Nel campo dell’architettura dei dati, molte aziende finiscono spesso per incappare in un errore comune: investire ingenti somme di denaro in soluzioni architetturali che superano le loro reali esigenze. Un recente articolo di Kieran Healey mette in luce come aziende come Databricks o Snowflake spesso offrano soluzioni di alto livello, ma molte altre potrebbero tranquillamente far fronte alle proprie sfide con soluzioni più modeste e convenienti, analoghe a una Toyota rispetto a una Ferrari.
Indubbiamente, Databricks e Snowflake rappresentano piattaforme solide, capaci di offrire funzionalità impressionanti. La partnership tra Snowflake e NVIDIA, così come l’integrazione di Databricks con l’API Spark, dimostrano le loro competenze tecniche. Tuttavia, queste funzionalità spesso fungono da strategie di marketing più che da necessità effettive, spingendo le aziende a pagare per servizi sovradimensionati anziché adottare soluzioni open source altrettanto valide.
Ad esempio, anziché investire in costosi chatbot basati su LLM, molte aziende potrebbero affrontare le sfide legate ai dati con approcci più semplici ed economici, come una semplice opzione “premi 1 per selezionare questa scelta”. Nel perseguire soluzioni dati a costo contenuto, è importante abbracciare una mentalità critica e razionale.
Un rappresentante di Databricks ha condiviso su HackerNews che, anche se le aziende potrebbero creare la propria distribuzione di Spark, il risultato sarebbe notevolmente più lento rispetto a Databricks o alla sua runtime proprietario. Inoltre, dato che molte aziende hanno sfide più pressanti da affrontare, concentrarsi sulla creazione di piattaforme personalizzate potrebbe rivelarsi controproducente.
È da notare che tutto ciò diventa rilevante principalmente quando si lavora con terabyte o centinaia di terabyte di dati, non con semplici gigabyte. Per queste aziende, la scelta tra soluzioni si fa più significativa.
D’altra parte, le soluzioni open source appaiono attraenti grazie al loro vantaggio di costo. I sostenitori sottolineano che il software open source spesso è gratuito, suggerendo che questa stessa gratuità ne faccia una scelta convincente. Tuttavia, è importante ricordare che, sebbene il software in sé possa non costare nulla, l’implementazione, la manutenzione e la gestione richiedono risorse considerevoli. L’affidare l’implementazione a professionisti competenti comporta spese di tempo e denaro.
“Open source potrebbe essere gratuito, ma non lo è la competenza necessaria per una corretta implementazione”, ha notato un altro utente. Questo argomento mette in evidenza che l’adozione del software open source richiede competenze e gestione adeguate, altrimenti non si tradurrà in un risparmio effettivo.
D’altra parte, soluzioni commerciali come Databricks e Snowflake possono comportare costi iniziali, ma offrono supporto completo, integrazione e scalabilità, elementi di valore inestimabile. Queste soluzioni combinano funzionalità, supporto e manutenzione in un unico pacchetto, riducendo la necessità di competenze interne complesse. Inoltre, offrono un livello di affidabilità e responsabilità spesso assente nelle alternative open source.
Pagare per tali soluzioni cambia il panorama. Questo malinteso deriva da una visione limitata del problema. Questa prospettiva mette in luce il fatto che il dibattito tra open source e soluzioni commerciali non si concentra solo sui costi, ma sposta l’attenzione dalle sfide tecniche a quelle organizzative.
È analogo a dire che nessuna azienda ha bisogno di un fornitore di servizi cloud, ma in realtà ne trae vantaggio per concentrarsi su aspetti più produttivi invece di costruire un proprio data center.
Nella discussione su quali piattaforme dati adottare, il contesto e le competenze giocano un ruolo cruciale. Le soluzioni open source possono essere efficaci se implementate correttamente, ma richiedono un team competente per affrontare le possibili difficoltà. Al contrario, le soluzioni commerciali semplificano molte complessità tecniche, consentendo alle aziende di concentrarsi sui loro obiettivi principali. Questa scelta spesso comporta un trade-off tra flessibilità e dipendenza dal fornitore.
In conclusione, non esiste una risposta universale nel dibattito tra open source e soluzioni commerciali per le piattaforme dati. La decisione dipende dalle circostanze specifiche di ciascuna organizzazione: budget, competenze interne, esigenze di scalabilità e tolleranza al rischio. In un’epoca in cui i CEO sono spinti verso l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa, è facile cadere nella trappola delle soluzioni eccessivamente sofisticate. È essenziale valutare attentamente la pertinenza di tali soluzioni. Le aziende dovrebbero attenersi al principio fondamentale di ottenere risultati concreti dagli investimenti, poiché i dirigenti aziendali cercano sempre soluzioni che non solo migliorino, ma generino anche profitti.