gestione dei dati Cos’è la gestione dei dati?
La gestione dei dati implica la raccolta, l’archiviazione, l’organizzazione, la manutenzione e la protezione dei dati in modo efficiente e a costi contenuti. Comprende governance dei dati, architettura dei dati, qualità dei dati, integrazione dei dati, sicurezza dei dati, privacy dei dati e gestione del ciclo di vita. L’obiettivo è garantire la precisione, la disponibilità e l’accessibilità dei dati agli utenti autorizzati, agevolando un processo decisionale efficace e una pianificazione strategica.
Le organizzazioni moderne si affidano alla gestione dei dati per migliorare il processo decisionale, l’efficienza operativa, la compliance normativa e l’innovazione.
Quali argomenti sono correlati alla gestione dei dati?
- Importanza della gestione dei dati
- In che modo HPE può aiutarti a risolvere le tue problematiche di gestione dei dati?
- Come funzionano insieme l’intelligenza artificiale e la gestione dei dati
Perché la gestione dei dati è così importante oggi?
La gestione dei dati può aiutare le aziende a migliorare e potenziare:
- il processo decisionale: dati di qualità consentono di prendere decisioni accurate e tempestive, sfruttando strumenti di analisi e visualizzazione
- la qualità dei dati: garantisce la precisione, la coerenza e la completezza dei dati, fondamentali per l’efficienza, la soddisfazione e la compliance
- la sicurezza dei dati e la privacy: proteggono i dati sensibili dalle violazioni e garantiscono la compliance alle normative sulla privacy
- l’efficienza operativa: riduce la ridondanza e gli errori, ottimizza l’uso delle risorse e migliora il flusso di dati
- la conformità normativa: soddisfa i requisiti legali, riducendo il rischio di sanzioni correlate alle leggi sulla protezione dei dati
- i risparmi sui costi: tagliano i costi di storage, riducono al minimo le duplicazioni ed evitano le spese derivanti da violazioni e non compliance
- innovazione e vantaggio competitivo: dati affidabili favoriscono l’innovazione, il vantaggio sul mercato e l’identificazione di nuove opportunità
- Scalabilità e flessibilità: supportano sistemi di dati adattabili alle mutevoli esigenze aziendali e ai cambiamenti tecnologici.
In che modo HPE può aiutarti a risolvere le tue problematiche di gestione dei dati?
HPE accelera la trasformazione del business semplificando radicalmente la gestione dei dati con HPE GreenLake. Le organizzazioni possono evitare i costi, i rischi e la latenza del passaggio dei dati da e verso il cloud pubblico, oltre a soddisfare i requisiti normativi e di compliance in materia di privacy e sovranità. Una suite rivoluzionaria di servizi dati cloud consente agli amministratori di LOB e applicazioni di accelerare la distribuzione tramite il provisioning automatico istantaneo dello storage e la protezione semplificata di dati e applicazioni. Con i prodotti e le soluzioni di gestione dei dati HPE, i team IT possono sfruttare lo storage as-a-service e l'esperienza operativa del cloud per ogni carico di lavoro, concentrandosi sull'innovazione. Possono inoltre trasformarsi da operatori a service provider per gestire i risultati di business anziché l'infrastruttura.
HPE GreenLake offre diversi vantaggi:
Storage as-a-service: trasformazione accelerata con una console basata su SaaS in grado di semplificare, automatizzare e orchestrare i flussi di lavoro durante l’intero ciclo di vita dei dati, garantendo al contempo l’agilità operativa del cloud per la loro infrastruttura. HPE GreenLake fornisce una suite di servizi cloud per edge, core e cloud con cui accelerare i dati, l'agilità e l'innovazione a tutti i livelli, dai responsabili dati fino agli innovatori.
Protezione dei dati moderna: proteggere i dati con una solida protezione da perdita minacce ransomware, nel rispetto di tutti gli SLA di backup e senza spese capitali anticipate o rischio di overprovisioning. I servizi di backup e ripristino cloud-native e on demand forniscono l’agilità, mentre le soluzioni on-premise preconfigurate estendono le opzioni.
Basato su un'infrastruttura dati cloud-native e su informazioni gestite dall'AI, HPE GreenLake offre l'agilità della scalabilità elastica e una struttura di pagamento in base all’uso che allinea il valore del business con l'utilizzo.
Software HPE: sblocca informazioni dai dati con l’analisi dati moderna su vasta scala. La piattaforma container Kubernetes completa e orchestrata viene associata a un livello di storage persistente integrato e ML Ops per accelerare i flussi di lavoro di data science.
HPE Alletra: un'esperienza comune tra i cloud (as-a-service e con scalabilità illimitata), attraverso la gestione dell'intero ambiente da un'unica console basata su SaaS. HPE Alletra cloud native offre prestazioni elevate prevedibili e una scalabilità senza interruzioni, con garanzie di disponibilità al 100% per i carichi di lavoro mission-critical.
HPE ProLiant: l’elaborazione progettata per il mondo ibrido, che ti consente di ottenere maggior valore dai dati e di supportare l’innovazione e le informazioni dall’edge al cloud. Accelera l'acquisizione delle informazioni ovunque si trovino i dati, con i livelli di prestazioni, efficienza e scala necessari per supportare i data team.
HPE InfoSight: ridefinire la gestione di dati, applicazioni e infrastruttura (che diventa invisibile) con operazioni autonome tramite l'intelligenza artificiale per l'infrastruttura più avanzata del settore. Ogni secondo, HPE InfoSight raccoglie e analizza i dati di oltre 100.000 sistemi in tutto il mondo e utilizza queste informazioni per prevedere e risolvere automaticamente l'86% dei problemi dei clienti.
