Articolo liberamente tradotto da DevOps Online
Big Data e Cloud Computing sono due fattori chiave del panorama tecnologico del 21° secolo e completano ed amplificano l’importanza ed il valore l’uno dell’altro in molti modi.
Poiché si prevede che il mercato dei Big Data e del Cloud Computing crescerà nei prossimi anni, è fondamentale esplorarne il ruolo ed il futuro nella nostra economia attuale.
In questo articolo potrete leggere le opinioni di esperti del settore in modo da far luce su questo importante argomento.
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Big Data e Cloud Computing
Negli ultimi 15 anni abbiamo assistito ad un’accelerazione senza precedenti dell’accumulo di enormi volumi di Dati da ogni fonte immaginabile di raccolta o creazione, nei formati più disparati.
Secondo Arman Kamran, CTO di Prima Recon e coach di Agile Transition, le statistiche mostrano che abbiamo accumulato più Dati negli ultimi due anni rispetto all’intera storia conosciuta della civiltà moderna che parte da migliaia di anni fa!
Si stima addirittura che nel 2020 abbiamo creato e raccolto più di 44 Zettabyte di Dati, vale a dire 44.000.000.000.000 (44 trilioni) di gigabyte e che, entro il 2025, la quantità di Dati creati in un solo giorno supererà i 460 Exabyte (che è la somma di circa 168 trilioni di gigabyte all’anno).
Ci sono parecchie ragioni per questo storico fenomeno tecnologico.
Il contributo più importante lo ha dato il calo accelerato dei costi di elaborazione e archiviazione, diventato possibile grazie al Cloud Computing.
In effetti, il significativo – e continuo – calo dei costi di rilevamento e raccolta dei Dati, nonché di ripulitura, trasformazione ed archiviazione (o live streaming) per la loro elaborazione, ha sdoganato molti modi innovativi per osservare il loro valore nascosto.
I Dati possono essere raccolti attraverso l’osservazione di ogni tendenza della vita umana – con la creazione di valore come spinta definitiva per l’economia – e si ha sempre più la tendenza ad aumentare gli sforzi per attingere a più fonti Dati a livello globale.
Kenneth Otabor Irabor, Data Science Consultant presso Accenture, spiega che i Big Data sono enormi e comprendono Dati di ogni forma e dimensione, anche se il termine Big Data è da considerarsi relativo e contestuale.
Pertanto, come sottolineano Arman e Kenneth, i Big Data hanno una serie di attributi importanti che devono essere considerati:
- Volume: si riferisce alla quantità di Dati che viene accumulata e che rappresenta una sfida crescente quando si tratta di trasferirli, archiviarli ed elaborarli. In genere, si parte dal Terabyte in su.
- Velocità: si riferisce alla velocità con cui vengono generati nuovi Dati ed alla quale questi si spostano. L’avvento dell’IoT (Internet of Things) ha permesso a molte organizzazioni di raccogliere dati ad una velocità senza precedenti. Automobili a guida autonoma, contatori intelligenti, elettrodomestici intelligenti, sensori industriali, ecc. generano ed inviano Dati ad una velocità molto elevata.
- Varietà: si riferisce a tutti i Dati strutturati (come dati di vendita o profili dei clienti) e non strutturati (come post sui social, email, messaggi vocali, video, dati provenienti da dispositivi di telemetria sulle linee di produzione).
- Veridicità: si riferisce alla provenienza o all’affidabilità della fonte Dati, al suo contesto ed al suo significato per l’Azienda. Quando si tratta di Big Data, la qualità e l’accuratezza sono meno controllabili.
- Valore: si riferisce alla nostra capacità di trasformare i propri Dati in una risorsa preziosa. È importante che le Aziende sostengano qualsiasi tentativo di raccogliere e sfruttare i Big Data.
Quindi, come dice Kenneth, possiamo concludere che Big Data, come minimo, significa dati grandi e complessi che vengono generati molto rapidamente.
Le tecnologie legate al Mobile e all’IoT sono state una delle cause principali della nascita dei Big Data.
Se proviamo a pensare alla quantità di Dati provenienti da tutti gli utilizzatori di smartphone, sarà sicuramente enorme: dai Dati sulla propria posizione e del GPS sempre attivi, passando per le nostre attività sui social media come post che ci piacciono, pubblicità sulle quali clicchiamo, immagini e video che carichiamo, la dimensione sarà semplicemente fenomenale, con ogni tipologia di formato e dimensione.
