La complessità e i volumi dei dati disponibili sono sempre più elevati e le architetture tradizionali non sono adatte a gestire una realtà diversificata e in espansione come quella con cui le organizzazioni si stanno confrontando.

di Piero Macrì

Considerato l’esponenziale aumento della disponibilità di dati che si sta evidenziando in virtù dell’affermazione di ecosistemi digitali complessi generati dalla convergenza OT-IT, occorre oggi essere in grado di mettere a punto uno storage teoricamente infinitamente scalabile per implementare un data lake – ovvero un data store operazionale, in e off cloud – in grado di ospitare volumi di dati eterogenei strutturati e non strutturati per rispondere a esigenze di elaborazione dati diversificata (batch, interattiva e e in real time) in contesti ambientali di volta in volta differenti.

Obiettivo? Gestire la complessità di analisi dati in real-time risolvendo il problema dell’acquisizione e del trasporto di dati da una moltitudine di sorgenti grandi e piccole, veloci e lente, sempre connesse.

Le piattaforme diventano progressivamente ecosistemi digitali che forniscono funzioni di data acquisition, event processing, trasporto e delivery attraverso data flow generati da dati in movimento e a riposo per effettuare real-time analysis.

Nell’ambito del data management stiamo assistendo a un cambiamento paradigmatico. Nel passato il tutto era circoscritto a una gestione e analisi dati confinata all’interno del perimetro aziendale. Con l’IoT ciò non è più possibile. In questa nuova dimensione di mondo connesso è importante che i dati risiedano lì dove è conveniente che siano, on the edge.

Il cambiamento interessa dati in movimento e a riposo. L’analytics associato all’autonomus car deve, per ewsempio, poter dare risposte nel più breve tempo possibile sfruttando anche la conoscenza del data center, ma per agire localmente. Ecco, quindi, le connected data platform e un portafoglio di soluzioni satelliti e complementari.

Comunicazione bidirezionale, peer-to-peer, dati in streaming. Tutto ciò è parte dei problemi e iniziative con cui i fornitori di soluzioni tecnologiche si stanno in questo momento confrontando. Tutte le funzioni che concorrono alla definizione di questi processi sono oggetto di investimento e orientate a definire una migliore analytics.