati, per otimizzare l'occupazione della memoria, ed è multimodale, ossia in grado di gestire tipi di dati anche molto diversi fra loro. Di norma adotta logiche di data tiering, per spostare i dati su supporti diversi in funzione della necessità e della frequenza di accesso, e una architettura scale-out per poter offrire prestazioni proporzionali ai carichi di lavoro. L'architettura è di solito anche distribuita per garantire la disponibilità costante dei dati anche in caso di guasti per i singoli sistemi.

Non è detto che tutte le imprese debbano adottare database translytical per qualsiasi operazione di gestione e analisi delle informazioni. In molti casi la classica analisi ex-post è sufficiente, spiegano gli osservatori, e le imprese interessate a forme più evolute di analytics possono comunque approcciare il mondo translytical in maniera graduale. Si può ad esempio scegliere una piattaforma translytical per le applicazioni chiave (BI, ERP) e non per le altre, almeno all'inizio, oppure concentrarsi su classi di informazioni specifiche (finanziarie, di produzione...) e non su altre.

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Pubblicato il: 20/04/2018

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