Che impatto può avere per le imprese e le organizzazioni l’arrivo di una soluzione come il “self driving db“? Cosa vuol dire applicare Machine Learning e Intelligenza Artificiale a un componente così centrale e fondamentale della “trasformazione digitale” come appunto il db? E soprattutto cosa vuol dire disporre di un sistema concepito per far crescere la conoscenza, non solo sui dati, ma sulla gestione dei dati stessi?
Le prospettive che accompagnano l’arrivo dell’ Oracle Autonomous Database Cloud, sono tante e riguardano la possibilità è di mettere a disposizione delle aziende e delle organizzazioni una sorta di “self driving db“ per usare una espressione ormai convenzionale nell’Industry 4.0 e nell’automotive in particolare. Un database che dispone di un livello di automazione totale basato su Machine Learning, e che permette di razionalizzare e ridurre i costi di gestione, di aumentare l’efficienza e controllare e abbassare i rischi di errore.
Per capire le opportunità di Oracle Autonomous Database AI4Business ha realizzato una intervista con Alessandro Ippolito, Country Sales Leader Technologies di Oracle Italia, che segnaliamo e della quale riportiamo alcuni passaggi.
Il ruolo dell’Autonomous db sulle attività di business
Alessandro Ippolito ha sottolineato in particolare le funzionalità che possono incidere direttamente sull’operatività dell’IT e sul business. L’applicazione di logiche di self driving db permettono alle imprese di liberare risorse per l’innovazione, e per la gestione dei processi interni , lasciando allo stesso db gli oneri legati alla sua manutenzione.
L’altro grande punto di forza del nuovo db è nel tema dell’agilità e della velocità, sia a livello di sviluppo, sia nell’ambito del deployment. Oltre alla riduzione delle risorse dedicate alla gestione del db le aziende possono disporre di uno strumento che accelera i processi disponendo di capacità cognitive che “mettono a valore” anche esperienza e conoscenza.
Le capabilities del database autonomo sono orientate su tre indirizzi che riguardano:
• self Driving,
• self Security
• self Repairing
L’autoapprendimento applicato al db
La possibilità di disporre di una piattaforma in grado di autoapprednere e “autogestirsi” in continuazione con upgrade e manutenzione, con recovering e troubleshooting riduce l’impegno si attività altamente time consuming per le aziende e per l’IT in particolare. L’autoapprendimento applicato al db, poi, ha impatti importanti anche sulla sicurezza, dal momento che la quasi totalità di “incidenti o errori a livello di db” sono generati da “interventi umani”. Con questo approccio si aumenta esponenzialmente la capacità conoscitiva del db, si riducono i rischi malfunzionamenti nell’applicazione in modo drastico e si lavora anche sulla riduzione dell’errore umano. Grazie a questa soluzione l’azienda può disporre di una soluzione che si estende anche al Risk management, perché nel momento in cui si attiva una riduzione del rischio relativo ai dati, il controllo dell’affidabilità e della qualità del dato si riflette direttamente sulle strutture di business.
La stessa componente di “gestione del rischio” ovvero di prevedibilità dei fattori di rischio permette di “portare al business” informazioni preziose sulla gestione corrente del business, con interventi mirati a fronte di situazioni di “emergenza”.
L’altro tema affrontato da Alessandro Ippolito su AI4Business riguarda i vantaggi in termini di TCO dell’Autonomous db Oracle Cloud grazie agli annunci degli Universal Credits, ovvero delle nuove forme contrattuali che permettono di gestire l’accesso e la gestione ai servizi Oracle PaaS e IaaS attuali e futuri in funzione delle esigenze del cliente che abbracciano tutte le soluzioni Oracle Cloud.
Leggi l’intervista completa su AI4Business: Con Machine Learning e AI l’Oracle Autonomous db Cloud punta ad accelerare la digital transformation