Santhosh Kumar Bhandari, DevOps Engineer presso Atos Syntel, aggiunge che Big Data è una termine che sta ad indicare la gestione ed il mantenimento di enormi volumi di Dati che potrebbero essere strutturati o non strutturati.
Continua definendo il Cloud Computing come una tecnologia che si occupa di mantenere le risorse IT su Internet on-demand, invece di acquistare, possedere e mantenere i Data Center fisici on-premise.
Tutto sul Cloud Computing segue uno schema pay-per-use.
Arman sottolinea inoltre che il Cloud Computing si riferisce alla nostra capacità di elaborare, archiviare e trasferire tutte le nostre esigenze di elaborazione e Dati sul “Cloud”.
In effetti, il “Cloud” è essenzialmente composto da una serie di Data Center – che appartengono a fornitori di servizi, come Amazon, Microsoft o Google – sparsi per il mondo che sono connessi ad Internet ed hanno anche una propria rete di comunicazione globale ad alta velocità.
Questi possono fornirci risorse economiche e scalabili delle quali abbiamo bisogno per i nostri scopi di elaborazione, ed hanno anche l’elasticità necessaria per ridurre le proprie prestazioni quando la loro potenza o capacità ci servono meno.
Il Cloud può apportare enormi vantaggi nella gestione dei Big Data in quanto consente di aumentare la nostra capacità di archiviazione ed elaborazione ottimizzandola in base al volume ed alla velocità dei Dati che entrano nei nostri sistemi, nonché quando elaboriamo questi ultimi per estrarne preziose informazioni attraverso una serie di procedure analitiche.
Kenneth definisce il Cloud Computing come un modello che consente l’accesso alle Risorse IT tramite il pay-per-use.
Nel modello tradizionale dell’IT, le organizzazioni in genere sovraccaricano il budget destinato a questo reparto.
Tutto questo si traduce in un’enorme spesa in investimenti – o CAPEX – per l’organizzazione.
Il modello pay-per-use del Cloud toglie il CAPEX e consente alle organizzazioni di affrontare solo le spese operative, o OPEX.
Se paragoniamo il Cloud Computing ad una fornitura elettrica, il nostro desiderio è quello di essere in grado di avere accesso istantaneo all’elettricità e pagare solo ciò che consumiamo.
Non ci interessa se la fonte dell’elettricità è idroelettrica, termica o a gas, vogliamo solo poter accendere lampadine, frigoriferi o televisori.
È così che funziona il Cloud Computing: la nostra elettricità saranno le Risorse IT che ci servono – come database, reti, ecc. – e ciò che vorremo sarà solo essere in grado di erogarli istantaneamente e pagare solo ciò che consumiamo.
L’energia in casa è un servizio misurabile: ogni cliente può sapere qual è la tariffa dell’energia elettrica o del gas in un dato momento.
Anche il Cloud Computing è un servizio misurabile, che ci permetterà di conoscere il costo associato all’esecuzione di un’istanza di calcolo o di un server di database nel Cloud.
E proprio come sono necessarie determinate responsabilità nell’utilizzo dell’elettricità, così è anche per il Cloud Computing.
Non possiamo, ad esempio, incolpare il fornitore di energia elettrica per eventuali danni se teniamo i nostri dispositivi elettronici in una stanza piena d’acqua.
Responsabilità simili esistono anche per il Cloud Computing.
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Perché i Big Data sono importanti per il Business?
Secondo Arman, i Dati – in generale – sono la linfa vitale che alimenta le decisioni aziendali in tutti i settori di mercato e definisce la qualità di quelle decisioni, che avranno un impatto diretto sulla posizione di mercato di qualsiasi Azienda.
Di conseguenza, i Big Data sono Dati su vasta scala che contengono informazioni ed approfondimenti preziosi – in attesa di essere estratti ed analizzati – a supporto delle organizzazioni nella pianificazione della loro prossima mossa per diventare più rilevanti ed avere successo nel fornire valore ai clienti.
Santosh sottolinea che i Dati sono molto utili per qualsiasi Azienda, sia che si tratti di Dati dei clienti, dei dipendenti, ecc.
Più Dati significa più affari.
In effetti, le grandi industrie IT gestiscono il proprio business proprio utilizzando i Dati dei clienti, generandone milioni ogni giorno.
