PROSPETTIVE

Data analytics, il segreto del successo è nei data center

Sempre più imprese adottano soluzioni avanzate per utilizzare i big data in maniera predittiva e prescrittiva. La ricetta di Intel: perché il sistema funzioni al meglio serve il coinvolgimento del management e infrastrutture flessibili con scalabilità verticale

26 Gen 2017

L’analisi dei dati: una panoramica sull’implementazione di soluzioni efficaci

Nelle imprese si adottano sempre più spesso soluzioni di analisi avanzate, in particolare nelle forme predittiva e prescrittiva e la maggior parte delle aziende hanno già iniziato a trarre vantaggio dall’analisi dei dati descrittiva sotto forma di business intelligence. E le persone hanno un ruolo molto importante, al fianco della tecnologia, per quanto riguarda il successo dell’implementazione di soluzioni di analisi avanzate. Sono diverse infatti le figure aziendali chiamate a dare il proprio contributo per il successo di tale implementazione: gli utenti, che si interessano al raggiungimento degli obiettivi aziendali; il reparto IT, che si focalizza essenzialmente sulla tecnologia; infine nel mezzo si trovano gli scienziati dei dati e gli sviluppatori di applicazioni.

L’analisi dei dati non è una moda passeggera

Le aziende sono sommerse di dati relativi a prodotti, servizi e clienti, oltre che alle operazioni interne. Mentre aumentano le aziende che investono nell’analisi dei dati, l’efficacia con cui vengono acquisiti e analizzati diventa sempre più strategica per creare e mantenere un vantaggio competitivo. L’analisi avanzata consente di scoprire informazioni e tendenze che contribuiranno a rendere i prodotti più efficaci ed affidabili, a migliorare l’esperienza dei clienti o anche a prevedere il futuro del mercato. Per esempio, una banca potrebbe usare l’analisi prescrittiva per migliorare le comunicazioni con i clienti, usando dati comportamentali e demografici per offrire i prodotti e i servizi più appropriati a specifiche esigenze, quando sono necessari.

Naturalmente, ogni azienda, che può sfruttare l’analisi in modo più efficace rispetto ai concorrenti ed usarla per migliorare i prodotti e la propria efficienza operativa, avrà sicuramente un vantaggio competitivo, mentre quelle che non riescono a stare al passo rimarranno indietro.

L’esigenza di coinvolgere il management

Per avviare l’implementazione di soluzioni di analisi, è fondamentale avere il sostegno dei vertici aziendali perché la responsabilità collettiva dei manager di favorire la collaborazione di gruppi aziendali distinti, nell’interesse ultimo dell’azienda, li pone in una posizione centrale per favorire il cambiamento e l’innovazione che l’analisi avanzata dei dati comporta.

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I principali responsabili dell’implementazione di soluzioni di analisi sono i CTO, che sono prevalentemente coinvolti nell’acquisizione di nuove tecnologie, e i CIO, il cui ruolo è essenziale per rendere operativa l’analisi dei dati. Anche gli scienziati dei dati stanno emergendo come figura influente nell’implementazione dell’analisi dei dati stessi, perché capiscono al pieno sia le sfide aziendali sia come estrarre valore dai dati, e sono quindi in grado di rendere disponibile l’analisi avanzata per l’utilizzo a tutti i livelli.

Il ruolo di Intel alla base dell’infrastruttura di analisi

Per ricavare rapidamente valore aziendale dai dati, una strategia di analisi efficace per qualsiasi organizzazione deve includere l’infrastruttura data center appropriata. Deve essere sufficientemente flessibile da supportare diversi approcci, sia che si tratti di piattaforme di analisi su vasta scala, con scalabilità verticale, che richiedono una elevata potenza di elaborazione in tempo reale, o di piattaforme con scalabilità orizzontale per l’archiviazione e l’elaborazione di quantità in continua crescita di dati non strutturati.

Per i dati archiviati, l’architettura Intel fornisce un framework potente e uniforme tra ambienti di computing, storage e reti per prestazioni ottimali di tutti i carichi di lavoro e i requisiti di analisi.

L’architettura Intel è inoltre supportata da un ricco ecosistema di partner di hardware e software, offrendo alle imprese ampia flessibilità e possibilità di scelta nell’intero stack di soluzioni di analisi dei dati. Le piattaforme software di analisi all’avanguardia di SAP, SAS, Oracle, IBM e Microsoft includono ottimizzazioni di Intel, mentre Intel investe in collaborazioni con i principali provider di piattaforme di analisi dei big data, come Cloudera, per introdurre rapidamente innovazioni sul mercato. Inoltre, per le organizzazioni che intendono creare stack di soluzioni open source, Intel è alla guida del progetto TAP (Trusted Analytics Platform) e contribuisce in larga misura ai principali framework come Apache Hadoop e Apache Spark in modo da rendere altre piattaforme open source affidabili e mature.

Maggiori informazioni sono disponibili su Intel IT Center.

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