Caso di studio Ivy Tech Community College of Indiana

L'Ivy Tech Community College of Indiana è uno dei community college più grandi degli Stati Uniti. Ogni anno si registrano alle lezioni circa 170.000 studenti, mentre le iscrizioni rimangono valide per due anni, indipendentemente dalla partecipazione dello studente; il database degli studenti annovera perciò circa 1,7 milioni di record. L'istituto conta circa 9.000 membri del corpo insegnante, distribuiti tra 23 campus e 560 sedi in tutto lo stato. Dispone inoltre di un'ampia infrastruttura IT che include 1.200 applicazioni, 24.000 PC di proprietà della scuola, 2.000 access point wireless, circa 23 milioni di e-mail inviate al giorno e intorno ai 10 TB di dati scaricati da Internet quotidianamente.

• L'istituto doveva ricalibrare le risorse dei sistemi esistenti, inclusi datastore operativi o ODS (Operational Data Store), per supportare le applicazioni impiegate per gestire e analizzare i record di decine di migliaia di studenti.
• I tempi di attesa per una singola query arrivavano a 40 minuti e fino a 8 ore per report di routine.
• Occorrevano nuove modalità di analisi e archiviazione dei dati, ad esempio il monitoraggio delle prestazioni degli studenti all'inizio dei semestri, per individuare e offrire assistenza a quelli a rischio bocciatura.
• I potenziali costi delle soluzioni di storage e di data warehousing proposte dai principali attori del settore raggiungevano il milione quando non le decine di milioni di dollari.

• Ora impiega il servizio di data warehousing Amazon Redshift per eseguire analisi predittive con software di Pentaho, un partner tecnologico di AWS, e Wolfram Mathematica.
• I dati grezzi vengono memorizzati in bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e poi caricati in Amazon Redshift.
• I dati vengono archiviati in Amazon Glacier.

Velocità

• Le query vengono completate in solo tre secondi (prima richiedevano 40 minuti).
• I dati vengono acquisiti in pochi secondi; è diventato estremamente semplice individuare problemi come pagamenti irregolari, che in passato avrebbero richiesto giorni per essere rilevati.
• Il machine learning permette di predire con un'accuratezza del 70% quali studenti si trovano in difficoltà e di intervenire con tempestività.

Costi inferiori

• Le altre soluzioni di data warehousing erano più costose; l'archiviazione sul lungo periodo con Amazon Glacier costa solo 1 centesimo per GB. I costi operativi mensili e di licenza sono inferiori del 60% rispetto a quelli dei sistemi ODS precedenti.
• Le tariffe a consumo sono ideali per il budget limitato di un community college.

• Le esigenze di PB di storage sono soddisfatte senza costi IT superflui.