Perché la sicurezza sta spingendo le grandi aziende a migrare i database analitici dal cloud?

Il cloud pubblico ha ridefinito l'agilità e la scalabilità per le aziende basate sui dati. Tuttavia, per molte grandi imprese, in particolare nei settori ad alta intensità di sicurezza e conformità , le promesse del cloud vengono messe a confronto con le problematiche concrete relative al controllo, alla sovranità dei dati e al rischio.

Sempre più organizzazioni stanno riportando i carichi di lavoro analitici in patria, ritirandoli dalle piattaforme cloud pubbliche e ridistribuendoli in ambienti privati, on-premise o ibridi , dove possono imporre una governance più rigorosa. Al centro di questo cambiamento? Il database analitico, una tecnologia fondamentale per il processo decisionale strategico.

In una recente indagine, sono stati intervistati oltre 200 responsabili IT di grandi aziende a livello globale. Le preoccupazioni relative alla sicurezza e alla privacy sono emerse come uno dei principali fattori trainanti per il ritorno dei carichi di lavoro al cloud . Tra coloro che hanno già riportato i carichi di lavoro dal cloud pubblico, il 92% ha segnalato un miglioramento del livello di sicurezza complessivo.

Questa mossa non rappresenta un passo indietro rispetto alla trasformazione digitale. Al contrario, segna un'evoluzione più profonda: un'evoluzione in cui l'architettura dei dati si allinea alla propensione al rischio dell'azienda e agli obblighi normativi, senza compromettere la velocità o la capacità di analisi.

Database analitici: il cuore pulsante dell'intelligenza aziendale

I database analitici non sono semplici motori di archiviazione: costituiscono il fondamento per la reportistica operativa, l'analisi dei clienti, le previsioni, gli audit di conformità e persino le pipeline di machine learning. Centralizzano enormi quantità di dati di alto valore provenienti da diverse unità aziendali, aree geografiche e sistemi.

Nelle grandi imprese, i dati che transitano attraverso questi sistemi includono:

• Interazioni con i clienti, segnali di abbandono e segmentazione
• Telemetria sull'utilizzo del prodotto e analisi delle prestazioni
• Indicatori a livello di consiglio di amministrazione, riepiloghi del conto economico e analisi dei flussi di cassa.
• Parametri operativi sensibili (ad es. SLA, tassi di errore, tempo di attività)

Ciò rende il database analitico sia una risorsa fondamentale per la missione, sia un obiettivo primario per le minacce alla sicurezza e il controllo normativo.

Perché il cloud non è più la soluzione predefinita per l'analisi dei dati.

Sebbene le piattaforme cloud-native offrano facilità d'uso ed elasticità, astraggono anche il controllo, rendendole inadatte ad alcuni dei carichi di lavoro analitici più sensibili in ambienti regolamentati. Ecco perché le grandi aziende stanno ripensando al cloud pubblico per i database analitici:

1. Sovranità dei dati e rischio giurisdizionale

I fornitori di servizi cloud spesso replicano i dati su infrastrutture globali per garantire ridondanza e prestazioni. Tuttavia, ciò può inavvertitamente violare le leggi sulla residenza dei dati o i quadri normativi che impongono che i dati rimangano all'interno di una specifica area geografica o sotto la giurisdizione locale.

Ad esempio, un istituto finanziario che opera nell'UE deve garantire la conformità al GDPR, che impone un controllo rigoroso sui trasferimenti transfrontalieri di dati. I fornitori di cloud pubblici potrebbero non garantire la località dei dati al livello richiesto.

2. Limitazioni in materia di sicurezza e analisi forense

Negli ambienti di analisi ospitati su cloud pubblici, le aziende hanno una visibilità limitata sull'infrastruttura sottostante. Ciò ostacola la loro capacità di:

• Eseguire un'analisi forense approfondita dopo un incidente
• Convalidare le tempistiche delle patch di sicurezza.
• Esamina i registri di accesso completi o le chiamate di sistema

Questa limitazione della "scatola nera" è inaccettabile per le organizzazioni dotate di team dedicati alla sicurezza informatica o soggette a rigidi requisiti di audit.

3. Vincoli di crittografia e gestione delle chiavi

Molte aziende dispongono già di integrazioni HSM (Hardware Security Module) o impongono l'utilizzo di chiavi di crittografia gestite dal cliente. I servizi di cloud pubblico possono offrire servizi di gestione delle chiavi, ma spesso mancano della granularità o delle capacità di integrazione richieste dai settori altamente regolamentati.

4. Trasferimento dei dati ed esposizione API

Le architetture di analisi del cloud pubblico spesso dipendono da pipeline ELT (extract-load-transform) a più fasi , in cui i dati si spostano tra livelli di archiviazione, motori di calcolo e servizi di terze parti. Questo frequente spostamento:

• Estende la superficie di attacco ad API, connettori dati e punti di integrazione.
• Interrompe la visibilità della provenienza dei dati, rendendo più difficile tracciare la loro origine ai fini delle verifiche.
• Introduce latenza e rischio, soprattutto quando i set di dati sensibili vengono preparati o memorizzati nella cache in formati intermedi

Per le grandi imprese con rigidi mandati di governance, questa architettura frammentata crea un problema di conformità e una penalizzazione in termini di prestazioni, soprattutto quando si gestiscono carichi di lavoro analitici massicci che devono rimanere coerenti, tracciabili e sicuri.

