Comprendere i casi d'uso comuni di analisi dei dati

- [Raf] Ora che conoscete la differenza tra i vari tipi di analisi dei dati, lasciate che vi mostri alcuni esempi di come l'analisi dei dati sia già presente nella vostra vita di consumatori e, forse, nella vostra vita professionale. Oggi l'analisi dei dati è largamente presente in un'ampia gamma di segmenti di settore, come i giochi, i feed dei social media, l'e-commerce, gli store online, i siti web, le statistiche (dette anche "dati di clickstream"), i motori di consigli, l'Internet delle cose o IoT, l'elaborazione dei registri e molto altro.

Voglio darvi qualche esempio di situazioni in cui l'analisi dei dati è preziosa in alcuni di questi scenari, perché possiate coglierne lo scopo preciso in questi contesti. Supponiamo che usiate giochi per computer, come me. Ormai lo facciamo tutti.

Se vi piace usare i giochi sul telefono, al computer o con la console di gioco, probabilmente sapete che c'è una casella di controllo che potreste dover spuntare prima di iniziare a giocare. In corrispondenza della casella, di solito, c'è scritto "Invia dati statistici anonimi per permettere agli sviluppatori di migliorare l'esperienza di gioco" o qualcosa di simile. In sostanza si tratta di consentire la raccolta di informazioni sul modo in cui usate il gioco per rilevare potenziali arresti anomali, errori di progettazione e altri dati. Chiaramente, in questo caso, i dati reali, ad esempio voi che giocate, vengono trasformati in informazioni che aiutano gli sviluppatori a evitare potenziali problemi e migliorare l'esperienza di gioco. Questo è esattamente il motivo dell'esistenza dell'analisi dei dati e la ragione della sua importanza nel mondo moderno.

Potreste chiedere: "Come mai oggi se ne parla tanto? Uso i giochi fin dall'infanzia, e prima non era così. I giochi si vendevano sotto forma di cartucce. Dovevamo solo comprarli e giocare". Sì, è proprio così. Ma, se seguite il mio ragionamento, quei giochi non erano complessi come quelli di oggi. Ed ecco la mia conclusione.

L'analisi dei dati permette di sviluppare approfondimenti che aiutano ad affrontare la risoluzione di problemi complessi. Che si tratti di dati su giochi o mercati azionari, dati immobiliari o sul traffico, sistemi informatici per la moda, registri di server web o di sicurezza, l'analisi dei dati aiuta a trovare risposte per scenari complessi.

Con il calo costante dei costi di archiviazione, le aziende spesso raccolgono dati che non hanno un'utilità immediata. Tuttavia, se un giorno si presentasse un problema, la risposta potrebbe essere nei dati raccolti in precedenza.

Il mondo di oggi sta diventando più complesso di quanto non fosse 10 anni fa. E l'aiuto dei sistemi informatici è determinante per due motivi principali. La scalabilità e i processi decisionali basati sui dati. Un altro aspetto importante dell'analisi dei dati è l'analisi dei registri. Approfondiamo questo tema, che è quello su cui mi concentrerò durante questo corso, in particolare riguardo ai registri di sicurezza.

Per analisi dei registri intendiamo di solito informazioni basate sugli eventi prodotte dai sistemi informatici. L'evento può essere una richiesta HTTP inviata a una pagina web, le informazioni di accesso di un utente, le chiamate all'API o qualsiasi altro tipo di richiesta. API è l'acronimo di Application Programming Interface (Interfaccia di programmazione delle applicazioni), ovvero, in sostanza, un'interfaccia informatica che definisce le interazioni tra diversi intermediari software.

L'API definisce i tipi di chiamate o richieste che è possibile effettuare, le modalità, i formati di dati da utilizzare, le convenzioni da seguire e così via. Dal punto di vista dell'analisi dei dati, è molto comune registrare da qualche parte tutte queste attività.

Un esempio classico di analisi dei dati è l'uso dei registri dei server web per estrarre informazioni riguardanti i visitatori di un sito web. Diciamo che ogni richiesta inviata a un server HTTP viene registrata in file all'interno di un file system. Per la maggior parte, questi file sono chiamati registri degli accessi. Se al registro degli accessi viene aggiunta una nuova riga per ogni visita al vostro sito web, si può dire che il numero di righe del registro equivale al numero di richieste a cui il server web ha risposto.

