Cloudera, le nuove frontiere della crescita

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Reduce da un anno di grande crescita, la società californiana affronta il 2018 con una struttura rafforzata spingendo il focus su machine learning, analytics e cloud

L’anno fiscale di Cloudera si conclude a gennaio. E a fine febbraio Data Manager ha incontrato a Milano Michele Guglielmo, regional sales director per l’area mediterranea di Cloudera. Logico quindi iniziare la conversazione proprio dall’andamento dell’anno fiscale appena terminato. «Sia per l’intera region sia per l’Italia, il bilancio è estremamente positivo, non solo in termini di puri numeri, ma anche di crescita di maturità riscontrata sul mercato, dove i nostri interlocutori hanno compreso bene cosa significhi oggi essere un’azienda ‘data driven’ e quanto questo sia indispensabile per la competitività» – esordisce Guglielmo. In sostanza, prosegue il manager, «possiamo dire che abbiamo “evangelizzato” il mercato, e abbiamo potuto farlo anche perché siamo cresciuti nella nostra struttura: nel 2015, quando abbiamo fatto il nostro ingresso in Italia, eravamo due persone, mentre oggi, a solo tre anni di distanza, la nostra squadra è composta di 14 persone, compresi i due recenti arrivi di Cristian Violi nel ruolo di channel manager e di Filippo Lambiente, che si occupa in particolare di presales». Non solo: l’area mediterranea ha anche visto l’insediamento della pamplonese Andrea Anaut nella posizione di regional marketing manager.

Tre aree di focus nel 2018

Complice anche la perdurante crescita dei big data, la società californiana è più che mai sulla cresta dell’onda con la proposta Cloudera Enterprise, che permette di analizzare tutti i tipi di dati, anche quelli non strutturati, e che si sta sempre più indirizzando verso le nuove applicazioni del machine learning e dell’intelligenza artificiale, allo scopo di rendere le aziende sempre più “data-driven”. «Machine learning, analytics e cloud sono gli ambiti dove stiamo concentrando il nostro focus per il 2018» – conferma Guglielmo, spiegando che «il machine learning non è una disciplina nuovissima, ma oggi con il reale concretizzarsi delle opportunità date dall’Internet of Things, con la mole non indifferente di dati provenienti dalla sensoristica, e la capacità di calcolo disponibile, abbiamo deciso di proporre al mercato soluzioni in grado di soddisfare tutte le nuove esigenze dell’IoT».

Spinta sugli Analytics

Per quanto riguarda invece l’analytics, «anche questo è un capitolo di primaria importanza perché non consiste semplicemente nell’algoritmo bello, ma attiene a qualcosa che parte dal mondo legacy per portare alle nuove frontiere della business intelligence» – prosegue Guglielmo, sottolineando che «la nostra constatazione è che spesso le aziende più che inseguire nuovi modelli hanno la necessità di utilizzare al meglio ciò che hanno già in casa, e il nostro intento è quello di offrire soluzioni in grado di dare ai clienti una visibilità a 360 gradi sui loro dati. Grazie anche alla nostra soluzione Data Science Workbench, intendiamo aiutare i data scientist a trovare insights sui dati, superando lo scenario attuale che vede – secondo quanto ha rilevato la Harvard Business Review – i data scientist impiegare l’80 per cento del proprio tempo a preparare i dati all’analisi, riservando il resto al design dell’algoritmo che dovrà interpretare tali dati».

Una PaaS per il cloud

Infine, «la nostra azione nel cloud costituisce di fatto una risposta a una delle domande principali che i clienti ci pongono spesso: Cosa possiamo fare con i big data nel cloud?» – evidenzia Guglielmo. Anche perché nel cloud «l’approccio ibrido è quello che si sta dimostrando vincente: è per questo che con la nostra soluzione Altus proponiamo un PaaS per rendere disponibile la piattaforma Cloudera come se fosse on premise, svincolando anche i nostri clienti dal provider di servizi cloud, che sia per esempio Microsoft Azure o Amazon Web Services, e permettendo di avere la stessa esperienza ovunque» – conclude Michele Guglielmo.


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