Data cloud, per Snowflake è tutta questione di condivisione

Proponiamo una data platform basata su un'architettura veloce e progettata per funzionare nel cloud con i modelli pay-per-use e pay-as-you-go.

data cloud

Una decina di anni fa, Snowflake lanciò l’idea del data cloud, ripensando il modello di gestione dei dati, attraverso la condivisione degli stessi.

Oggi che il cloud è una realtà consolidata, che ne è della proposta di Snowflake? Abbiamo posto questa e altre domande al country manager per l’Italia, Andrea Ciavarella.

– In che cosa si caratterizza la proposta data cloud di Snowflake?

Ancora oggi, le aziende usano, consumano, condividono e vendono i dati in modo “tradizionale”. La visione di Snowflake prevede l’impiego di un contesto nuovo, denominato data cloud; un vero e proprio marketplace per lo scambio di dati tra chi li fornisce e chi li deve utilizzare. In pratica, tra un’azienda e il suo ecosistema, dai fornitori alla supply chain fino ai clienti.
Secondo Snowflake, le tecnologie legacy on premise presentano delle criticità, perché all’interno degli stessi sistemi che gestiscono i dati ci sono attori completamente diversi: chi fa analytics, chi sviluppa modelli di machine learning e chi carica o scarica i dati.

Questa situazione fa nascere un problema di “contemporaneità dell’accesso”, tanto da poter arrivare a contendersi lo stesso tra utenti. Inoltre, i sistemi da usare implicano costi di infrastruttura notevoli e fissi, indipendentemente dal loro reale utilizzo.
A questo si aggiunge il problema tecnologico che viene posto dal crescente utilizzo di applicazioni SaaS, come Salesforce e SAP, piuttosto che dai nuovi hyperscaler come AWS, Google Cloud o Microsoft Azure, che creano una separazione dei dati che impedisce di estrapolarne tutto il valore.

Vogliamo ripensare completamente le tecnologie di gestione delle informazioni, proponendo una data platform basata su un’architettura veloce e progettata per funzionare nativamente nel cloud con i modelli pay-per-use e pay-as-you-go. Assicuriamo così una scalabilità architetturale proporzionale alle esigenze delle singole aziende.
Si tratta di una soluzione a 360° che copre diversi tipi di workload – attori che hanno bisogno di caricare i dati per fare data science, machine learning, AI, data engineering e datawarehouse – ma permette anche di sviluppare applicazioni, connettendo qualsiasi tipo di sorgente dati a chi la deve utilizzare.

Snowflake programmabilità dati governance

– Dal vostro punto di vista, qual è la situazione del mercato italiano?

Rispetto a quello statunitense, il mercato italiano vive con un po’ di ritardo l’adozione delle nuove tecnologie. Negli Stati Uniti il cloud journey non solo ha già vissuto il passaggio agli hyperscaler, ma sta vedendo una crescente adozione del multicloud, creando di conseguenza un ambiente favorevole alla diffusione del data cloud.
Ci sono aziende che si affidano al provider dal punto di vista dell’infrastruttura ma non ancora per i dati. Il nostro obiettivo è quello di aiutare tali aziende a compiere questo ulteriore passo. In questo, la tecnologia ci supporta con una serie di caratteristiche funzionali che facilitano il compito.

Sin dalla nascita, Snowflake ha pensato di creare un ambiente, una piattaforma standard di lavoro utilizzando linguaggi tipo SQL, sia per eseguire delle query sui sistemi, sia per trasformare i dati in logica ETL.

Essa utilizza lo stesso linguaggio anche per lo sviluppo di procedure e di algoritmi di AI e machine learning, unito a Java, Python e Scala.
Parliamo delle tecnologie più usate da chi deve sviluppare modelli di algoritmi al di fuori dell’ambiente Snowflake, ma che devono poi girare su di esso. L’uso di linguaggi standard facilita la migrazione da sistemi che utilizzano dialetti SQL verso la nostra piattaforma. Non solo, ciò rende molto più facile l’orchestrazione della potenza computazionale dove serve.