Per elaborare questa enorme quantità di Dati, abbiamo bisogno dei Big Data come nostri alleati.
Qui entra in scena la cosiddetta Big Data Analytics, un processo che utilizza una serie di strumenti per trasformare i Big Data in risorse strategiche.
Grazie alla Big Data Analytics, le Aziende saranno in grado di valutare la propria posizione nel panorama competitivo del loro settore di mercato, sviluppare approfondimenti su come i clienti valutano i loro prodotti e servizi, capire come si comportano i loro concorrenti o come si stanno evolvendo le tendenze del mercato e le richieste dei clienti, pianificando una risposta rapida.
Inoltre Arman sottolinea che la Big Data Analytics aiuta le organizzazioni a gestire meglio la loro pipeline interna con maggiore efficienza e prevedibilità, oltre che a ridurre i costi di produzione e di fornitura di servizi.
Gli strumenti di Analytics che utilizzano l’Intelligenza Artificiale (AI) possono ad esempio utilizzare i Big Data per fornire diverse informazioni predittive su come i fattori chiave per il sostegno e la crescita di un’organizzazione cambino nel tempo.
Possono inoltre generare dei set prescrittivi di raccomandazioni attuabili in grado di rendere più competitiva l’Azienda sul mercato.
I progressi nell’automazione hanno anche reso possibile eseguire molte di queste raccomandazioni, visto che un’azione immediata può prevenire danni a cascata ai flussi di valore dell’organizzazione.
Allo stesso modo, Kenneth afferma che l’Intelligenza Artificiale svolge un ruolo molto significativo nel trasformare il modo in cui si fa oggi il business.
Le Aziende oggi utilizzano vari sistemi di raccomandazione, ad esempio sui siti di e-commerce o streaming di film, e continuano ad utilizzare l’analisi predittiva per migliorare la gestione della customer relationship o rilevare transazioni fraudolente nel settore finanziario.
I cosiddetti Conversational Agents – un modello di Chatbot più assertivo – svolgono oggi un ruolo attivo in molte aziende.
È lecito pensare che oltre il 50% delle banche oggi abbia implementato un Chatbot come parte della propria attività.
I Big Data restano il motore principale di tutte queste innovazioni.
Ognuna delle tecnologie sopra menzionate richiede molto Dati, e la qualità e le prestazioni di queste tecnologie dipendono dalle dimensioni e dalla qualità dei Dati utilizzati per costruirle.
Questi tool utilizzano i Big Data anche per creare pubblicità personalizzata e offerte di prodotti ai clienti in base ai dati disponibili sulle loro preferenze e sulla cronologia di utilizzo del servizio, continua Arman.
Utilizzando i Big Data, le Aziende possono consigliare prodotti e servizi a potenziali clienti con una probabilità molto alta di raggiungere quelli realmente interessati a cosa offrono e più propensi all’acquisto.
Possono poi tenere sotto controllo quello che è il sentiment dei clienti ed il tasso di soddisfazione sui canali social, utilizzando poi queste informazioni per riallineare la loro prossima offerta di prodotti e servizi con ciò che più interessa ai clienti.
Il mercato dei Big Data è costituito principalmente dalle cosiddette Big Data Solutions, che includono Discovery, Analytics, Intelligence, Management, Visualization e servizi di Deployment, Integration, Maintenance.
Infine, i servizi bancari e finanziari sono i maggiori attori di questo mercato, seguiti da vicino da Governo e Difesa, Telecomunicazioni, Trasporti, Sanità, Manifatturiero e Retail.
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I ruoli dei Big Data e Cloud Computing
Secondo Arman, i Big Data sono l’energia vitale che alimenta la nostra capacità di comprendere le dinamiche di questa società digitale e sempre connessa, mentre il Cloud Computing è il principale fornitore di quella potenza computazionale, di archiviazione ed elaborazione richiesta per trasformare questi Dati in informazioni utili.
L’impatto dei Big Data attraverso il Cloud Computing ha creato una continua “dataficazione” di tutti gli aspetti della vita e del business che, grazie agli Analytics potenziati dall’AI, può convertirsi in numerose azioni di riallineamento delle pipeline di fornitura dei servizi, campagne di marketing, iniziative di customer care, logistica e distribuzione delle risorse, istruzione, welfare, sanità e innovazione.
