SAS: la data analytics di Viya si fa agile e pervasiva

Per SAS anche la pandemia ha mostrato il valore della data analytics, Viya 4 la estende ancora meglio al cloud

Cloud
Tutte le principali aziende dell'IT stanno cercando di metabolizzare qualche insegnamento da quello che i loro clienti hanno dovuto fare, nel bene e nel male, durante la fase di emergenza della pandemia Covid-19. Dal suo punto di vista legato alla data analytics, SAS ritiene che l'emergenza abbia messo in particolare risalto l'importanza di prendere decisioni basate sui dati. E che questo approccio vada diffuso il più possibile. Lato soluzioni, puntando in particolare su Viya 4 come acceleratore.

L'esperienza pratica che SAS ha maggiormente messo in evidenza durante la pandemia, e che ha portato anche al suo Virtual SAS Global Forum, è quella della Cleveland Clinic. Qui le funzioni di data analytics sono servite a creare un modello di previsione per le risorse che l'ospedale avrebbe dovuto mettere in campo. Posti letto, personale, ventilatori, eccetera. Ogni giorno, i dati raccolti facevano da base per adattare il modello alla realtà corrente. Ed avere scenari predittivi più accurati.

Il caso della Cleveland Clinic non è rilevante perché ribadisce l'efficacia della data analytics. Sappiamo già che l'analisi dei dati aiuta. Come ha sottolineato Chris Donovan, Executive Director of Enterprise Information Management & Analytics dell'ospedale, la questione più importante ora è l'approccio: "Abbiamo visto come sia importante decidere in base ai dati raccolti, anche quando si sa che la situazione non è definita e che i dati non sono completi".
sas schabenbergerÈ una distinzione che SAS conosce bene, praticamente da quando è nata o quasi. La distinzione tra capire quello che è successo, a bocce ferme, e cercare di comprendere quello che sta succedendo. E che probabilmente succederà. La crescita del campo data analytics e il suo ampliamento con funzioni di intelligenza artificiale nascono dalla constatazione che praticamente nessuna azienda oggi può permettersi di analizzare dati e fare previsioni unicamente a bocce ferme. Deve farlo soprattutto quando il suo gioco è in pieno svolgimento.

Data analytics democratica

Già da qualche tempo le direttrici di sviluppo di SAS sono basate su questa constatazione. Il messaggio è "analytics everywhere" come spinta ad una ampia diffusione dell'analisi evoluta dei dati. Per aziende di ogni tipo e dimensione, in tutti i loro processi. E la transizione della data analytics in cloud attraverso SAS Viya è strumentale in questo senso. C'è anche una seconda parte del messaggio, però. Ossia che l'analisi dei dati è "for everyone". Va democratizzata e portata anche agli utenti non tecnici.

È un approccio che in realtà SAS ha adottato anche ben prima della data analytics. Quando si parlava più semplicemente di Business Intelligence. È non è un caso che SAS abbia stretto un'alleanza tecnologica con un'altra azienda che ha puntato nettamente sul cloud e sulla democratizzazione dell'analisi dei dati. Ossia Microsoft. Perché, come ha spiegato il CTO Oliver Schabenberger, "analytics non vuol dire solo algoritmi, il vero valore sta nel risolvere i problemi, usando i dati, dall'inizio alla fine".
sas coronaDemocratizzare l'accesso alla data analytics può sembrare un elemento più che altro concettuale - Schabenberger parla anche del passaggio dalla "technology-literate people" alla "people-literate technology" - ma in realtà ha conseguenza molto pratiche. Semplificare l'utilizzo dell'analisi evoluta dei dati significa poterla rendere pervasiva. Mettendo le aziende in grado di fare un salto operativo: "dall'essere data-driven ad essere model-driven", sintetizza Schabenberger.

Nel primo caso un'azienda prende le sue decisioni di business basandosi sui dati che ha. Nel secondo i modelli previsionali quasi si identificano con i processi aziendali. Come nel caso della Cleveland Clinic, in cui il modello previsionale di fatto indicava, giorno per giorno, come muoversi per affrontare efficacemente il probabile afflusso di malati.

Il ruolo di SAS Viya 4

Il cloud è lo snodo che permette di rendere la data analytics davvero pervasiva. Sia perché l'analisi dei dati deve essere vicina ai dati, e questi oggi sono in cloud. Sia perché il cloud è il luogo a cui le aziende sempre più guardano per dare funzioni evolute a tutti i loro dipendenti e collaboratori. Ed è un ulteriore fattore di spinta che il cloud sia stato anche la base che ha permesso a moltissime imprese di continuare ad operare anche in emergenza.

SAS Viya 4 è una release molto importante nel percorso cloud di SAS. Come ha spiegato Bryan Harris, Senior Vice President Engineering della società, passare in cloud "Non è solo fare shift-and-lift delle applicazioni, un software deve essere reingenerizzato per essere davvero cloud-nativo. Così è stato per SAS Viya 4".
analysis 3387295 960 720Il salto tecnologico dalle versioni precedenti è significativo. Viya 4 si presenta in sintesi come una collezione di microservizi supportati da una virtualizzazione a container, ovviamente orchestrati via Kubernetes. Questo approccio integralmente cloud-nativo presenta, per SAS, diversi vantaggi. Lato sviluppo interno, è molto più facile aggiornare la piattaforma o parti di essa. Come anche adottare una logica di sviluppo agile con un flusso CI/CD continuo.

SAS prevede un aggiornamento frequente di Viya, avendo però definito tre cicli di aggiornamento con tempi di rilascio diversi per le nuove release: non appena una nuova è pronta, ogni mese, ogni sei mesi. Le aziende che hanno bisogno di una particolare stabilità applicativa opteranno per gli aggiornamenti semestrali. Le altre possono scegliere se essere più o meno allineate con gli avanzamento della data analytics di SAS.

Il secondo importante vantaggio di una architettura a microservizi è che le funzioni base di SAS Viya 4 sono accessibili in vari modi. Attraverso le interfacce delle applicazioni SAS, ovviamente. Ma anche attraverso API, il che ne amplia il raggio d'azione. Un mondo ben diverso da quello delle applicazioni tradizionali e anche di Viya 3. Ma Harris ha sottolineato che in SAS si è lavorato molto per garantire una migrazione indolore dalle piattaforme precedenti.
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