“L’innovazione nell’hardware è necessaria per rispondere ai bisogni che vengono dal mondo dei big data e del cognitive computing. Parliamo di un hardware non distinto dal software, che indirizza tutte le sfide del mondo delle imprese”.
Sono queste le parole con cui Jamie Thomas, General Manager for Strategy and development di IBM Systems spiega perché per una realtà come IBM l’innovazione nell’hardware continui ad avere un perso così importante.
Le sfide interessano tutte le imprese, senza distinzione: è evidente che tutto quanto ha a che fare con gli analytics oppure con il machine learning richiede un’enorme quantità di potenza cognitiva. Si parla dunque di finance, ma anche del mondo dei servizi, del retail con tutta la sua supply chain, o ancora dell’automotive.

Le killer application guidano le scelte delle aziende

Ma cosa può spingere un’azienda a ripensare la propria strategia sul dato?
“Sicuramente ci vuole una killer application. Per questo il settore che per primo si è mosso in questa direzione e che anche attualmente è quello più pronto sul tema è quello dell’healthcare e delle LifeScience. Basti pensare che quando ci si riferisce a un paziente si parla di un minimo di un terabyte di dati, che salgono facilmente a 15 nel corso del tempo”.
Al secondo posto Jamie Thomas cita il mondo finance. “È un settore nel quale il risk management cresce a livelli esponenziali e che utilizza sempre nuovi servizi: basti pensare, ad esempio, al riconoscimento facciale agli sportelli automatici. Sono tutti servizi che richiedono grandi capacità cognitive”.
Si cita ancora il mondo automotive, che lavora in ordini di terabyte di dati per arrivare ai social data: “Sono dati che possono servire caldi, per analisi in real time, ma che hanno poi una loro vita da freddi, per rappresentare le situazioni in un determinato momento nel tempo. Applicazioni? Penso in primo luogo alla gestione della sicurezza degli eventi”.

La sfida è avere una strategia data driven

Appare evidente che tutte le aziende, senza distinzione, hanno bisogno di adottare una strategia orientata al dato, con chiari obiettivi in mente, come spiega sempre Jamie Thomas.

  • Il primo è avere gli insight giusti nel tempo giusto “Perché se ci si mette troppo tempo a cogliere il valore dei dati di cui si dispone si perdono le opportunità”.
  • Il secondo asset è gestire gli economics dei dati. “Questo significa che la gestione del dato, l’intero ciclo di vita del dato deve essere gestito in una modalità cost effective. Il che non è banale, soprattutto quando si parla di grandi quantità di dati”.
  • Il terzo asset, infine, è la sicurezza dei dati: i metodi tradizionali di protezione non sono sufficienti e che la sicurezza deve essere esattamente lì dove sono i dati.

Un percorso in tre step

Per un’azienda che voglia orientare al dato la sua strategia è importante porsi le domande giuste e agire di conseguenza:

  1. Come abbiamo gli insight?
  2. Come li gestiamo?
  3. Come li rendiamo sicuri?

Per tutte e tre queste domande IBM ha la risposta.
“Per quanto riguarda gli insight, c’è la nostra cognitive system architecture che ci garantisce velocità, affidabilità, accelerazione. Basti pensare ad esempio a come i nostri Power Systems con GPU Nvidia garantiscano una interconnessione ad alta velocità per accelerare i processi sui dati”.
Per quanto riguarda invece gli economics sui dati, la risposta è nel software defined storage e nello storage flash. È l’unico modo, secondo la manager, per poter fare uno scale up dei dati e segmentare i dati mantenendo anche un’efficacia sui costi.
E’ necessario che ogni azienda stabilisca una propria policy dei dati, per segmentare correttamente i propri database. Bisogna saper distinguere correttamente tra i dati cold, che possono essere inviati verso il tape o sul cloud, e quelli hot sui quali bisogna lavorare”.
Infine la sicurezza: “IBM rende i dati sicuri a qualsiasi livello”.
Per Thomas è importante guardare ai dati in modo diverso rispetto a quanto si fa con le architetture tradizionali.
“Non si tratta semplicemente di virtualizzare. Quando si tratta di big data si parla di architetture diverse e, soprattutto si parla di automazione. Muoversi verso architetture software defined significa poter gestire con un maggiore livello di automazione grandi quantità di dati”.

 

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Silvana Gornati
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