Il Cloud Computing ora funziona come la spina dorsale della nostra società digitale, con un ruolo sempre crescente nel servire come piattaforma e rete dalla quale vengono forniti e mantenuti tutti i servizi connessi alla nostra società digitale a seconda delle necessità.
Dalle soluzioni di assistente personale, come Alexa o Siri, alla visita di un negozio online per sfogliare i prodotti, come Amazon, alla ricerca di qualcosa da guardare su Netflix o Amazon Prime, al tentativo di ottenere assistenza clienti da un provider.
Sono tutti esempi di servizi ospitati su diversi provider in cloud.
Santhosh aggiunge che la nostra generazione è parzialmente digitale, ma che la prossima, invece, sarà completamente digitalizzata.
Siamo attualmente in una fase che vede la migrazione dai server on-premise al Cloud per una facile manutenzione ed una riduzione dei costi significativa.
Per raggiungere questo traguardo, abbiamo bisogno di una tecnologia che supporti le nostre esigenze.
“Il Cloud Computing può essere la soluzione migliore per questo mondo digitale ed i Big Data quella per supportarne l’elaborazione”.
Kenneth sottolinea che per società digitale si intende quella che abbraccia l’integrazione di tecnologie e servizi IT come parte integrante della vita quotidiana delle persone che la costituiscono, sia al lavoro che a casa.
I principali fattori abilitanti per una società veramente digitale sono le tecnologie mobile, quelle dell’IoT, i Big Data ed il Cloud Computing.
Il ruolo dei Big Data nella nostra società digitale sarà più che altro quello di un motore per l’innovazione ed il monitoraggio continui.
Man mano che raccogliamo, curiamo, archiviamo ed analizziamo più Dati, possiamo comprendere meglio qualsiasi soluzione esistente e, di conseguenza, progettare soluzioni nuove/migliori.
In sanità, ad esempio, i Big Data consentiranno una migliore gestione degli ospedali, in particolare dei reparti di emergenza.
Sfide come il triage, l’assegnazione del letto, gli appuntamenti mancati, ecc. saranno comprese ed affrontate meglio.
I Big Data consentiranno anche una diagnosi più rapida delle condizioni mediche.
Il Cloud fornirà invece tutte le piattaforme e le infrastrutture necessarie per l’analisi dei Big Data.
La scalabilità on-demand che il Cloud mette a disposizione sarà preziosa per l’hosting dei Big Data.
Essere in grado di fornire rapidamente le risorse IT sul Cloud ridurrà anche il time-to-market per le soluzioni IT create utilizzando i Big Data.
Le Aziende stanno inoltre segnalando enormi guadagni derivanti dalla migrazione verso il Cloud.
Qualsiasi organizzazione seria che abbia intenzione di sfruttare i numerosi vantaggi offerti dai Big Data dovrà infatti pensare di combinare questi ultimi con il Cloud Computing come parte della propria strategia aziendale.
Una semplice analisi delle interazioni su di un sito Web analizzando i flussi di clic può ad esempio raccontarci tantissimo sui clienti di un’azienda e su quali sono le loro preferenze.
Tutto ciò è possibile combinando tecnologie di Big Data e Cloud Computing.
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Big Data & Cloud Computing: una relazione?
Il Cloud Computing fornisce la capacità di elaborazione, archiviazione e trasferimento necessaria per raccogliere, creare, pulire, trasformare ed analizzare i Big Data in una varietà di scenari di utilizzo.
In effetti, come sottolinea Arman, il Cloud Computing consente alle organizzazioni di scalare orizzontalmente aggiungendo risorse più simili quando ne servono in maggior numero durante i picchi di lavoro, e di rilasciarle quando il carico di lavoro diminuisce pagando solo ciò di cui hanno bisogno e quando.
Tutto questo non solo ottimizza la loro spesa, ma garantisce anche che i livelli di servizio siano mantenuti negli standard previsti dai loro clienti, indipendentemente dalle modifiche ai carichi di lavoro.
Inoltre il Cloud Computing riduce i costi dell’innovazione e della ricerca e sviluppo – visto che non sono necessari investimenti di capitale per esplorare un’idea – ed i team possono sperimentare con risorse allocate temporaneamente ricercando così modi migliori per fornire valore ai clienti.
Il Cloud Computing e i Big Data sono due elementi imprescindibili delle Aziende di successo nell’era digitale.
