Evento Data & Drinks (2022)

1. Andrea Gioia
CTO at Quantyca
Data management trends

2. Quantyca
Siamo un’azienda di consulenza tecnologica italiana
specializzata in data e metadata management
Chi siamo
Aiutiamo i nostri clienti a sfruttare a pieno il potenziale presente nei dati
per creare servizi innovativi in logica
omnicanale
per prendere le migliori decisioni
possibili in funzione delle
informazioni disponibili

3. Quantyca
Realizziamo data platform capaci di
gestire l’intero ciclo di vita del dato,
dall'acquisizione fino ad arrivare
all’utilizzo sia per finalità analitiche (BI e
AI) che operative (service integration)
passando per tutte le fasi intermedie di
consolidamento
Cosa facciamo
Seguiamo tutte le fasi del progetto:
PROGETTAZIONE
Aiutiamo i nostri clienti nella progettazione delle
soluzioni più idonee ai loro requisiti e nella definizione
di un piano incrementale ed iterativo per raggiungere
l’obiettivo
SVILUPPO
Aiutiamo i nostri clienti grazie alle competenze
acquisite nel tempo nella realizzazione di ogni aspetto
della loro data platform.
MANUTENZIONE
Aiutiamo i nostri clienti a gestire la loro data platform
garantendone l’operatività e la crescita nel tempo

4. Quantyca
La partnership con AWS
Responsabile della partnership
Giandomenico Avelluto
giandomenico.avelluto@quantyca.it
+5
anni di partnership
Dal 2021 Advanced
Partner
+30
progetti
+40
certificazioni
di cui
5
Professional/Specialty
Certifications
11
Associate Certifications
14
Foundational Certifications
9
Accreditations
Generali
● Partnership website
Webinars
● Evolvere verso il Cloud
● Cloud Data Fabric
Success stories
● Autostrade per l'Italia: Cloud DataLake

5. Quantyca
La nostra storia
Fondata
nel
2009
DWH
&
Business
Intelligence
Cloud Data
Platforms,
Enterprise Data
Science & AI
Data
&
Service
Integration
Data
Governance
&
Data Strategy

6. Il contesto in cui lavoriamo
Quarta rivoluzione industriale

7. Il nuovo ruolo dell’IT
Da centro di costo ad abilitatore di business

8. Il nuovo ruolo del data management
Da funzione tattica a funzione strategica
3rd Industrial Revolution
Application-Centric
4th Industrial Revolution
Application-Centric
I dati sono legati alle applicazioni.
I dati sono un asset aziendale che sopravvive alle applicazioni che li
hanno creati
Ogni nuovo progetto deve pagare una tassa di integrazione molto
costosa.
Ogni nuovo progetto si integra direttamente con la piattaforma di
integrazione per ottenere i dati di cui ha bisogno.
I dati sono frammentati in silos diversi per modalità di
rappresentazione, formato, terminologia e significato
I dati salvati nella piattaforma di integrazione al fine di essere condivisi
sono uniformi, non ambigui e di qualità certificata
I costi di integrazione consumano il 35%-65% del budget IT I costi di integrazione sono ridotti di un ordine di grandezza

9. 30%
40%
35%
30%
Le organizzazioni hanno richiesto in media
all’IT nel 2021 di implementare un numero di
progetti il 30% superiore a quanto fatto
nell’anno precedente.
Nonostante questo aumento sia inferiore a
quello registrato nel 2020, la continuità del
trend di crescita, anche nell’anno pandemico,
indica chiaramente quanto l’IT sia diventato
centrale per ogni tipo di business.
Crescita nel numero di progetti che viene richiesto di implementare
all’IT
La pressione sull’IT è in
costante crescita
Source: 2021 Connectivity benchmark report, Mulesoft

10. Il budget IT non cresce in
modo proporzionale alla
domanda
La pressione sull’IT è in costante crescita. Le
organizzazioni stanno aumentando il budget
dell’IT ma non in modo proporzionale alla
crescita della domanda.
In media si prevede che il budget IT crescerà
approssimativamente del 5,62% nel 2021 (solo
un piccolo aumento rispetto al 5,62 del 2020).
Questo trend accresce il gap tra richieste del
business e capacità di delivery dell’IT.
Crescita media dei budget IT rispetto al numero di progetti che viene
richiesto di implementare all’IT
Source: 2021 Connectivity benchmark report, Mulesoft

