{"id":71586,"date":"2026-11-09T16:51:58","date_gmt":"2026-11-09T15:51:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/?p=71586"},"modified":"2026-11-10T08:57:31","modified_gmt":"2026-11-10T07:57:31","slug":"analytics-engine-cosa-permette-di-fare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/irion-insider\/analytics-engine-cosa-permette-di-fare\/","title":{"rendered":"Cinque cose che si possono fare con l\u2019Analytics Engine di Irion"},"content":{"rendered":"\n

L\u2019Analytics Engine \u00e8 il motore di Irion EDM\u00ae Application dedicato alle elaborazioni analitiche su grandi volumi e sorgenti eterogenee. Si sceglie come gli altri<\/strong> motori<\/strong> di elaborazione, all\u2019interno delle stesse pipeline. Ecco cinque cose che permette di fare, cosa significano per chi progetta le soluzioni e cosa cambia per chi ne utilizza i risultati.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Un motore in pi\u00f9 nella cassetta degli attrezzi<\/h2>\n\n\n\n

Chi progetta soluzioni in Irion EDM<\/strong> sceglie, passaggio dopo passaggio, lo strumento pi\u00f9 adatto a ogni elaborazione: uno per le query<\/strong>, uno per le regole di qualit\u00e0<\/strong>, uno per gli script in Python o R<\/strong>, uno per il mascheramento dei dati<\/strong>. L\u2019Analytics Engine<\/strong> si aggiunge a questa famiglia con un compito preciso: le elaborazioni analitiche intensive su grandi volumi e sorgenti eterogenee<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Affianca il motore relazionale, opera come un motore SQL e lavora nelle stesse pipeline<\/strong>, con gli stessi strumenti. Ma il suo valore non si ferma a chi progetta: arriva fino a chi utilizza i risultati<\/strong>, sotto forma di analisi pi\u00f9 ampie, indicatori pi\u00f9 completi e tempi pi\u00f9 compatibili con le decisioni.<\/p>\n\n\n\n

Per questo ogni funzionalit\u00e0, qui di seguito, \u00e8 raccontata da due punti di vista: quello di chi progetta le pipeline (designer e Data Engineer) e quello di chi ne usa i risultati nel lavoro quotidiano.<\/p>\n\n\n\n

1. Analizzare grandi volumi in tempi compatibili con il lavoro operativo<\/h2>\n\n\n\n

Aggregazioni su decine di milioni di record, scostamenti temporali, calcoli per divisa e per finestre temporali, pivot e viste comparative: sono le elaborazioni in cui l\u2019Analytics Engine esprime il suo potenziale. Il motore legge solo i dati che servono alla singola analisi e, quando la memoria non basta, prosegue l\u2019elaborazione senza interromperla.<\/p>\n\n\n\n

Per chi progetta<\/strong>, significa poter assegnare i passaggi pi\u00f9 pesanti di una pipeline al motore pensato per sostenerli, senza cambiare strumenti n\u00e9 modalit\u00e0 di lavoro.<\/p>\n\n\n\n

Per chi usa i risultati<\/strong>, significa disporre di analisi su grandi volumi in tempi utili per agire, e non soltanto per prendere atto di ci\u00f2 che \u00e8 gi\u00e0 successo.<\/p>\n\n\n\n

2. Simulare e ricalcolare scenari<\/h2>\n\n\n\n

Le simulazioni previsionali e il ricalcolo di scenari su serie storiche sono elaborazioni iterative: si ripetono, si confrontano, si rifanno con parametri diversi. Su grandi basi dati, \u00e8 proprio la ripetizione a renderle onerose.<\/p>\n\n\n\n

Per chi progetta<\/strong>, l\u2019Analytics Engine rende sostenibili elaborazioni di questo tipo, che in precedenza potevano richiedere tempi difficili da conciliare con le esigenze operative.<\/p>\n\n\n\n

