Big data e cloud computing

Big data e cloud computing
Alessio Rocchi, head of Cloud Development and Digital Transformation di NovaNext

Strumenti per vincere le sfide della smart revolution

Ogni azienda oggi compete in due ecosistemi: il primo è fisico e composto di risorse che tutti possono vedere e toccare, mentre il secondo è interamente virtuale e costruito da informazioni scambiate e distribuite attraverso la rete.

TI PIACE QUESTO ARTICOLO?

Iscriviti alla nostra newsletter per essere sempre aggiornato.

La capacità di integrare i dati generati dall’insieme coeso di questi due mondi, considerando quindi una catena del valore estesa a comprendere attori anche extra-organizzativi, è la vera sfida da vincere. Strumenti principali dello sforzo di competere in questo scenario in trasformazione fluida sono i processi e le tecnologie afferenti al cosiddetto “new-IT”: big data e cloud computing.

L’idea di base del concetto di big data, al cuore della “smart revolution” attualmente in atto, è che qualsiasi cosa facciamo produce dati. Noi possiamo usare e analizzare questi dati in modo da migliorare la nostra conoscenza dei processi che li producono, arrivando a inferire eventuali meccanismi ignoti relativi al processo stesso, ai suoi utenti o al contesto operativo. Il vero valore, quindi, non risiede da solo in questo enorme volume informativo: il dato grezzo non ha un significato finché esso non venga contestualizzato e trasformato in informazione utile.

La sfida tecnologica è molteplice: per caratterizzare questa complessità, la strategia di attacco verso i big data va stabilita in funzione delle cosiddette “5 V”: sono fattori chiave, infatti, il Volume (sono considerati “big” i dati che abbiano una dimensionalità tale da non permetterne il trattamento e la memorizzazione su sistemi tradizionali), la Velocità (che vincola la necessità di elaborazione in tempo reale), la Varietà (che determina le necessità di integrazione organica tra fonti dati contemporanee di differente estrazione), la Veracità (che ha a che fare con l’accuratezza e, quindi, obbliga ad adottare opportune strategie di data cleansing), e il Valore (che, come detto, rappresenta il target finale). A questo, si aggiunge la necessità di scegliere tra una varietà di tecnologie, algoritmi e framework complessi, propedeutici all’implementazione del big data analytics, che vanno contestualizzati in base allo scopo dell’applicazione e alle condizioni operative: finalità predittive (ad esempio per identificare una transazione fraudolenta prima che essa sia finalizzata), identificative e di correlazione (ad esempio tra le ultime notizie e la variazione dei mercati azionari) richiedono trattamenti sofisticati, che differiscono anche in base a fattori esogeni come quelli normativi e di compliance.

Leggi anche:  Nuova nomina in Wolters Kluwer Tax & Accounting

Le aziende, specialmente in ambito PMI e Pubblica Amministrazione, hanno spesso difficoltà a dotarsi delle risorse specializzate e dell’infrastruttura da destinare a progetti così importanti ed ambiziosi: è fondamentale allearsi con un partner di riferimento come NovaNext, che sia in grado di mettere in campo le competenze professionali per la gestione di tutto il ciclo di vita delle applicazioni big data. NovaNext supporta il cliente dalla progettazione delle strategie di comunicazione e integrazione delle informazioni, fino all’implementazione degli algoritmi e al delivery su ambienti cloud o edge sicuri e compliant.