In una fase di mercato in cui il tema dei big data è sempre meno on premise e si sposta sempre più all’interno delle soluzioni dei cloud provider, doolytic si conferma uno strumento strategico per una gestione flessibile e intuitiva dai big data. Questo anche grazie alla sua capacità di sollevare l’utente finale dalla necessità di padroneggiare l’inevitabile complessità tecnologica di queste soluzioni.
Cos’è doolytic?
doolytic è una soluzione proprietaria che ha l’ambizione di porsi come interfaccia unica e semplificata per l’analisi dei dati, attingendo a piattaforme dati big data e non. Tramite doolytic è possibile:
- Esplorare il dato in modo visuale e dichiarando un set di filtri
- Produrre grafici e mappe geografiche, operando aggregazioni
- Costruire dashboard che includono grafici e selettori, con correlazioni arbitrarie modellate visualmente come frecce
- Manipolare il dato con workflow articolati che possono anche essere pianificati periodicamente
- Inserire query in linguaggio SQL, lavorando direttamente con le basi dati
Doolytic offre un sistema di ACL evoluto, integrato con LDAP, e si propone come il punto di accesso all’ecosistema dati aziendale. Allo stato attuale doolytic supporta:
- Hive
- Impala
- Spark
- Elasticsearch
- Big Query
- Sorgenti JDBC generiche, anche non big data
L’integrazione con Kafka è in via di sviluppo.
Perché Horsa ha creato doolytic
Quando Horsa ha cominciato ad affrontare il tema dei big data, si è accorta di quanta complessità e varietà di strumenti era necessario mettere in campo per costruire una data platform. Dati e problemi differenti richiedono strumenti differenti. Questo si traduce in uno stack tecnologico complesso nel quale ciascuno strumento ha le sue interfacce, che l’utente finale deve padroneggiare per completare una analisi.
Capita spesso che un analista abbia necessità di importare una nuova tabella su Hadoop (sqoop) o sul datalake, metterla in relazione con una tabella delle transazioni già presente e produrre una tabella sintesi (HIVE) e un grafico (strumento di BI) che si aggiorni ogni giorno (schedulatore).
Con doolytic tutto questo può essere svolto all’interno della stessa interfaccia, senza la necessità di sostituire i backend e facendo leva sui motori di query già presenti.
Inoltre doolytic astrae il dialogo dagli strumenti, uniformandolo. In questo modo, conoscere doolytic abilita alla ricerca e all’elaborazione dei dati su tecnologie differenti, costituendo un acceleratore nell’adozione di procedure data driven in azienda.
Doolytic tuttavia non rappresenta un’alternativa alle tecnologie big data, già standard di mercato, e non vuole sostituirsi ad esse. Mira invece ad interfacciarvisi. L’obiettivo è semplificare l’operatività, senza costituire in alcun modo un vendor lock-in.
Come sta evolvendo doolytic
Pur essendo nato come prodotto di analisi big data, natura alla quale doolytic vuole rimanere fedele, il prodotto potrebbe raggiungere uno scenario più ampio di applicazione, che si estenda anche alla realizzazione di soluzioni aperte o al soddisfacimento di requisiti progettuali operativi.
Il backend di doolytic può essere usato come layer di astrazione verso le basi dati, grazie ai servizi REST che espone. Integrare diversi sistemi nello sviluppo di un verticale ha il costo di implementare una sola chiamata per tutti. Il connettore doolyk, nato per interfacciare Qlik con sistemi big data, sfrutta proprio il backend doolytic a tal fine.
Doolytic è stato impiegato con successo come frontend di una piattaforma di network intelligence che, oltre a mettere a disposizione dell’operatore il dato di dettaglio e le sue trasformazioni in tempo reale (Kafka Streams), offre al team di network operation la possibilità di prendere in carico gli alert, lavorarli condividendo delle note operative e infine chiuderli. Il sistema di dashboarding di doolytic ha consentito la realizzazione di interfacce in modo dinamico. L’azienda è così incoraggiata a progettare le proprie interfacce per tenere sotto controllo specifici problemi o sistemi o segmenti di rete.
L’ultimo tassello che si progetta di aggiungere a doolytic è uno strumento di sviluppo di applicazioni data-driven. Spesso è difficile raggiungere un obiettivo di business perché i dati necessari sono imprigionati in numerosi sistemi non dialoganti fra loro; doolytic consente già di interrogare quei sistemi. Il passo successivo è descrivere flussi di lavoro multi-passo, dove ciascun passo può prevedere una query verso una base dati supportata da doolytic o una decisione interattiva da parte dell’utente. Con una tale capacità espressiva e di modellazione, si punta a semplificare il raggiungimento degli obiettivi di business, che spesso rimangono insoddisfatti proprio in quel limbo che separa la strategia aziendale dall’interrogazione delle basi dati.
Chi usa doolytic
Doolytic è una soluzione utilizzata in ambito telco, dove consente di analizzare miliardi di record al giorno. Il sistema di dashboarding e l’alta personalizzazione ne hanno consentito la declinazione anche in ambito operativo, come interfaccia bidirezionale della soluzione di Network Intelligence.
In ambito banking è stato apprezzato il connettore doolyk che consente la gestione di grandi moli di dati all’interno di Qlik, senza richiederne il caricamento preliminare.
Conclusioni
Doolytic è uno strumento dal rapido deploy, facile da configurare e molto flessibile, grazie al suo meccanismo di ACL e di ruoli. Doolytic è in grado di presentare in modo coerente e uniforme numerose tecnologie fra loro eterogenee, sia in ambito big data che relazionale. Si affianca all’ecosistema esistente senza pretendere la creazione di flussi ETL o altri adeguamenti, perché i dati rimangono dove sono, divengono solo più semplici e rapidi da consultare. È lo strumento ideale per democratizzare l’accesso al dato, per normarlo e per fondare su di esso nuove strategie di integrazione dei dati nella routine aziendale. Grazie alla sua interfaccia visuale e al suo sistema di dashboard e grafici out of the box, trarre beneficio dalla sua installazione è rapido e facile.
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