I Big Data sono Dati enormi che aumentano costantemente di dimensioni – aggiunge Kenneth – ed il Cloud Computing fornisce loro una casa, data la sua natura elastica.
In realtà il Cloud fa molto di più: non si limita alla sola archiviazione dei Dati, ma permette alle Aziende di estrarre dati enormi e ricavarne valore.
Il cloud consente quindi una prototipazione rapida di soluzioni IT utilizzando i Big Data.
Le infrastrutture necessarie per lavorare con i Big Data come la potenza di calcolo, database, networking, storage, ecc. possono essere fornite in pochi minuti all’interno del Cloud.
L’analisi dei Big Data, le tecnologie di intelligenza artificiale, gli agenti conversazionali, ecc. sono alcune soluzioni IT possibili solo combinando veramente Cloud Computing e Big Data.
Inoltre, Santhosh osserva che utilizziamo i Big Data per elaborare Dati enormi, e che il Cloud Computing rimane la miglior soluzione per supportarne l’elaborazione in quanto fornisce servizi su richiesta come l’archiviazione di Dati strutturati e non strutturati.
Poiché su Cloud possiamo disporre di soluzioni native legate ai Big Data, per qualsiasi nuova organizzazione sarà più semplice adottare il Cloud Computing invece che investire in hardware locale.
Le organizzazioni che dispongono già di data center esistenti possono invece implementare un modello di Cloud Computing ibrido per semplificare la soluzione.
Tutto sommato, Arman crede che i leader IT dovrebbero abbracciare sia i Big Data che il Cloud Computing.
I Big Data offrono un grande vantaggio strategico – in attesa di essere estratti ed elaborati – ed il Cloud Computing resta la migliore soluzione tecnologica disponibile in grado di fornirci la potenza di elaborazione più elastica ed ottimizzata in termini di costi con la massima disponibilità di servizio possibile.
Oramai per le organizzazioni del settore Pubblico e Privato non deve più essere una questione di “SE” ma di “COME” implementare al loro interno un modello che preveda i benefici incrociati di Big Data e Cloud Computing.
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Benefici di Big Data e Cloud Computing
Arman sottolinea che l’elasticità del Cloud in termini di efficienza dei costi, che ha consentito alle organizzazioni di mantenere la qualità dei propri servizi e la loro disponibilità a livello globale, è stata anche il fattore chiave che ha permesso la presenza di una crescente quantità di Big Data in streaming ed uploading nello storage e di pipelines analitiche in real-time ospitate e fornite dai provider di servizi Cloud.
Le solide misure di sicurezza e l’elevata affidabilità e disponibilità di questi provider hanno consentito a molte organizzazioni di migrare ai servizi Cloud e di investire nello sviluppo del proprio business futuro con soluzioni cloud-native ad una frazione del costo di proprietà dell’infrastruttura necessaria.
Inoltre, la rete globale di fornitori di servizi Cloud ha anche consentito una bassa latenza e l’ottimizzazione dei costi nell’ingresso e nell’uscita dei Dati utilizzando Data Center il più vicini possibile alla fonte dei Dati o al loro consumo consumo ed ai risultati analitici.
Secondo Santhosh, le Aziende devono sempre cercare di implementare una tecnologia scalabile e portatile.
In effetti, il Cloud è la soluzione completa per fornire tali capacità di scalabilità, portabilità, alta velocità ed efficienza.
Pertanto, avere Big Data sul Cloud è sempre un vantaggio se possiamo scalare l’ambiente in base ai Dati, sia che si tratti di ridimensionamento orizzontale o verticale.
Per esempio:
- AWS – Lambda, Amazon Redshift, Amazon Kinesis, Amazon Athena
- Su GCP: Big Query, Dataflow, App engine, Spanner, Dataflow
- Su Azure: Azure Data Lake, Synapse Analytics, Data Lake Analytics
Kenneth afferma inoltre che un vantaggio fondamentale è quello di essere in grado di fornire rapidamente l’infrastruttura necessaria per ospitare i Big Data.
Non bisogna aspettare mesi per costruire un Data Center, collegare tutte le reti, ordinare i server e fornire sicurezza ed accesso.
Grazie al Cloud Computing, è possibile eseguire la fornitura di tutti questi elementi in pochi minuti, senza eccesso di dotazione.
L’elasticità del Cloud è un altro vantaggio per i Big Data.
