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I vantaggi dei big data

Per le aziende moderne è fondamentale riconoscere il vero valore dei dati di cui dispongono. Prima di poterli analizzare, però, occorre accedere ai dati da tutte le origini rilevanti in modo preciso, sicuro e rapido. Come fare? Con una base che integri più sorgenti di dati e che sia in grado di spostare i carichi di lavoro trascendendo i confini on-premise e cloud.

Cosa sono i big data?

I metodi di elaborazione tradizionali sono inadatti a gestire le dimensioni o la complessità dei big data, di fatto contraddistinti dal loro volume, varietà e velocità (note come le "tre V"). Il volume fa riferimento alle loro dimensioni, la varietà indica l'ampia gamma di formati non standard e, infine, la velocità allude alla necessità di elaborarli in maniera rapida ed efficiente.

Perché i big data sono così importanti?

Affinché i dati apportino benefici effettivi devono poter essere protetti, elaborati, compresi e utilizzati. Solo un'efficiente gestione dei big data permette di sfruttare le informazioni in tempo reale per migliorare i processi aziendali. L'elaborazione dei dati in tempo reale è uno degli obiettivi strategici delle aziende che puntano a offrire valore ai clienti in modo coerente e lineare, oltre a essere una delle caratteristiche cruciali dell'edge computing. Sono infatti i dettagli estrapolati dai big dati a consentire di ridurre i costi, migliorare l'efficienza e, in ultima analisi, individuare nuove opportunità per accrescere i profitti ampliando il portafoglio clienti. 

Analisi dei big data e ottimizzazione IT

L'analisi dei big data consiste nel raccogliere tutti i raw e dark data e trasformarli in informazioni comprensibili e utilizzabili. I dark data sono dati raccolti durante le normali attività aziendali che devono essere archiviati e protetti a fini di compliance. Benché spesso sottostimati, questi dati possono, insieme ad altri, includere informazioni utili ad apportare miglioramenti in azienda.

Anziché gestire i problemi in un secondo momento, le informazioni contenute nei big data ti permettono di prevenirli, risparmiando. Attraverso l'analisi dei modelli di dati è possibile anticipare, anziché indovinare, i comportamenti e le esigenze dei clienti, accrescendo il fatturato.

I software analitici devono essere eseguiti all'interno di un'architettura flessibile, completa e affidabile per essere realmente efficaci, ecco perché ottimizzare l'infrastruttura IT è imprescindibile. La continuità nella raccolta, nell'analisi e nell'utilizzo dei dati va mantenuta anche quando lo stack tecnologico cambia.

Data Lake, data swamp e storage di big data

Un Data Lake è un repository che archivia copie esatte o semi-esatte dei dati in un'unica posizione. I Data Lake sono sempre più diffusi nelle aziende alla ricerca di un repository globale e di grandi dimensioni per i propri dati e di una soluzione più conveniente rispetto ai database.

Grazie ai Data Lake è possibile ottenere una panoramica non raffinata dei dati. Ciò consente agli analisti più esperti di perfezionare le tecniche di analisi al di fuori dello storage di dati tradizionale (come un data warehouse) e in maniera indipendente da qualsiasi system-of-record, ovvero da una qualsiasi sorgente di dati autorevole per un determinato elemento di dati. Per permettere agli analisti più competenti di continuare a esplorare nuovi metodi di analisi dei dati, perfezionandone le tecniche, disporre di un Data Lake diventa fondamentale.

Senza una manutenzione continua dei Data Lake e un piano che ne regoli l'accesso e l'utilizzo, i dati rischiano di diventare inaccessibili, ingombranti, costosi e quindi, inutili. I Data Lake che non sono accessibili dagli utenti vengono definiti "data swamp" ovvero paludi di dati.