Approfondimenti del settore: perché il rimpatrio dei dati dal cloud è importante ora

Nei settori con normative rigorose e dati sensibili, i rischi di mantenere tutto nel cloud pubblico iniziano a superare i vantaggi. Ecco come il rimpatrio dei dati dal cloud sta aiutando settori chiave a riprendere il controllo.

Servizi finanziari

• Rischi: minacce interne, audit normativi, localizzazione rigorosa dei dati (ad es. MAS, FCA)
• Casi d'uso: modellazione del rischio in tempo reale, rilevamento delle frodi, analisi dell'abbandono dei clienti.
• Perché rimpatriare i dati? Necessità di una governance rigorosa, di un apprendimento automatico sicuro e di una riduzione del rischio nelle pipeline di dati che coinvolgono dati finanziari sensibili.

Governo

• Rischi: classificazione per motivi di sicurezza nazionale, conformità al FOIA, preoccupazioni relative alla guerra cibernetica
• Casi d'uso: analisi dei dati dei cittadini, efficienza operativa, allocazione del budget
• Perché rimpatriare? Richiede un'implementazione isolata dalla rete, la completa tracciabilità e il controllo assoluto sulle chiavi di crittografia.

Assistenza sanitaria

• Rischi: conformità HIPAA, esposizione di informazioni sanitarie protette/dati personali, attacchi ransomware
• Casi d'uso: analisi dei risultati dei pazienti, ottimizzazione delle sperimentazioni cliniche, diagnostica predittiva
• Perché rimpatriare? È necessario conservare le informazioni sanitarie protette (PHI) in ambienti sicuri con tracce di audit verificabili e accesso controllato.

Telecom

• Rischi: esposizione dei dati di rete, fughe di informazioni riservate relative alla concorrenza, frammentazione normativa a livello globale
• Casi d'uso: monitoraggio delle prestazioni di rete, analisi del tasso di abbandono, pianificazione della capacità.
• Perché rimpatriare? Ridurre la latenza e il rischio elaborando i dati analitici vicino alla fonte, mantenendo al contempo la conformità.

Il rimpatrio non significa tornare indietro, ma riprendere il controllo. Per i settori che non possono permettersi falle nella sicurezza o lacune normative, riportare i carichi di lavoro di analisi in locale o in ambienti ibridi è semplicemente la scelta più intelligente.

Pianificazione del rimpatrio dal cloud: cosa dovrebbero considerare i leader aziendali

Se la vostra organizzazione sta valutando la possibilità di riportare in patria i carichi di lavoro analitici, ecco i fattori chiave da valutare:

1. Profilo di rischio dei dati: i dati sono soggetti a normative di settore specifiche o a controlli legali?
2. Capacità di governance: nella configurazione attuale disponete di un controllo adeguato su accessi, tracciabilità e gestione delle chiavi?
3. Esigenze di prestazioni: È possibile ottenere prestazioni uguali o migliori analizzando i dati più vicini alla loro fonte?
4. Gravità dei dati e integrazione: spostate continuamente i dati nel cloud solo per analizzarli?
5. Preparazione all'audit: siete in grado di fornire completa visibilità e prove agli enti regolatori e ai revisori dei conti quando necessario?

Vertica^® è progettato per rispondere "sì" a tutte queste domande, con l'ulteriore vantaggio della flessibilità di implementazione che consente di adattarsi all'evoluzione della strategia relativa ai dati.

Rimpatrio con Vertica

Per mitigare questi rischi e al contempo mantenere le prestazioni analitiche, molte aziende stanno riportando i propri database analitici in patria utilizzando Vertica .

Vertica offre tutta la potenza di un motore SQL ad alte prestazioni con una flessibilità senza pari per l'implementazione in ambienti on-premise, cloud privati ​​o ibridi.

Principali vantaggi: 

• Architettura incentrata sulla sicurezza: crittografia dei dati in transito e a riposo, controllo degli accessi basato sui ruoli, supporto per LDAP e Active Directory e funzionalità di auditing complete.
• Implementazione flessibile: è possibile distribuire il sistema su macchine virtuali, server bare metal, Kubernetes o container, nel proprio data center, in un cloud privato sovrano o in una configurazione ibrida.
• Prestazioni elevate: progettato per la scalabilità con archiviazione a colonne, compressione aggressiva ed elaborazione parallela, offre una velocità ineguagliabile senza vincoli.
• Predisposto per IA/ML: supporta l'apprendimento automatico all'interno del database per ridurre il trasferimento dei dati e minimizzare i rischi.

Allineare l'architettura dei dati ai requisiti di sicurezza

Con l'aumento del ruolo centrale dell'analisi dei dati per il successo aziendale, il costo di un errore in questo ambito cresce esponenzialmente. Il trasferimento dei database analitici in ambienti controllati dall'azienda non è solo una mossa tattica, ma un riallineamento strategico che garantisce che sicurezza, conformità e prestazioni rimangano sotto il vostro controllo.

Con Vertica, le grandi aziende non devono più scegliere tra agilità e sicurezza. È possibile eseguire analisi ad alte prestazioni dove è più opportuno: nel proprio data center, sotto la propria governance e senza compromettere l'innovazione.

Pronti a prendere il controllo dei vostri carichi di lavoro analitici?

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