Abbracciando i principi della moderna gestione dei dati, le aziende possono sbloccare nuove possibilità e innovazione. In questo i data lakehouse possono essere un prezioso aiuto per le aziende. Ce lo spiega in questo articolo Fabio Pascali, Regional Vice President Italy, Greece & Cyprus di Cloudera.
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Alla scoperta dei data lakehouse: come una moderna architettura dei dati può consentire un’implementazione AI di successo
Nell’era dell’intelligenza artificiale (AI), il successo risiede nell’intricata relazione che esiste tra architettura moderna, gestione unificata e piattaforme di dati. Al centro di questo cambiamento di paradigma registriamo l’emergere dei data lakehouse, annunciati come la chiave di volta per ridurre la complessità.
Secondo il più recente sondaggio condotto da Cloudera su oltre 600 data leader e responsabili IT senior sullo stato delle architetture moderne e su come l’ascesa dell’AI stia influenzando le strategie legate ai dati, l’adozione strategica dei lakehouse sembra rappresentare la soluzione per sbloccarne il pieno potenziale. Questi risultati sottolineano una sovrapposizione critica tra le organizzazioni che riconoscono il valore di questo approccio e quelle alle prese con le sfide di integrazione poste dalle nuove piattaforme di gestione dei dati.
Immergersi nel data lake: l’importanza di una gestione moderna dei dati
In mezzo alla crescente complessità dei dati, i data lakehouse stanno emergendo come punto di riferimento. Contrariamente a quanto spesso si crede ancora, sfruttare i dati non interrompe i flussi di lavoro, ma rappresenta una porta d’accesso a operazioni semplificate e a vantaggi a lungo termine. Un esame attento rende evidente che i data lakehouse consentono di navigare con precisione nelle complessità delle architetture di dati moderne.
Al centro di questa narrazione vi sono alcuni principi fondamentali:
- Scalabilità senza soluzione di continuità
Nell’odierno panorama guidato dai dati, la crescita esponenziale dei volumi costituisce una sfida costante per le aziende di tutti i settori. Gli approcci tradizionali alla gestione dei dati spesso cedono sotto il loro peso, causando inefficienze e colli di bottiglia. Chiamati a identificare i fattori che ostacolano la gestione dei dati end-to-end necessaria per lo sviluppo di modelli di AI, il 62% dei partecipanti ha indicato volume e complessità, il 56% sicurezza e il 52% governance e conformità. Tuttavia, l’avvento dei data lakehouse e delle infrastrutture di cloud computing rappresenta un cambiamento in termini di scalabilità.
Sfruttando la capacità di archiviazione illimitata offerta dal cloud, i data lakehouse consentono alle aziende di scalare la propria infrastruttura di dati senza soluzione di continuità. Sono finiti i giorni in cui ci si doveva confrontare con i limiti di storage o la necessità di continui aggiornamenti dell’infrastruttura: le aziende possono invece concentrarsi sullo sfruttamento delle risorse per promuovere l’innovazione e alimentare la crescita aziendale.
Inoltre, la scalabilità dei data lakehouse va oltre la capacità di storage. Grazie alla capacità di allocare dinamicamente le risorse in base alla domanda, le aziende possono garantire prestazioni ottimali anche durante i picchi di utilizzo. Sia che si tratti di elaborare enormi set di dati per l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale o di condurre analisi in tempo reale, la flessibilità offerta dai data lakehouse consente alle organizzazioni di adattarsi facilmente alle mutevoli esigenze aziendali.
- Potenza di calcolo adattabile
Nel regno dell’intelligenza artificiale e dell’analisi, la potenza di calcolo è fondamentale. La capacità di elaborare grandi quantità di dati e di eseguire algoritmi complessi consente di ottenere informazioni utili e facilita il processo decisionale. A questo proposito, l’indagine di Cloudera ha rivelato che il 90% dei leader IT ritiene che unificare il ciclo di vita dei dati su un’unica piattaforma sia fondamentale per gli analytics e l’AI. Tuttavia, l’infrastruttura tradizionale on-premise spesso fatica a tenere il passo con le richieste computazionali delle moderne attività di data analytics.
