Il numero di informazioni memorizzate nei sistemi IT aziendali cresce in modo esponenziale e questo rende le operazioni di data management sempre più complesse e impegnative. La possibilità di effettuare scelte di business strategiche basate sull’analisi dei Big Data rappresenta oggi un elemento fondamentale per un’organizzazione, ma spesso tali dati arrivano da fonti eterogenee ed è quindi necessario siano gestiti in modo adeguato per essere poi analizzati. Infatti, indipendentemente dalla fonte, che si tratti di sistemi operativi o transazionali, dispositivi intelligenti, social media, video o testo, è ciò che l’azienda può fare con i dati disponibili che determina la sua strategia di valore.
La mole di lavoro, in termini di data management, è quindi in continua crescita e questo sta costringendo molti dipartimenti IT a trovare il modo per ridurre la quantità di tempo che è necessario trascorrere nel memorizzare, analizzare e presentare le informazioni agli utenti per permettergli di concentrarsi su attività a più alto ROI.
Per soddisfare la necessità di una maggiore efficienza, alcuni software vendor stanno integrando capacità di machine learning e di intelligenza artificiale nei loro prodotti al fine di automatizzare i compiti manuali e consentire agli utenti meno tecnici di essere più autonomi quando usano i dati. Allo stesso tempo, gli utenti più tecnici possono essere concentrati su compiti ad alto impatto. Una tendenza che, secondo le previsioni1 di Gartner, entro il 2022 porterà una riduzione del 45% delle attività manuali di data management attraverso l’aggiunta di machine learning e della gestione automatizzata dei livelli di servizio.
Ma, nella pratica, in che modo l’apprendimento automatico può giovare al data management?
Automatizzare il data management
Molte aziende devono affrontare elevati costi di archiviazione, gestire enormi volumi di informazioni e silos di dati. Poter sfruttare la tecnologia per superare questi ostacoli trasformando l’approccio al data management consente a tali aziende di assumere una migliore posizione ed evolvere con successo. In particolare, due elementi hanno la capacità di apportare un cambiamento dirompente, il machine learning e l’intelligenza artificiale. Questo perché trasformano la tecnologia, in sistemi intelligenti e di apprendimento. Avere un più alto livello di automazione significa acquisire semplicità ed efficienza. L’automazione adattiva e il machine learning consentono al software di data management di operare in modi più intelligenti per gestire le esigenze aziendali.
Le organizzazioni possono così usare software intelligenti per impostare politiche basate su obiettivi e abbandonare procedure ingombranti, monotone, soggette a errori e che richiedono molto tempo. Tipicamente, il data management basato su regole prevede che una persona presagisca ogni singola eventualità e definisca una regola nel caso tale eventualità si verifichi. Invece, il passaggio a politiche basate su obiettivi, in cui un software intelligente elabora il modo appropriato per raggiungerli, assicura che l’IT abbia il controllo del risultato senza il carico del lavoro manuale, evitando anche gli errori associati all’approccio basato su regole.
Non solo. Un ostacolo significativo all’adozione dei big data è stata la difficoltà a reperire i set di dati giusti da analizzare, con informazioni sparse in miliardi di file e diversi silos di archiviazione, sia on premise sia nel cloud. Machine learning e intelligenza artificiale possono guidare la ricerca e la scoperta efficiente dei dati per aiutare a estrarre valore in modo più efficiente, anche a fronte della massiccia mole di dati odierni. Esempi concreti in questo senso sono l’individuazione di anomalie in grandi insiemi di dati, la risoluzione di problemi di qualità dei dati e il rintracciare dati specifici, a partire da un report per arrivare alle fonti delle informazioni.
Aziende più agili ed efficienti con l’augmented data management
Gli effetti delle trasformazioni che machine learning e intelligenza artificiale apportano nel data management aiutano le aziende a diventare più adattabili, agili ed efficienti. In particolare, abilitano l’augmented data management che sfrutta appunto machine learning e intelligenza artificiale per configurare automaticamente operazioni, sicurezza e prestazioni. In questo modo, un’azienda può semplificare, consolidare, ottimizzare e automatizzare le operazioni relative alla qualità dei dati, alla gestione dei metadati, all’integrazione dei dati, ai sistemi di gestione dei database e altro ancora.
Si può impiegare l’augmented data management in quelle aree in cui il team di data scientist ha più bisogno di supporto. Per fare ciò, un’impresa deve individuare quali attività potrebbero essere automatizzate o eseguite senza errori e implementare l’augmented data management in tali attività. Per esempio, per velocizzare il processo di applicazione di regole a certi tipi di dati (per esempio quelli sensibili ai fini della privacy), la tecnologia potrebbe generare l’elenco delle soluzioni utilizzate in precedenza e presentarlo al decisore.
Grazie all’augmented data management anche i data scientist possono lavorare su attività e progetti più produttivi, prevedendo un loro intervento nel data management solo nella fase finale del processo decisionale. Con un motore potenziato che utilizza machine learning e intelligenza artificiale, si migliorano e automatizzano infatti le capacità di business intelligence, come la scoperta e l’estrazione dei dati, o anche l’esecuzione delle più ordinarie attività aziendali.
1 Fonte: Gartner
