Siamo nel pieno di una trasformazione data-driven: IDC prevede che entro il 2025 i dati non strutturati costituiranno l’80% dei dati mondiali; un’ondata che comprende e-mail, social media, video e prodotti IoT e che pone le organizzazioni dinanzi ad importanti sfide e altrettante opportunità. Un’area interessata da questo cambiamento è certamente quella dell’integrazione dell’Unstructured Data Storage (UDS), ovvero dell’archiviazione di dati non strutturati, con l’intelligenza artificiale, che modifica radicalmente il modo in cui le aziende gestiscono, elaborano e utilizzano i loro dati.
Anche Exactitude Consulting prevede che le dimensioni del mercato in ambito data storage di nuova generazione cresceranno a un CAGR superiore al 10% dal 2021 al 2029, raggiungendo in quell’anno oltre 137.63 miliardi di dollari rispetto ai poco più di 58.37 miliardi di dollari del 2020.
I trend che nel prossimo futuro caratterizzeranno quest’area sono:
- L’Object Storage al centro del panorama dei Big Data
L’Object Storage o storage a oggetti sta diventando una architettura ideale per molte organizzazioni: trattando, a differenza dei metodi di archiviazione tradizionali, ogni dato come un oggetto distinto con i relativi metadati, migliora sia la scalabilità sia la flessibilità, e si adatta particolarmente al volume dei dati non strutturati generati oggi dalle aziende.
Secondo Market Research Future, il mercato globale del cloud object storage potrebbe raggiungere i 18,4 miliardi di dollari entro il 2032, con una crescita dell’11,68% dal 2024 al 2032. I driver della crescita di questo modello di storage sono la scalabilità e l’efficienza dei costi, oltre alla sua compatibilità con i workload dell’intelligenza artificiale, elemento che lo rende cruciale nella definizione delle infrastrutture che devono garantire la gestione di grandi e diversi volumi di dati, ad esempio in settori come la sanità e il finance.
- AI e Data Lake, insieme per migliorare la Business Intelligence
I Data Lake stanno crescendo numericamente, diventando sempre più sofisticati grazie all’integrazione con l’AI. Secondo il report EMEA FutureScape 2024 di IDC, i budget per l’AI nella regione EMEA sono destinati a crescere del 40% entro il 2025, con una spesa di 30 miliardi di dollari. La prossima generazione di AI richiederà nuove architetture per l’archiviazione dei dati, idealmente costruite su data lakehouse moderni e aperti in grado di offrire un accesso sicuro e centralizzato a tutti i dati.
In settori quali il retail, gli AI-powered data lake analizzano i dati non strutturati, come le interazioni sui social media e i comportamenti di acquisto degli utenti, per prevedere le tendenze e adattare le strategie di marketing. Nel settore sanitario, invece, possono gestire record di dati di grandi dimensioni, immagini e documenti per identificare modelli che possono migliorare l’assistenza ai pazienti. Poiché le aziende sono sempre più dipendenti dai dati, la capacità di analizzare quelli non strutturati in modo completo offre un vantaggio competitivo significativo, trasformandoli in utili insight.
Edge Computing: avvicinare l’AI e il data storage alla fonte
La diffusione dell’edge computing, grazie alla proliferazione dei dispositivi IoT e la crescente necessità di elaborare i dati in tempo reale, ha un impatto importante nella gestione del data storage non strutturato e dell’AI.
MarketsandMarkets prevede che il mercato dell’edge computing in EMEA crescerà da 3,6 miliardi di dollari del 2023 a 10,1 miliardi di dollari entro il 2028. Questa crescita è guidata dalla necessità di elaborare e analizzare i dati non strutturati all’edge, sia che provengano dai sensori delle smart city, dalle telecamere dei veicoli autonomi o dai macchinari di fabbrica. Elaborando i dati a livello locale, le aziende riducono latenza e consumo di banda, potendo contare su analisi in real time delle applicazioni di intelligenza artificiale. L’edge computing è particolarmente importante per settori quali il manufacturing, i trasporti e l’energy, dove l’elaborazione in tempo reale di dati non strutturati può portare a significativi miglioramenti operativi e importanti ottimizzazioni dei costi. Inoltre, consentendo l’elaborazione e l’archiviazione locale dei dati in conformità a normative come il GDPR, garantisce la sovranità dei dati.
Nella nuova era dell’intelligenza artificiale, essere semplicemente digitali non è più un fattore differenziante
In un mondo AI-driven, essere semplicemente digitali non è più sufficiente per distinguersi. In tutta la regione EMEA si sta assistendo a una trasformazione significativa nel modo in cui i dati non strutturati vengono gestiti, archiviati e utilizzati, anche grazie all’accelerazione dell’AI. Le innovazioni negli AI-powered data lake, nell’object storage e nell’edge computing non solo stanno cambiando il modo di gestire i dati, ma stanno diventando cruciali per le aziende che cercano nuove opportunità di crescita. Con l’aumento dei volumi e delle complessità dei dati, l’adozione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per la gestione dei dati non strutturati non è solo un’opzione, ma una necessità strategica.