Le aziende che intraprendono il loro percorso nell’AI possono sfruttare la potenza di calcolo adattiva offerta dai data lakehouse per superare questi limiti. Sfruttando le risorse virtualizzate nel cloud, possono scalare i loro motori analitici in modo dinamico in base alle richieste del carico di lavoro. Sia che si tratti di fornire risorse di calcolo aggiuntive per le attività di elaborazione intensiva dei dati, o di ridurle nei periodi di bassa attività, la flessibilità dell’infrastruttura cloud consente di ottimizzare le risorse di calcolo in modo efficiente.
La capacità di adattare la potenza di calcolo a casi d’uso specifici consente alle organizzazioni di ottenere prestazioni ottimali senza sovra o sottoutilizzare le risorse. Questa allocazione migliora l’efficienza operativa e aiuta a controllare i costi allineando l’utilizzo delle risorse alle priorità aziendali. Grazie a questa flessibilità, le aziende possono promuovere l’innovazione in un panorama sempre più competitivo.
- Ottimizzazione dei costi
L’ottimizzazione dei costi è una preoccupazione perenne per le aziende, in particolare in tema di gestione e analisi dei dati. Un’infrastruttura tradizionale on-premise spesso richiede ingenti spese di capitale iniziali e costi di manutenzione ricorrenti, limitando la modernizzazione dell’architettura dei dati.
Tuttavia, i data lakehouse e i modelli di implementazione basati sul cloud offrono una soluzione interessante. Sfruttando il modello pay-as-you-go insito nel cloud computing, le aziende possono ottimizzare i costi senza compromettere prestazioni o scalabilità. Invece di investire in costose infrastrutture hardware e contratti di manutenzione, le imprese possono pagare solo le risorse che consumano, allineando così i costi all’utilizzo effettivo.
Con i fornitori di cloud che innovano e ottimizzano continuamente le loro infrastrutture, le aziende possono beneficiare degli ultimi progressi tecnologici senza dover affrontare investimenti iniziali o costi di manutenzione. L’ottimizzazione dei costi attraverso l’implementazione basata sul cloud consente di reindirizzare risorse preziose verso iniziative strategiche e innovazione.
- Solide misure di sicurezza
In un’epoca caratterizzata da violazioni dei dati e minacce informatiche, garantire la sicurezza e l’integrità delle informazioni sensibili è fondamentale. Il 37% degli intervistati ritiene che le moderne architetture di dati migliorino la governance e la sicurezza dei dati, in particolare nei data lakehouse, dove vengono archiviate ed elaborati in grandi quantità per alimentare insight e processi decisionali guidati dall’intelligenza artificiale.
Nel 2023, Harvard Business Review ha rilevato che oltre l’80% delle violazioni riguardava dati archiviati nel cloud. Per affrontare queste sfide, i data lakehouse implementano solide misure di sicurezza per salvaguardare i dati da accessi non autorizzati, manipolazioni o furti. La crittografia è fondamentale per proteggere i dati a riposo e in transito, assicurando che le informazioni sensibili rimangano protette da occhi indiscreti. Algoritmi di crittografia avanzati e pratiche di gestione critiche forniscono un ulteriore livello di sicurezza, riducendo il rischio di violazione e di accesso non autorizzato.
Il monitoraggio continuo e i meccanismi di auditing rafforzano ulteriormente la sicurezza dei data lakehouse, consentendo alle aziende di rilevare e rispondere alle potenziali minacce in tempo reale. Le organizzazioni possono ridurre i rischi monitorando proattivamente i modelli di accesso, i comportamenti anomali e le potenziali vulnerabilità.
Dando priorità alla sicurezza dei dati e adottando un approccio proattivo alla gestione del rischio, le aziende possono sfruttare tutto il potenziale delle loro risorse, salvaguardandosi dalle minacce emergenti in un mondo sempre più interconnesso.
Raggiungere gli obiettivi aziendali
Il percorso verso un’implementazione di successo dell’AI richiede un allineamento strategico dell’architettura dei dati con gli obiettivi organizzativi. Abbracciando i principi della moderna gestione dei dati, le aziende possono sbloccare nuove possibilità e innovazione.
Con la continua evoluzione del panorama digitale, il ruolo dei data lakehouse come elemento centrale delle iniziative di AI non è mai stato così evidente. Le organizzazioni possono andare verso una crescita sostenibile e un vantaggio competitivo in un mondo sempre più guidato dai dati attraverso una comprensione più approfondita della moderna architettura dei dati e un impegno costante verso l’innovazione.
di Fabio Pascali, Regional Vice President Italy, Greece & Cyprus, Cloudera