Grazie al Cloud Computing, non sarà più necessario stimare nelle spese di progetto la misurazione di crescita dei propri Dati.
Il Cloud è elastico e continuerà a crescere man mano che i nostri dati cresceranno.
Potremo inoltre accedere ai nostri Dati a livello globale tramite Internet, ed il Cloud Computing consente rapide innovazioni con i Big Data.
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Svantaggi di Big Data e Cloud Computing
Alcune ricerche mostrano che il 99% dei Dati raccolti non viene mai utilizzato o addirittura mai analizzato.
Questo numero molto alto dipende sicuramente dalle diverse tipologie di sfide riguardanti la qualità dei Dati.
Arman, infatti, sottolinea il fatto che l’alto volume di Big Data e la loro alta velocità portano a molti problemi con la qualità dei Dati che vengono raccolti o generati.
I Dati possono avere imprecisioni, parti mancanti o parti danneggiate che richiederebbero una notevole quantità di servizi di elaborazione e archiviazione temporanea per essere ripuliti, arricchiti e riempiti per raggiungere la qualità necessaria per fungere da input per i nostri sistemi.
Ecco alcune sfide alle quali i Big Data ci mettono di fronte:
Sfide nella Trasmissione dei Dati (Data Transimission)
Il volume e la velocità dei Big Data stanno crescendo in modo esponenziale.
Una gran parte dei Big Data viene creata in tempo reale.
La velocità e la quantità di Dati introdotti nelle soluzioni per archiviarli ed elaborarli esercitano una pressione crescente sui sistemi utilizzati e possono “soffocarli” portandoli ben oltre la loro capacità di gestione.
Ciò può portare al crash di pipeline e processi che possono creare corruttibilità ed imprecisioni dei Dati.
Sfide nell’Archiviazione e Recupero dei Dati (Data Storage e Recovery)
La raccolta dei Dati fatta attraverso un insieme di Dati sensoriali o generati durante le interazioni di solito coinvolge fonti eterogenee, con una varietà di livelli di qualità del Dato che necessitano di pulizia prima di poter essere archiviati in qualsiasi soluzione di Data Storage e Analytics.
Il ripristino dalle fonti di archiviazione può anche rappresentare una grande sfida a causa delle dimensioni dei Dati che devono passare attraverso il processo di backup – regolare o ad hoc – e della crescente domanda di sempre maggiore capacità per contenerli, soprattutto quando le Aziende hanno bisogno di conservarli per un certo numero di anni per la gestione dei record e la conformità normativa.
Sfide nell’Elaborare i Dati (Data Processing)
Il volume estremamente elevato di Dati che arriva ad alta velocità deve passare attraverso diversi processi progettati per vari scopi, prima di trasformarsi nel patrimonio su cui le organizzazioni possono fare affidamento per il loro processo decisionale.
Ciò comporta un’ampia gamma di trasformazioni ed arricchimenti, nonché raggruppamenti e conversioni, da adattare alla tipologia di risultato che stiamo cercando di ottenere.
Fornire informazioni significative ai leader aziendali sotto forma di intuizioni tempestive e predittive richiede che le pipeline di elaborazione affrontino le sfide sempre crescenti nell’elaborazione dei Dati man mano che si sviluppano, per aiutare l’organizzazione a rimanere competitiva sul mercato.
Sfide nella Sicurezza e Privacy dei Dati (Data Security e Privacy)
Il volume e la velocità dei Dati ci pongono di fronte alle sfide che abbiamo menzionato in precedenza, ma aprono anche le porte ad una serie di ulteriori problemi riguardanti la sicurezza dei Dati in transito, sia archiviati che sottoposti ad elaborazione.
Ciò dipende dal fatto che tale lavoro viene essenzialmente svolto attraverso un struttura Cloud distribuita, con molte aree nelle quali i Dati possono essere esposti a tentativi di accesso dall’esterno.
E’ necessario quindi adottare misure adeguate per salvaguardarli attraverso canali crittografati e sicuri, eseguendo un’adeguata gestione e crittografia degli accessi mentre sono archiviati o durante tutte le fasi di elaborazione.
La privacy è un altro aspetto della sicurezza dei Dati che richiede che questi ultimi siano disponibili solo al personale autorizzato, seguendo determinate normative e linee guida di conformità aziendali, regionali ed internazionali.
