Una data cloud platform aiuta a estrarre valore dai dati e a rispondere alle esigenze concrete delle aziende con processi data-driven, che dipendono proprio dalla capacità di ottenere insight dalle informazioni che accumulano nell’esecuzione delle loro attività. 
14 Apr, 2021

Una data cloud platform aiuta a estrarre valore dai dati e a rispondere alle esigenze concrete delle aziende con processi data-driven, che dipendono proprio dalla capacità di ottenere insight dalle informazioni che accumulano nell’esecuzione delle loro attività. 

In fondo la data analysis serve a questo: come un’esperta minatrice va alla ricerca dell’oro nella massa informe di informazioni aziendali, attraverso modelli, cluster e casi d’uso precisi. E la missione della data cloud platform è proprio quella di facilitare il percorso verso la scoperta di questi insight. 

Per fornire questo valore, però, l’infrastruttura di data analysis deve essere in grado di capire i dati a un livello molto profondo e granulare; per farlo utilizza quelli che sono gli strumenti fondamentali di un’Intelligent Enterprise, che, con l’aiuto degli esperti di SDG Group, cercheremo di descrivere accuratamente. 

Gli strumenti dell’Intelligent Enterprise 

Cloud, ovvero scalabilità e pay per use

Il tema del cloud per ospitare la data platform non si pone: è un requisito oggi fondamentale. Come è fondamentale l’aspetto della scalabilità. Il vantaggio è chiaro: poter aumentare le risorse necessarie al calcolo e all’analisi dei dati, senza causare disservizi all’utente, e velocemente. 

Inoltre, attraverso i servizi cloud si possono pagare solo le risorse che si usano; viene così a cadere uno dei tabù del passato che costringeva a fare un sovradimensionamento dell’infrastruttura on premise, per evitare di trovarsi a corto di risorse. Oggi, invece, i risultati di questo esercizio possono essere disattesi senza problemi, dato che la scalabilità si ottiene in pochi minuti, senza dover effettuare pesanti investimenti in avvio di progetto. Dunque, scalabilità e pay per use sono i primi due strumenti dell’Intelligent Enterprise che avvia un progetto di data cloud platform.  

Storage, capacità computazionale, AI e ML 

Seguono le “capabilities”, ovvero quelle caratteristiche, o funzionalità, che realizzare on premise richiederebbero costi e tempi di sviluppo non sostenibili.  

Infatti, la data science, per disegnare modelli matematici o statistici, richiede una grande quantità di dati, grande capacità computazionale e raffinamenti successivi, per dare i risultati di business sperati. Adottando il cloud, questi elementi sono immediatamente disponibili – a vari livelli – con servizi di Intelligenza Artificiale (AI) e di Machine Learning (ML) già addestrati. 

In questo scenario possiamo elencare servizi di data cloud platform più rigidi, nei quali i modelli pre-trained non possono essere modificati: in questo caso la prima risposta potrebbe non essere ideale per tutte le aziende. In alternativa, vi è la possibilità di mettere in produzione i propri modelli o di sceglierne di già pronti da personalizzare, ma in questo caso servono competenze aggiuntive di data science. 

Infine, ci sono soluzioni come quella proposta da SDG Group, che offre all’azienda un’infrastruttura di data platform in grado di scalare e di costruire, insieme o in autonomia, i modelli confezionati su misura per il settore produttivo in cui opera il cliente e che possono, inoltre, essere ulteriormente personalizzati. 

Capacità di integrazione dei dati 

L’ultimo strumento da considerare riguarda la capacità di integrazione dei dati esterni sulla data platform: frequenza di caricamento dei dati e capacità di analisi. Gli scenari qui sono essenzialmente tre: 

  • la modalità batch che, una o più volte al giorno invia i dati alla data platform per far eseguire le analisi – e se il task fallisce è possibile farlo ripartire, recuperando i dati; 

  • la modalità in real time che invia continuamente uno stream di dati – in questo caso un fallimento nel trasferimento fa perdere i dati; 

  • Infine la modalità in near real time, che sfrutta tecnologie in grado di catturare il cambiamento nei dati quando avviene, trasferendolo per l’analisi – questo è senza dubbio il sistema più efficiente e che consente migliori performance. 

L'integrazione del dato, pur a varie velocità è importantissima, perché la data science per fornire risultati validi ha bisogno di grandi molti di dati da analizzare: più un sistema ricorda la storia del business dell’azienda e più precise saranno le indicazioni degli insight. Ecco perché servono tutte le capacità di storage e di potenza di calcolo del cloud.  

 

Scalabilità, controllo dei costi, modelli personalizzabili, storage, potenza di calcolo e capacità di integrazione di grandi moli di dati: ecco gli strumenti fondamentali per abilitare l'intelligent enterprise. 

 

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