Come interagiscono l’intelligenza artificiale e la gestione dei dati?
Se combinate, l’intelligenza artificiale e la gestione dei dati potenziano reciprocamente le loro funzionalità. Insieme, consentono alle organizzazioni di utilizzare i dati in modo più efficiente, estrapolare informazioni più approfondite e prendere decisioni informate. Esistono diversi modi in cui l’intelligenza artificiale e la gestione dei dati si completano a vicenda:
l’intelligenza artificiale e la gestione dei dati lavorano in sinergia per potenziare reciprocamente le loro capacità. Una gestione efficace dei dati fornisce la base di dati sicuri, di alta qualità e ben organizzati indispensabili per consentire all’AI di fornire informazioni precise e significative. Al contrario, l’intelligenza artificiale migliora la gestione dei dati automatizzando i processi, migliorando la qualità dei dati e fornendo funzionalità di analisi avanzate. Insieme, favoriscono l’innovazione, l’efficienza e il processo decisionale strategico all’interno delle organizzazioni.
Come interagiscono l’intelligenza artificiale e la gestione dei dati?
| Funzionalità | AI | Gestione dei dati |
|---|---|---|
| Miglioramento della qualità e della precisione dei dati | L’intelligenza artificiale viene utilizzata per automatizzare i processi di pulizia e convalida dei dati, identificando e correggendo errori, incongruenze e valori mancanti. I modelli di machine learning vengono addestrati su dati storici per migliorare la qualità dei dati nel tempo. | La gestione dei dati stabilisce le policy per la raccolta, l’archiviazione e la manutenzione dei dati. Per addestrare modelli di intelligenza artificiale affidabili, la qualità dei dati è fondamentale. |
| Miglioramento dell’integrazione e dell’accessibilità dei dati | L’intelligenza artificiale semplifica l’integrazione dei dati provenienti da diverse fonti, abbinando dati non strutturati e strutturati. L’NLP converte i dati non strutturati in un formato utilizzabile. | La gestione dei dati armonizza i dati provenienti da diverse fonti, rendendoli accessibili tramite warehouse, lake e lakehouse. Questo metodo strutturato supporta l’integrazione fluida dei dati di AI. |
| Maggior efficienza operativa | L’intelligenza artificiale è in grado di automatizzare attività di gestione dei dati come l’inserimento dei dati, la convalida e la generazione di report, consentendo di risparmiare tempo e ridurre la probabilità di errori umani. In questo modo le risorse umane possono concentrarsi su attività strategiche. | Una gestione efficiente dei dati garantisce dati affidabili e accessibili per i sistemi di intelligenza artificiale, migliorando le operazioni complessive sui dati. |
| Sicurezza e compliance migliorate | L’intelligenza artificiale può monitorare l’accesso ai dati in tempo reale per rilevare minacce alla sicurezza. I modelli di machine learning prevedono le vulnerabilità e automatizzano le risposte ai rischi. | La gestione dei dati definisce protocolli di sicurezza e garantisce il rispetto delle normative sulla privacy dei dati. Questo contribuisce a creare un ambiente sicuro in cui l’intelligenza artificiale può funzionare, salvaguardando i dati sensibili dalle violazioni. |
| Informazioni più approfondite e analisi predittive | Le tecniche di intelligenza artificiale, come il machine learning e il deep learning, analizzano grandi set di dati per individuare schemi e correlazioni nascosti. L’intelligenza artificiale offre anche analisi predittive per prevedere tendenze e comportamenti futuri. | Una gestione dei dati efficace garantisce che i dati utilizzati per l’analisi siano precisi, aggiornati e completi. Questa è una solida base per consentire all’AI di generare informazioni fruibili e significative. |
| Scalabilità e adattabilità | L’intelligenza artificiale è in grado di gestire grandi volumi di dati ed eseguirne l’elaborazione in tempo reale per questo è adatta agli ambienti big data. I sistemi di intelligenza artificiale possono inoltre adattarsi ai mutevoli requisiti aziendali e dei dati, garantendo scalabilità. | La gestione dei dati offre l’infrastruttura e l’architettura necessarie per supportare applicazioni di intelligenza artificiale scalabili. Questo implica gestione dello storage dati, potenza di elaborazione e la garanzia di interoperabilità dei dati. |
| Miglioramento del processo decisionale e della pianificazione strategica | I sistemi di supporto alle decisioni basati sull’AI sono in grado di fornire informazioni fruibili, raccomandazioni e funzionalità di decision-making automatizzate. L’intelligenza artificiale è in grado di simulare diversi scenari per valutare i potenziali risultati e supportare la pianificazione strategica. | La gestione dei dati fornisce dati affidabili e di alta qualità per un processo decisionale informato e una pianificazione strategica, supportati da informazioni fornite dall’intelligenza artificiale. |
| Gestione e ottimizzazione del ciclo di vita | L’intelligenza artificiale è in grado di automatizzare tutte le fasi del ciclo di vita dei dati, tra cui creazione, raccolta, storage, analisi ed eliminazione. I modelli di machine learning possono migliorare le strategie di conservazione dei dati e archiviazione. | La gestione dei dati prevede l’impostazione di policy per la conservazione dei dati, l’archiviazione e l’eliminazione per garantire la compliance e ottimizzare i costi di storage. |