Come ottenere un vantaggio competitivo nel mercato grazie ad analytics moderni e AI

Il consolidamento di dati non strutturati in una piattaforma moderna di storage unificato elimina la necessità di silos di dati, semplifica le procedure di accesso ai dati e fornisce una data platform efficiente per impiegare al meglio analytics e AI.

I Big Data Analytics possono giocare un ruolo enorme per rilevare e sventare le minacce prima che possano danneggiare le organizzazioni. Queste ultime possono infatti raccogliere dati da punti diversi dell'infrastruttura connessa ed eseguire analisi per individuare eventuali comportamenti anomali. I data analytics sono particolarmente importanti soprattutto se pensiamo che nei prossimi cinque o sei anni è prevista una crescita del 30-40% dei dati relativi a sicurezza e protezione.

Processi AI e analytics efficaci semplificano il lavoro per analisti, sviluppatori e data scientist, riducendo i colli di bottiglia nel flusso di dati, che non si limitano a essere fonti di informazioni, ma si trasformano in risultati accurati. Data scientist esperti hanno notato un balzo nella propria produttività grazie a una piattaforma di storage ottimizzata per la AI.

Le infrastrutture cloud o legacy spesso vengono utilizzate per lo sviluppo delle prime fasi dell'AI o per proof of concept, ma quando la AI viene utilizzata a livello di produzione, i data scientist devono poter contare su un'infrastruttura che sia appositamente ottimizzata. 

Dovrebbe pertanto essere tenuto in considerazione quanto segue:

• Dimensioni e crescita del set di dati
• Costi e disponibilità di soluzioni di rete, storage e GPU dalle performance elevate
• Requisiti relativi a sicurezza, controllo, gestione e proprietà dei dati.

Spesso, infatti una soluzione on-premise o ibrida sarà in grado di offrire risultati migliori in tempi più rapidi, con un costo totale di proprietà inferiore.