Se avete un solo server e un sito web piccolo, con un paio di visite al minuto, potete usare strumenti semplici, come gli editor di testo, per analizzare i file ed estrarre ciò che state cercando. Se invece volete fare qualcosa di un po' più utile della somma delle righe del file di registro, l'uso di uno strumento di analisi dei dati è fondamentale.

Vi invitiamo a usare gli strumenti di analisi dei dati ovunque, ma devono essere di tipo professionale per poter gestire la quantità di dati dei registri da aggregare e visualizzare. Immaginate di avere decine di server web che si occupano di migliaia di utenti al secondo. È prevedibile che ciascun file di registro su ogni server si riempirà rapidamente. Avete bisogno quindi di tenere tutti i dati concentrati da qualche parte.

In più potreste avere bisogno di un modo per visualizzare i dati in un grafico a linee, che potrebbe aiutarvi a individuare facilmente i picchi, chiamati anche deviazioni o outlier. Un altro uso importante dell'analisi dei dati al giorno d'oggi è la sicurezza dei dati. Se i vostri sistemi generano registri di sicurezza con modalità che vi permettono di estrarre velocemente dati analitici, siete chiaramente in vantaggio nel caso che abbiate bisogno di individuare la data di una richiesta, l'autore, la data di inizio, la provenienza e la risposta restituita dal sistema.

Se arrivate al livello della realizzazione di analisi predittive su questi dati, potete anche riuscire a bloccare automaticamente le richieste dannose ai sistemi informatici prima che si verifichino o creare un'architettura che si ripara autonomamente e che inizia a costruire un ambiente di failover in caso di deterioramento di un ambiente esistente.

Tutto ciò è fattibile con l'aiuto degli strumenti di automazione delle infrastrutture nel cloud. Esiste un servizio AWS chiamato AWS CloudTrail che registra le attività API eseguite verso un account AWS, oltre a un altro servizio AWS, detto Amazon S3, che è un servizio di archiviazione. Vorrei parlarvene brevemente.

Questo è quello che CloudTrail archivia ogni volta che voi o altri accedete al vostro account AWS usando la console di gestione di AWS. Il tutto viene archiviato su Amazon S3 e comprende informazioni, ad esempio, su chi ha inviato la richiesta, da quale indirizzo IP, per quale scopo, qual è stata la risposta e alcune altre informazioni utili riguardanti la conformità che possono rapidamente diventare delle prove, se necessario. A causa della sua natura, CloudTrail è un servizio che abilita la governance delle infrastrutture, oltre all'auditing operativo e dei rischi per il gli account AWS.

Ma se ogni volta dovete scavare a fondo nei dati di testo di CloudTrail, potrebbe essere difficile ottenere risultati utili. Quindi, apprendere l'analisi dei dati aiuta molto a sviluppare possibili utilizzi di tutti questi dati sulla conformità. Se avete a disposizione strumenti di visualizzazione dei dati per le informazioni prodotte da CloudTrail, potete realizzare cruscotti digitali per la sicurezza con grafici e avvisi relativi alle attività insolite. Se improvvisamente iniziate a vedere registri delle attività di accesso con errori, forse è perché qualcuno sta cercando di accedere al vostro account AWS o perché ha cambiato la password e l'ha dimenticata.

Di solito dico che l'analisi della sicurezza dei dati non serve solo per i rapporti sulla conformità, ma è molto utile anche per la risoluzione dei problemi. Se applicate questo concetto ai pacchetti dei firewall, alle attività di rete, al bilanciamento del carico, ai registri dei server e ad altri tipi di elementi dell'infrastruttura, potete facilmente identificare gli outlier e risolvere i problemi rapidamente. Ma pensate sempre agli altri eventuali scopi per cui potreste usare l'analisi dei dati e a come consente di ottenere informazioni più solide su ciò che accade, che si tratti di sicurezza, miglioramento dei prodotti, ottimizzazione dell'esperienza cliente o di qualsiasi altro elemento che ricade nell'ambito dell'analisi dei dati.

Dato che non abbiamo limiti, nel prossimo video vi parlerò del motivo per cui fare tutto questo nel cloud vi dà dei vantaggi importanti e come vi aiuta ad abilitare l'analisi dei dati ovunque, in qualsiasi momento e per tutti.