Kenneth vede le seguenti sfide per quanto riguarda i Big Data:
- Dimensioni, struttura ed importazione dei Dati: sono sempre di più i Dati grezzi da archiviare, organizzare ed assimilare. Questo aspetto richiede nuovi modi di pensare e nuove tecnologie – come ad esempio i Data Lake – per aiutarci ad affrontare la sfida.
- Evoluzione dei Dati: i Big Data sono in costante evoluzione. Le Aziende ripensano costantemente a cosa acquisiscono e a come catturano i Dati. Anche l’infrastruttura Cloud deve adattarsi a questo cambiamento.
- Costi: più grandi saranno i Dati, più costosa sarà l’archiviazione e la fornitura di risorse analitiche per utilizzarli.
Per affrontare queste sfide esistono delle Best Practice che possono aiutare le organizzazioni a ridurre il loro impatto.
Possono includere migliori pratiche di progettazione dell’architettura dei Dati, ottimizzazione del loro utilizzo – ad esempio eliminando la necessità di processi duplicati ed archivi temporanei -, migliori modelli di elaborazione basati su soluzioni serverless e containerizzate con più processi in memoria, o un miglior design per le pipeline di analisi e streaming dei Dati.
Santhosh sottolinea inoltre che per superare queste sfide abbiamo bisogno di investire risorse efficientemente nel campo dei Big Data e del Cloud Computing, nonché di scegliere gli strumenti giusti come soluzione per i Big Data, visto che molte organizzazioni falliscono a causa di una conoscenza insufficiente dei tool e di come usarli.
Nel complesso, continua, la sicurezza è una grande preoccupazione.
Tutti i Dati dell’organizzazione sono critici ed è quindi estremamente importante dare sempre la priorità alla loro salvaguardia.
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Il futuro dei Big Data e del Cloud Computing
Per Arman, sia i Big Data che il Cloud Computing sono fattori di successo vitali che consentiranno alle organizzazioni non solo di rimanere rilevanti nel mercato altamente competitivo di questo decennio, ma anche di beneficiare della ricchezza di Dati a disposizione attraverso una potenza di elaborazione sempre maggiore, per poter prosperare ed essere sempre un passo avanti agli altri.
In effetti, ritiene che il vantaggio della potenza combinata dei Big Data e del Cloud Computing non sia limitato ai soli settori privati.
Abbiamo potuto appurare che i Governi hanno sfruttato i vantaggi strategici delle intuizioni predittive e prescrittive generate dai Big Data, utilizzando anche il potere del Cloud Computing negli ultimi anni.
Si prevede che il Cloud Computing continuerà a crescere da 370 miliardi di Dollari nel 2020 a oltre 830 miliardi entro il 2025.
Si ritiene inoltre che circa il 90% delle organizzazioni stia già utilizzando i servizi Cloud ad un certo livello.
Si prevede che la dimensione del mercato mondiale dei Big Data crescerà fino a raggiungere i 230 miliardi di Dollari entro il 2025, il che mostrerebbe una crescita del 60% in 5 anni a partire dal 2020.
E’ infine verosimile aspettarsi che in questo decennio il cinese Alibaba Cloud sostituirà Google Cloud come terzo fornitore di servizi Cloud, dietro Microsoft Azure come numero due e Amazon Web Services come numero uno.
Questo decennio appartiene a coloro che possono sfruttare la potenza del Cloud Computing per estrarre rapidamente valore dalle proprie risorse di Big Data, ottenendo così una gamma di intuizioni sempre crescente che potrà posizionarli in testa alla propria nicchia di mercato.
Santhosh afferma che ogni giorno vengono creati oltre 2,5 quintilioni di byte di Dati e circa 1,7 MB di Dati al secondo da un singolo individuo.
Per elaborare questi enormi Dati abbiamo quindi bisogno di una soluzione in grado di gestirli con facilità ed elaborarli per l’archiviazione.
Ritiene quindi che una combinazione di Big Data e Cloud Computing possa essere la migliore soluzione possibile.
Secondo Kenneth, l’Intelligenza Artificiale non è solo il futuro, ma il presente.
I Big Data, che sono attualmente parte della nostra vita quotidiana, continueranno a plasmare il nostro futuro prossimo e lontano.
Il Cloud Computing continuerà a svolgere un ruolo abilitante sia per i Big Data che per l’Intelligenza Artificiale.
