Nel marzo 2023 Fivetran ha pubblicato la sintesi di una conversazione tra Martin Casado, General Partner di Andreessen Horowitz, Matt Arellano, Managing Director di Accenture, e George Fraser, CEO di Fivetran, sul futuro del modern data stack. Rileggerla oggi è un esercizio utile: alcune affermazioni hanno tenuto, altre suonano come posizionamento.
Il dato come leva anticiclica
Il filo conduttore è che il dato conta soprattutto quando le cose vanno male. “If you look at the macroeconomics and what’s going on across every industry, your decisions today need to be data focused and data bound”, dice Arellano, aggiungendo che i dati danno sia la comprensione retrospettiva di quello che sta succedendo sia la possibilità di fare previsioni con una certa confidenza.
Casado insiste sulla differenziazione: “Data underlies differentiation between companies. As companies are trying to jostle for a position, data is the primary way they do so”. E arriva alla parte più netta dell’intervento: “If you have a dollar to spend and 30 cents goes to data, and then you have 50 cents to spend, the same proportions should still go to data if not more in these contraction times”. Sul rischio tecnologico è tranchant: “It isn’t risky anymore. If you’re not on the modern data stack, you’re probably becoming a laggard”.
Sostituire le pipeline interne
Fraser porta l’osservazione più concreta, e va letta sapendo chi la fa. Racconta di vedere aziende grandi collegare più sorgenti dati di prima e spiega il meccanismo: “In hard economic times, one of the ways that people are value engineering is by replacing data pipelines that are built and maintained in-house at great cost with automated data pipelines provided by Fivetran”. Aggiunge che circa il 10% dei clienti Fivetran usa il prodotto principalmente via API, come building block dentro qualcos’altro, al punto che se la pipeline si fermasse non potrebbero operare.
Il warehouse come piattaforma applicativa
La parte che ha retto meglio è quella sul cloud data warehouse come base per costruire applicazioni, non solo per fare reporting. Arellano nota che diventa “table stakes” costruire applicazioni con l’infrastruttura cloud corretta, i processi di pipelining giusti e le persone attorno. Casado chiude con l’immagine più efficace: “You can view the modern data stack almost as you would view a software engineering discipline”, e sostiene che il team di a16z veda circa 3.000 aziende all’anno e che il modo in cui si differenziano sia come gestiscono i propri dati.
Da tenere presente: sono tre persone con interessi allineati — un investitore, un integratore e un vendor — che parlano di quanto sia importante investire in data stack. Le osservazioni restano valide, la cornice va pesata.
In sintesi
- La tesi condivisa è che l’investimento in dati vada mantenuto proporzionale anche in fase di contrazione dei budget.
- Fraser indica la sostituzione delle pipeline interne come principale leva di value engineering, e cita circa il 10% di clienti che usano Fivetran via API come building block.
- L’idea più duratura è trattare il modern data stack come una disciplina di software engineering, non come tooling di reporting.
Fonte: The modern data stack: How companies differentiate on data — https://www.fivetran.com/blog/the-modern-data-stack-how-companies-differentiate-on-data
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