Per chi usa i risultati<\/strong>, significa poter confrontare pi\u00f9 scenari e rileggere lo stesso fenomeno da angolazioni diverse, con viste comparative che ne rendono immediata la lettura.<\/p>\n\n\n\n

3. Combinare sorgenti diverse senza centralizzarle prima<\/h2>\n\n\n\n

I dati di un\u2019organizzazione vivono in luoghi diversi: database relazionali, object storage in cloud come Amazon S3, Azure Blob Storage e Google Cloud Storage, file in formato Parquet, Cloud Data Warehouse come Google BigQuery, ambienti Lakehouse. L\u2019Analytics Engine permette di interrogarli con una logica SQL unificata<\/strong>, componendoli nella stessa elaborazione e leggendo e scrivendo i formati aperti senza conversioni intermedie.<\/p>\n\n\n\n

Per chi progetta<\/strong>, questo si traduce in meno pipeline di staging, meno copie e meno connettori punto-punto da costruire e mantenere. Quando la sorgente lo consente, parte del lavoro viene delegata alla sorgente stessa, riducendo i dati da trasferire. Non sempre i dati possono restare dove sono, ma ci\u00f2 che non serve spostare non viene spostato.<\/p>\n\n\n\n

Per chi usa i risultati<\/strong>, significa disporre di indicatori che integrano fonti diverse senza dover attendere un progetto di centralizzazione preventiva, e di una vista operativa su dati distribuiti.<\/p>\n\n\n\n

4. Eseguire elaborazioni pesanti senza fermare il resto<\/h2>\n\n\n\n

Le elaborazioni dell\u2019Analytics Engine vengono eseguite in un servizio dedicato, separato dal resto dell\u2019applicazione. Le analisi pi\u00f9 impegnative restano confinate in quel perimetro, mentre gli altri servizi continuano a funzionare normalmente.<\/p>\n\n\n\n

Per chi progetta<\/strong>, significa non dover scegliere tra analisi intensive e stabilit\u00e0 del sistema. E quando i volumi crescono, la potenza di calcolo pu\u00f2 crescere a sua volta aggiungendo istanze del servizio, sia in ambiente Windows sia in ambiente Kubernetes\/Linux, senza dover ridimensionare l\u2019intera infrastruttura.<\/p>\n\n\n\n

Per chi usa i risultati<\/strong>, significa continuit\u00e0: mentre un\u2019elaborazione pesante \u00e8 in corso, le altre attivit\u00e0 sull\u2019applicazione proseguono senza rallentamenti.<\/p>\n\n\n\n

5. Costruire un unico flusso, dall\u2019elaborazione alla distribuzione<\/h2>\n\n\n\n

L\u2019Analytics Engine non lavora in isolamento. Nella stessa pipeline pu\u00f2 scambiare risultati con gli altri motori di elaborazione di Irion: Query, Rule, Python, R, Masking, Profiler e Script. Un flusso tipico pu\u00f2 aggregare grandi volumi con l\u2019Analytics Engine, applicare controlli di qualit\u00e0 sul risultato, mascherare i dati sensibili e distribuire l\u2019output finale, tutto in un\u2019unica esecuzione<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Per chi progetta<\/strong>, significa un solo flusso governato invece di pi\u00f9 strumenti da orchestrare. L\u2019Analytics Engine si usa con gli stessi paradigmi gi\u00e0 noti a chi sviluppa su Irion EDM, come le pipeline DELT\u00ae e le tabelle virtuali di EAsT\u00ae: nessun ambiente separato, nessun linguaggio nuovo da imparare.<\/p>\n\n\n\n

Per chi usa i risultati<\/strong>, significa ricevere dati gi\u00e0 elaborati, controllati e pronti all\u2019uso, con la tracciabilit\u00e0 garantita da pipeline governate.<\/p>\n\n\n\n

