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Big Data Analytics: le previsioni di Pure Storage per il 2018

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Mauro Bonfanti, Regional Director Italy di Pure Storage

Big Data Analytics, Cloud, Intelligenza Artificiale e Machine Learning svolgono un ruolo sempre più rilevante per quanto riguarda i processi aziendali. Mauro Bonfanti, Regional Director Italia di Pure Storage, porta la visione di Pure Storage sulle principali tendenze in materia di dati che interesseranno il 2018.

Il tema dei dati e del loro valore per il business è tra le principali sfide che i leader aziendali dovranno affrontare quest’anno. Per le aziende, è necessario disporre di un’infrastruttura storage e di un approccio alla Digital Transformation adeguati, allo scopo di cogliere i vantaggi delle tecnologie di Machine Learning e di Intelligenza Artificiale. Il 2018, inoltre, sarà l’anno d’arrivo del GDPR in UE, che fornirà una regolamentazione in materia di dati.

Le prospettive del Cloud

Importante, innanzitutto, capire come impiegare al meglio un deployment multi-cloud: per molti manager la risposta risiede nelle architetture ibride, che fondono i vantaggi di un costo certo con le performance dei sistemi on-premise e la potenza del Cloud. Requisti sempre più stringenti del controllo dei dati permetteranno di incrementare l’appeal dei modelli ibridi, mentre le aziende stanno tentando di trovare un compromesso tra le esigenze dell’Information Technology e i TCO delle piattaforme cloud pubbliche. Nei prossimi anni si andrà incontro, inoltre, a una perfetta comunicazione tra cloud pubblico e cloud privato e alla migrazione dei dati.

Le tecnologie in grado di integrare potenza e sicurezza in architetture multi-tenant, nell’ottica di questa nuova mobilità del dato, conquisteranno la leadership di mercato. Requisito essenziale sarà la collocazione dei dati: trasferire il patrimonio informativo a centri ubicati in ogni regione diventerà un’operazione sempre più comune, specialmente attraverso il collegamento tra sistemi storage ad alta capacità e sistemi di elaborazione in locale, per applicazioni mission-critical o di particolare importanza.

Il ruolo di AI e Machine Learning

Tecnologie avanzate come Pure FlashBlade e NVIDIA DGX-1 risolvono le problematiche relative all’archiviazione e alla delivery dei dati necessari per istruire i sistemi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning. Per i CTO, dunque, la sfida nel 2018 sarà quella di capire cosa sia fattibile e cosa possa produrre i maggiori benefici per il business. Pure Storage ha incorporato con successo tecniche di Machine Learning sia nel proprio sviluppo software che nell’ecosistema di supporto. Le aspettative del 2018 riguardano la possibilità di applicare le tecnologie Machine Learning in vari contesti industriali, per migliorare le mansioni e al contempo la qualità dei task. La robotica è uno tra i settori più interessanti per le applicazioni di Intelligenza Artificiale. Dalle analisi di Forrester il 70% delle aziende ha in progetto di implementare qualche forma di Intelligenza Artificiale nel 2018. L’IoT e il Machine Learning svolgono un ruolo fondamentale per l’analisi dei dati e producono informazioni preziose che possono essere utilizzate per risolvere le criticità prima ancora che queste impattino il business. Grazie all’Industria 4.0 e all’Impresa 4.0 si tratta di esperienze che hanno già dato importanti risultati in tutto il mondo del manifatturiero.

Dialogo sullo storage come dialogo sui dati

Il 2018 segnerà un punto di svolta e le tecnologie di automazione e orchestrazione permetteranno di velocizzare le operazioni. Ora come ora gli sviluppatori hanno accesso ai file e agli oggetti storage di cui hanno bisogno, su una piattaforma scalabile con performance garantite e aggiornamenti continui della tecnologia sottostante. In questo modo non ci si deve più preoccupare della provenienza dei dati o delle modalità di delivery. Il data management viene semplificato, aprendo nuovi scenari ai Data Scientist e agli altri specialisti dell’IT, che possono ora concentrarsi sui dati stessi e sul miglioramento dei processi invece di occuparsi dell’infrastruttura.

Suggeriamo la lettura del Centro Risorse:  Quali infrastrutture Data Center per IoT, Big Data e Industria 4.0: webinar, white paper e altre risorse e la lettura del White Paper realizzato da Digital360 in collaborazione con Pure Storage “Infrastrutture per Big Data e Data Science nell’Industria 4.0” (scaricalo immediatamente), che permette di approfondire gli aspetti necessari per sostenere la Digital Transformation a livello sia di Data Center che di Infrastrutture. Ecco i punti fondamentali:

  • che cosa sono le Industrial Analytics e perché sono così importanti
  • come rivedere la base tecnologica aziendale e predisporre le infrastrutture per interconnettere macchine e processi
  • analisi delle direttrici principali su cui si orienterà la produzione industriale nei prossimi anni
  •  in che modo Analytics e soluzioni di Data Intelligence impattano su nuove sfere tecnologiche e operative rispetto alle procedure e ai servizi
  • in che modo lo Smart Manufacturing diventa l’abilitatore del business: metodi, approcci e strategie

Leggi l’articolo “IoT, Big Data e Industry 4.0: come cambia il Data Center” pubblicato su www.internet4things.it

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