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Quali sono i principali elementi di evoluzione dei data center moderni?

Anche sul mondo dei data center soffia il vento di innovazione della digital transformation. Il numero di oggetti connessi alla rete cresce costantemente (secondo le stime di Gartner, nel 2020 questi dispositivi supereranno i 20 miliardi di unità), attività aziendali e processi produttivi sono ormai sempre più digitalizzati, proliferano i servizi forniti attraverso applicazioni, si parla sempre più spesso di dematerializzazione. Questo scenario si tradurrà giocoforza in un colossale incremento dei dati generati: gli analisti di IDC prevedono che nel 2025 la domanda di data storage potrà essere pari a 163 zettabytes. Siamo di fronte a una vera e propria rivoluzione digitale incentrata sul valore delle informazioni che ha - e avrà - sempre più impatto sui modelli di business e in cui i data center moderni rappresentano il cuore pulsante del cambiamento. È infatti solo attraverso una moderna infrastruttura IT che le aziende di qualsiasi dimensione possono mantenersi competitive sul mercato e prosperare. E in uno scenario di questo tipo, analisi predittive e intelligenza artificiale giocano il ruolo di alleati principali dei data center.

 

Il ruolo dell’analisi predittiva nei data center moderni

I dati sono l’asset più importante per il business di oggi: acquisire e processare queste informazioni in maniera efficace con soluzioni di analisi avanzate non è più un’opzione, bensì il primo passo di una eccellente strategia per avere successo sul mercato.

L’analisi dei dati, tradizionalmente, è stata di tipo descrittivo: nonostante comprendere gli avvenimenti accaduti rimanga fondamentale, oggi il vero valore aggiunto è rappresentato dalla capacità di saper prevedere ciò che potrebbe succedere in futuro. Per questo motivo nei data center moderni sta aumentando la richiesta di strumenti capaci di fornire analisi predittive. Le innovative funzionalità fornite dall’intelligenza artificiale sono il fattore abilitante che permette di poter contare su analisi predittive precise, puntuali e accurate in grado di delineare tendenze utili da considerare per ottimizzare i processi, aumentare la sicurezza, migliorare prodotti, servizi e customer experience. E tutto questo non può prescindere dalla presenza di un data center moderno con infrastruttura appropriata, in grado di assicurare una elevata potenza di elaborazione in tempo reale (anche di dati non strutturati in continua crescita).

I numeri confermano questo scenario: secondo IDC, nelle aziende italiane la spesa per soluzioni di advanced e predictive analytics arriverà a toccare i 100 milioni di euro nel 2020. Gli analisti stimano che tra due anni in Europa i meccanismi di cognitive computing, machine learning o intelligenza artificiale verranno implementati dal 75% degli sviluppatori in almeno un’applicazione, comprese tutte le soluzioni di analytics.

 

Un nuovo modello IT nell’era dell’intelligenza artificiale

Nel Mare Magnum di dati e informazioni da gestire, il faro a cui puntare è quindi l’intelligenza artificiale, driver essenziale delle soluzioni di analisi predittiva. Secondo Gartner, fino al 2025, sarà proprio l'intelligenza artificiale la tecnologia protagonista delle iniziative digitali rivolte a migliorare il processo decisionale, reinventare modelli di business e ottimizzare la customer experience, seguita da augmented analytics e intelligent app.

In quest’ottica, considerando la crescente centralità del ruolo delle applicazioni nei processi operativi aziendali, è sempre più importante puntare a un modello IT in grado di autogestirsi. Evidentemente, l’infrastruttura deve potenziarsi in modo da poter reggere carichi di lavoro più critici rispetto a quelli processati fino a oggi: la maggior parte degli algoritmi di intelligenza artificiale, infatti, funziona in maniera ottimale solo con immense quantità di dati e una grande potenza di calcolo.

Per far fronte a queste necessità, i data center moderni devono poter contare su una elevata capacità di elaborazione, essere nativamente cloud-ready e integrati con l’analisi predittiva per evitare tempi di inattività o eventuali complicazioni sul fronte della disponibilità dei dati. 


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