Quando sceglierlo, e quando no<\/h2>\n\n\n\n

Il consiglio pratico per chi progetta \u00e8 semplice: scegliere il motore in funzione del workload<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019Analytics Engine<\/strong> d\u00e0 il meglio su aggregazioni, trasformazioni, profilazioni e query complesse su grandi volumi, cio\u00e8 sulle elaborazioni coerenti con la sua architettura. Nei contesti ad alta transazionalit\u00e0 e concorrenza, con molti utenti che accedono o aggiornano contemporaneamente gli stessi dati, il motore relazionale basato su SQL<\/strong> Server resta la scelta pi\u00f9 appropriata.<\/p>\n\n\n\n

Non si tratta quindi di sostituire un motore con un altro, ma di assegnare ogni elaborazione a quello in grado di eseguirla meglio<\/strong>, valorizzando i sistemi gi\u00e0 presenti.<\/p>\n\n\n\n

Le cinque funzionalit\u00e0, viste dalle due prospettive: chi progetta le pipeline e chi ne usa i risultati.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

In sintesi<\/h2>\n\n\n\n

L\u2019Analytics Engine amplia ci\u00f2 che si pu\u00f2 fare in Irion EDM<\/strong>: analisi su grandi volumi, simulazioni, elaborazioni cross-source, workload intensivi isolati dal resto del sistema e flussi completi che combinano pi\u00f9 motori. Per chi progetta \u00e8 uno strumento in pi\u00f9 da scegliere con criterio; per chi usa i risultati \u00e8 la possibilit\u00e0 di avere analisi pi\u00f9 ampie e pi\u00f9 tempestive, all\u2019interno di processi governati.<\/p>\n\n\n\n

Per chi vuole capire cosa succede sotto la superficie, l\u2019articolo Under the Hood Dentro l\u2019Analytics Engine: come Irion separa il calcolo dalla persistenza<\/em><\/a> ne racconta l\u2019architettura.<\/span><\/strong><\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

FAQ<\/h2>\n\n\n\n
Per quali elaborazioni conviene usare l\u2019Analytics Engine di Irion?<\/strong>

L\u2019Analytics Engine \u00e8 indicato per le elaborazioni analitiche intensive su grandi volumi e sorgenti eterogenee: aggregazioni, scostamenti temporali, pivot, simulazioni su serie storiche, trasformazioni, profilazioni e query complesse. Nei contesti ad alta transazionalit\u00e0 e concorrenza resta pi\u00f9 appropriato il motore relazionale basato su SQL Server.<\/p> <\/div>

Serve imparare un nuovo linguaggio o un nuovo ambiente di sviluppo?<\/strong>

No. L\u2019Analytics Engine opera come un motore SQL e si usa con gli stessi paradigmi e strumenti di Irion EDM\u00ae Application, all\u2019interno delle stesse pipeline, senza un ambiente di sviluppo separato.<\/p> <\/div>

Si pu\u00f2 usare l\u2019Analytics Engine insieme agli altri motori nella stessa pipeline?<\/strong>

S\u00ec. Nella stessa esecuzione l\u2019Analytics Engine pu\u00f2 scambiare risultati con gli altri motori di elaborazione di Irion, tra cui Query, Rule, Python, R, Masking, Profiler e Script, combinando elaborazione, controlli di qualit\u00e0 e distribuzione dei dati in un unico flusso.<\/p> <\/div>

\u00c8 possibile analizzare dati che si trovano in cloud senza copiarli prima?<\/strong>

L\u2019Analytics Engine legge direttamente dati su object storage in cloud, file Parquet, Cloud Data Warehouse e ambienti Lakehouse. Quando la sorgente lo supporta, delega parte dell\u2019elaborazione alla sorgente stessa, riducendo staging e copie; alcune elaborazioni cross-source possono comunque richiedere di trasferire o materializzare i dati.<\/p> <\/div>

Le elaborazioni intensive rallentano gli altri servizi?<\/strong>

No. Le elaborazioni dell\u2019Analytics Engine vengono eseguite in un servizio dedicato e isolato, cos\u00ec che i workload pi\u00f9 intensivi non interferiscano con gli altri servizi dell\u2019applicazione.<\/p> <\/div> <\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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