Le varie unità aziendali (BU) delle grandi organizzazioni hanno esigenze specifiche in termini di dati. Ognuna di esse, per analizzarli, deve competere in qualche modo per poter accedere ai dati e all'infrastruttura necessaria. Esiste dunque un problema di risorse, a cui i Data Lake non sono in grado di porre rimedio. Ciò che può risolvere il problema è, invece, isolare il carico di lavoro multi-tenant con un contesto di dati condivisi. Cosa significa?

In pratica questa soluzione consente alle organizzazioni di ridurre il numero di copie condivisibili tra le BU tramite la containerizzazione o la virtualizzazione degli strumenti di analisi dei dati. In questo modo non occorre più creare una copia dei dati ogni volta che una nuova unità aziendale ne richiede l'accesso, né tantomeno scrivere gli script necessari per copiare i dati e far funzionare tutto.

Gli ostacoli dell'IT all'integrazione dei big data

I big data rappresentano una sfida all'agile integration. Come è possibile condividere i dati tra più unità aziendali senza violare gli accordi sul livello di servizio? Come si possono sfruttare al massimo i dati a disposizione?

Benché stimolante, l'analisi dei big data è un'operazione complessa. I data scientist si occupano dell'analisi dei dati per offrire all'azienda informazioni e raccomandazioni utili e, per agevolarli, i data engineer sono responsabili di identificare, assemblare e gestire gli strumenti necessari in un flusso di dati. Il team amministrativo che gestisce l'infrastruttura, infine, deve assicurarsi di fornire i servizi di base. Ogni singola fase presenta delle sfide in termini di integrazione, capacità di storage e riduzione dei budget IT.

Se cerchi una soluzione di integrazione, devi accertarti che:

  • I tuoi dati siano affidabili e che sia presente un'unica versione

  • La tua capacità di storage sia adeguata e che lo storage basato sull'hardware non frammenti le informazioni ostacolandone l'individuazione, l'accesso e la gestione

  • La tua architettura sia in grado di assecondare la costante evoluzione delle tecnologie dei dati

  • I vantaggi offerti dal cloud siano sfruttati al massimo

  • I tuoi dati siano protetti e che sia stato predisposto un piano di sicurezza per i big data.

Getta le basi per una strategia di big data efficace

Storage

Scegli una piattaforma di storage agile e software-defined in base al carico di lavoro e che sia in grado di integrare lo storage di file e di oggetti, i servizi dati Hadoop e l'analisi in loco.

Cloud ibrido

Il cloud ibrido è composto da 2 o più ambienti interconnessi - cloud pubblici e privati. Si tratta di una soluzione che riduce al minimo l'esposizione dei dati e consente alle aziende di personalizzare un portafoglio scalabile, flessibile e sicuro di risorse e servizi IT.

Container

Grazie ai container Linux puoi raggruppare e isolare le applicazioni spostando i dati tra i vari ambienti — sviluppo, test, produzione etc. — senza comprometterne la funzionalità. I container permettono di completare i processi di elaborazione che coinvolgono i big data in modo rapido e semplice.

Scopri di più sui big data

Informazioni tecniche

Infrastruttura di analisi dei dati di Red Hat

Video

Red Hat data analytics infrastructure solution

Infografica

Abbatti i costi delle soluzioni di storage

Caso cliente

Il Dipartimento per l'Immigrazione argentino unifica i dati sulla sicurezza nazionale insieme a Red Hat

Gli strumenti necessari per lavorare con i big data

Red Hat OpenShift Logo

La piattaforma ideale che consente alle aziende di creare un cloud privato e ai provider di servizi di realizzare un cloud pubblico.

Red Hat Ceph Storage logo

Una piattaforma di storage software-defined per oggetti, che offre anche le interfacce per lo storage di file e di blocchi. Supporta infrastrutture cloud, repository multimediali, sistemi di backup e ripristino e Data Lake. Particolarmente adatta a Red Hat OpenStack® Platform.

Red Hat OpenStack Platform

Crea i tuoi container e ospita la tua piattaforma applicativa su un'infrastruttura modulare e scalabile basata su cloud privato.