È inutile avere grandi quantità di dati in azienda se da loro non si possono trarre informazioni utili al business. Il concetto di storage mirato allo stoccaggio, per quanto intelligente, dei dati, è sorpassato per Pure Storage, azienda che in soli 8 anni di vita ha raggiunto il fatidico billion di fatturato, grazie agli oltre 5.000 clienti a livello mondiale. «Il mercato sta via via prendendo consapevolezza della necessità di trarre revenue dai dati presenti in azienda – spiega Mauro Bonfanti, Regional Director Italy di Pure Storage -. I clienti si stanno via via affrancando da modelli Hadoop, volti alla conservazione dei dati per evolvere verso progetti di Big Data Analytics, volti a identificare informazioni da sfruttare per l’ottimizzazione del business, con il coinvolgimento diretto dell’Intelligenza Artificiale e del machine learning, che di dati, tanti dati, si nutrono».
Motivo, questo, per cui anche gli interlocutori in azienda stanno cambiando, dove i progetti di analytics sono richiesti e decisi da figure molto più strettamente coinvolte nella definizione delle strategie aziendali, lasciando ai responsabili IT il dominio a livello infrastrutturale.
Data analysis superando il concetto di silos
Ma lo storage oggi è ancora un modello che prevede diversi silos, con categorizzazioni specifiche in base alla natura e utilizzo dei dati: c’è lo storage RAID e quello RID, quello per il data warehouse o quello per l’analytics.
Con il risultato che chi deve fare machine learning è costretto a travasare dati dai vari silos a quello di competenza.
Pure Storage evita tutto ciò con la propria piattaforma di analisi, un Data Hub che fa convergere dati strutturati e non strutturati, di qualsiasi dimensione e natura, potendoli inserire nelle varie fasi di progetto di analytics, dall’ingestion, adattamento dati, report, senza passare da una piattaforma all’altra.
Al Data Hub di Pure Storage si associa una soluzione che nell’accezione dell’utilizzo dei dati per il machine learning prende il nome di AIRI, acronimo di Artificial Intelligence Ready Infrastructure.
Soluzione che aiuta le aziende a effettuare test di AI in casa, sfruttandone la scalabilità concessa, necessaria in caso di progetti di cui è difficile prevedere il dimensionamento di capacità di calcolo.