11. La capacità di delivery dell’IT fatica a tenere il passo del business
41% 37%
Solo il 37% dei team IT sono riusciti a terminare tutti i progetti
pianificati nel 2021 rispetto al 47% dell’anno precedente. Questo
è un indicatore chiaro del fatto che il corrente modello operativo
dell’IT sia estremamente sotto pressione e fatichi a scalare.
Molti utenti appartenenti alle diverse linee di business
considerano l’IT un collo di bottiglia. Più della metà (51%) si
dichiara scontento della velocità con cui l’IT risponde alle
domande del business.
51%

12. Integrazione dati
Tempi e costi
Le integrazioni sono una sfida che le organizzazioni non possono
ignorare. La digital transformation richiede una sempre maggiore
connessione tra un numero costantemente in crescita di
applicazioni. Ciò fa sì che più di un terzo (36%) del tempo dell’IT
sia dedicato alla progettazione, implementazione e
manutenzione di integrazioni custom.
36%
Col crescere dell’offerta tecnologica e della spinta della digital
transformation cresce anche la spesa per le integrazioni. Il volume
complessivo di spesa per le integrazioni sostenuto dalle aziende è
ad oggi stimato in $700B a livello globale.
Source: 2021 Connectivity benchmark report, Mulesoft Source: Streamline Your Integration Projects, Salesforce

13. La complessità delle
integrazioni è in costante
crescita
Principali cause:
○ approccio centrato sulle applicazioni
○ moltiplicarsi delle sorgenti
○ moltiplicarsi dei consumatori
○ aumento della banda
○ data monetization
○ convergenza transazionale e analitico
La complessità delle integrazioni è in costante crescita e sempre più
team IT ritengono che sia uno dei principali freni alla digital
transformation
Source: 2021 Connectivity benchmark report, Mulesoft
83% 85% 87%

14. Andare oltre il modello attuale
Data Fabric & Data Mesh
Data Team Centralizzato
Architettura Monolitica
Conway's
Law
Conway's
Law
New
approaches
Data
Fabric
Data
Mesh

15. Data Fabric
Automazione
Definizione
“A data fabric is an architecture pattern that informs and
automates the design, integration and deployment of data objects
regardless of deployment platform and architectural approaches.
The data fabric enables faster, informed and , in some case,
completely automated data share” - Gartner
System of engagement System Of Insight
System of Records
Data
Sources
Data
Consumers
Data Fabric
Caratteristiche chiave
1. Data centrica
2. Approccio olistico alle integrazioni
3. Orientata al Data Ops (Metadata + AI + Automation)
4. Self -service
Storage as a service Metadata Management
Data Orchestration
Data Gateways
Integration Layer
Knowledge Graph
Augmented Data Catalog
Alta Maturità Media Maturità Bassa Maturità

16. Data Mesh
Decentralizzazione
Domain oriented
decentralization
Data as a
Product
Data Mesh Principles
Self-serve Data
Platform
Computational
Governance

17. Data Mesh
Decentralizzazione delle ownership (Team Topologies)
Ownership of transformed data
Ownership
of
raw
data
Decentralized
Centralized
Centralized Decentralized
Raw Data Transformed Data Raw Data Transformed Data
Raw Data Transformed Data Raw Data Transformed Data
Team
Team
Team
Team
Team
Team
Team
Team
Team
Team
Team
Team
Team
Team
Team
Fully decentralized ownerships
Fully centralized ownerships
Adapted
from
“Data
Mesh
Applied”

18. Data Mesh
Decentralizzazione della governance (Mesh Topologies)
Domain Domain
Domain
Domain
Domain
Domain
Domain Domain
Domain
Domain
Domain
Domain
Platform
Domain
Domain
Domain
Domain
Governance Decentralization
Fully governed Mesh Fully federated Mesh

19. Data Mesh & Data Fabric
Amici o nemici?
Technological
Plane
Self-serve Data
Platform
Computational
Governance
Domain-oriented
decentralized
data ownership
Data as a product
Data Mesh Principles
Organizational
Plane
Data Fabric
Principles
Domain
Domain
Domain
Domain
Data
Fabric
Domain
Domain
Domain
Domain
Fully governed Mesh

20. Quantyca
I nostri servizi
Operational
Data
Streaming
Data
Analytical
data
Serve
Store
Orchestrate
Collect
Platform Engineering Managed Services
Data strategy
Embedded Data
Architect
Formazione
Reporting
Self Service
BI
Data Driven
Services
Data
Science
Deep
Learning
Data Catalog
Business
Catalog
Data
Classification
Data Lineage Data Quality
Data Compliance
(GDPR)
Data Products : Domain-oriented data products
Data Governance : Federated computational governance
Advisory services : Data strategy
Hybrid Integration Platform (HIP) : self-serve data infrastructure
as a platform
Operations : Keep the lights on