Intelligence dei dati
Cos'è l'intelligence dei dati?
Intelligence dei dati si riferisce ai tool e alle metodologie che utilizzano le organizzazioni di livello enterprise per comprendere meglio le informazioni che raccolgono, archiviano e utilizzano per migliorare prodotti e/o servizi. Applicando l’IA e il machine learning ai dati archiviati, si ottiene l’intelligence dei dati.
Intelligence dei dati e analisi dei dati a confronto
Alcuni potrebbero usare questi termini in modo intercambiabile, ma c'è una netta differenza tra intelligence dei dati e analisi dati. Entrambi si riferiscono alla raccolta dati per migliorare il business, ma l'intelligence dei dati è nello specifico una raccolta di dati disparati che prevede l'utilizzo dell'IA per determinare cosa sia accaduto in passato e per quale motivo, mentre l'analisi dati si riferisce all'uso di tali informazioni per creare previsioni fruibili su quello che potrebbe accadere in futuro.
Origini dell'intelligence dei dati
L'intelligence dei dati è emersa per la prima volta come mezzo per raccogliere contenuti di background accurati in modo da compilare report più precisi e dettagliati. Ma con l’aumento dei volumi, è diventato necessario valutare il valore dei dati stessi, il che ha portato a un approccio forense di qualificazione che chiede in prima istanza da dove provengono, quando sono stati raccolti e perché.
Valore di business e intelligence dei dati
Dieci anni fa, le aziende più solide erano quelle che raccoglievano dati sui clienti per estrarre informazioni di business. Tuttavia, la nuova definizione di valore aziendale sta portando all'alfabetizzazione dei dati in intere organizzazioni, alla loro governance come modello culturale e alla comprensione approfondita dei data lake al fine di un approccio di utilizzo democratizzato delle informazioni basate su metadati.
Come funziona l'intelligence dei dati?
La business intelligence è il processo di organizzazione e presentazione delle informazioni in modo comprensibile, contestuale e fruibile, mentre l'intelligence dei dati si occupa maggiormente dell'analisi. Gli esperti di intelligence si occupano di comprendere i dati archiviati, scoprire spiegazioni alternative, risolvere problemi e rilevare le tendenze per migliorare il processo decisionale.
Le organizzazioni utilizzano tool di intelligenza artificiale e machine learning per l’analisi di enormi quantitativi di dati, che risulterebbe proibitiva in termini di tempo e costi se eseguita manualmente. Inoltre, l'intelligenza artificiale e il machine learning consentono di archiviare e organizzare i dati in modo tale che lo scrubbing (o la ricerca dettagliata) di grandi set risulti meno onerosa.
I dati vengono raccolti da un’ampia gamma di fonti e le aziende vogliono essere in grado di acquisirli e integrarli per prendere decisioni oculate ed efficaci. Per gestire scenari con grandi quantitativi come questo, viene utilizzato un data fabric, che crea uno strato unificato di dati accessibili importando contenuti da origini disparate e automatizzando quindi il processo di organizzazione per un’ampia gamma di utenti. Il data fabric funziona in modo molto simile a un telaio, che intreccia svariati fili diversi per formare un unico pezzo di materiale fruibile.
Intelligence dei dati e data fabric
Un data fabric offre diversi vantaggi chiave.
- Una vista completa di tutti i dati, indipendentemente dalla posizione o dal tipo
- la capacità di acquisire, orchestrare e trasformare i dati da diverse origini in dashboard integrati in tempo reale, analisi avanzate e informazioni fruibili
- la democratizzazione dei dati per tutti gli utenti, pur mantenendone la conformità e la protezione con i criteri a livello aziendale per definire il controllo degli accessi e la crittografia
Un data fabric unifica diversi tipi di dati in un archivio dati logico e li pulisce, fornendo l’accesso in data lake, warehouse, più cloud, edge e data center on-premise. L'archiviazione centralizzata consente di creare criteri globali una tantum per la sicurezza, l'alta disponibilità, la protezione e la multi-tenancy e quindi di applicarli a migliaia di cluster distribuiti in tutto il mondo. In questo modo, si elimina la necessità di impostare e accedere ai criteri per ciascuna di queste funzionalità in ogni applicazione e area geografica.
HPE e l'intelligence dei dati
HPE è da sempre un’azienda innovatrice nel mercato dell'intelligence dei dati a 360 gradi, dallo storage alle reti e dai server agli hypervisor, in quanto offre le competenze e il risparmio sui costi di cui hanno bisogno le organizzazioni per rimanere competitive in un mercato data-driven. Vantiamo una posizione di leadership più che decennale e un'approfondita comprensione del mercato nella progettazione della nostra infrastruttura e delle nostre strategie intelligenti basate su IA/ML per supportare i clienti nelle iniziative di modernizzazione dei dati.
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HPE Ezmeral Data Fabric semplifica l'architettura di gestione dei dati e il processo del flusso di lavoro. Utilizza criteri automatizzati per gestire l'intero ciclo di vita dei dati, tra cui il mascheramento di quelli non elaborati e l'elaborazione, la condivisione e l'archiviazione senza modificare le applicazioni. L'IT consente di risparmiare tempo e fatica con un unico sistema scalabile in orizzontale e in verticale senza interruzioni, eliminando la necessità di predefinire la capacità di storage e di intervenire manualmente quando viene raggiunta.
Per un'azienda snella e modernizzata, il processo di gestione dell'infrastruttura può rivelarsi una vera e propria problematica. HPE InfoSight utilizza la potenza del machine learning basato su cloud per supportare l'intelligenza globale e le informazioni per l'infrastruttura in server, storage e risorse virtualizzate. La piattaforma semplifica radicalmente le operazioni IT prevedendo e prevenendo i problemi nell’intero stack dell'infrastruttura con decisioni che ottimizzano le prestazioni delle applicazioni e la pianificazione delle risorse.