– Qual è la vostra politica di vendita?

La piattaforma adotta un metodo di pricing pay-per-use, che consente un notevole risparmio e non richiede praticamente nessuna manutenzione.
Il modello attuale è quello del team commerciale diretto, che non esclude il supporto di partner specializzati sulle singole opportunità.

Facciamo leva su global e regional system integrator che ci aiutano nel posizionamento verso i loro clienti, soprattutto nell’adozione della nostra tecnologia.
Abbiamo concluso l’anno fiscale 2022 con un fatturato di prodotto che ha superato 1,1 miliardi di dollari per l’intero anno, con una crescita del 106% rispetto all’anno precedente. Oltre al classico dato di fatturato, agli analisti proponiamo una seconda metrica, quella del consumption, che riguarda l’uso e il consumo effettivi della nostra piattaforma.

Di fatto, l’architettura in uso divide la fase di memorizzazione di dati dalla parte di computing, per noi è importante che questa potenza di elaborazione sia utilizzata e i nostri partner ci aiutano nell’implementazione della piattaforma, nell’utilizzo e nell’estensione degli use case. Abbiamo una serie di programmi di certificazione per coloro che devono implementare e utilizzare la nostra tecnologia presso i clienti. Alcuni la adottano in autonomia; hanno tuttavia bisogno di essere accompagnati in un percorso di training mirato. Questi corsi permettono di creare centri di competenza, sia per i system integrator sia per i clienti, al fine di sfruttare al meglio le funzionalità specifiche della piattaforma.

Snowflake programmabilità dati governance

– Ci può fare qualche esempio della tipologia dei vostri clienti?

Sono molteplici le tipologie di aziende che si rivolgono a noi, dalle startup fino alle grandi imprese, differenziate anche per verticalizzazioni di mercato. Abbiamo uno startup program attraverso il quale aiutiamo le giovani imprese a utilizzare la nostra tecnologia per sviluppare nuovi modelli di business. Dopo il successo dell’azienda negli Stati Uniti, ora stiamo vendendo molto anche in Europa.

In Italia siamo partiti da qualche mese e crediamo ci sia un potenziale molto interessante. Per questo motivo abbiamo investito in una presenza diretta, commerciale, di consulenza e di prevendita, in modo da favorire l’adozione e lo sviluppo di questa opportunità.
Stiamo investendo anche in assunzioni: pensiamo di crescere significativamente e di diventare presto una piccola impresa e poi, tra qualche anno, una realtà di medie dimensioni.

In Italia, tra i nostri clienti abbiamo un’importante azienda manifatturiera emiliana, la Bonfiglioli, che produce riduttori e macchine per l’industria. Si tratta di un’azienda che utilizzava una tecnologia legacy on premise e che ha adottato con estrema rapidità la nostra piattaforma, realizzando risparmi in termini di costi operativi, ma riuscendo anche con grande facilità ad estenderne l’utilizzo a nuovi casi d’uso, come i progetti IoT di manutenzione preventiva. Tutto il suo patrimonio informativo è utilizzato, memorizzato e centralizzato all’interno di Snowflake.

– Cosa accomuna queste aziende?

Tutti i nostri clienti hanno l’esigenza di fornire i propri dati all’esterno e di utilizzare quelli di altre aziende. La nostra piattaforma permette di consumare e utilizzare questi dati in modo semplice e sicuro, perché non li sposta e non li muove, ma li condivide attraverso il marketplace e li rende disponibili in tempo reale.
Il fatto che sia la tecnologia a permetterlo riduce a zero i costi di integrazione all’interno della filiera produttiva con i propri fornitori o clienti.

Possiamo aiutare le aziende italiane a sfruttare al meglio questa risorsa anche perché, in un unico ambiente, abilitiamo tutte le competenze che altri vendor offrono attraverso soluzioni diverse. La nostra piattaforma facilita il lavoro dei data scientist, di coloro che devono estrarre il vero valore di business dal dato, permettendo di sviluppare le competenze indispensabili per supportare attivamente le imprese italiane nello sviluppo di modelli di business di successo.