Alberto Bastianon di Dell svela le 5 aree che i CIO dovrebbero prendere in considerazione per avviare un processo di trasformazione dello storage di dati.
Siamo alla vigilia della rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale e tutte le aziende lavorano per trarre il massimo vantaggio da una tecnologia che potrebbe definire una generazione. Tuttavia, la sua adozione presenta anche una delle più grandi sfide della trasformazione digitale dopo la corsa al cloud nel 2010: la gestione del boom dei dati dell’IA.
C’è di positivo che molte aziende, riconoscendo la necessità di investire per realizzare correttamente progetti di AI, stanno riassegnando i budget secondo queste priorità. Questo è testimoniato anche dal nostro recente studio GenAI, dove il 76% dei responsabili IT con competenze in ambito AI prevede di aumentare la spesa IT dedicata ai progetti di intelligenza artificiale. Si sta andando nella giusta direzione ma il modo in cui le aziende utilizzeranno questo budget determinerà la distanza tra leader e follower.
La domanda da porsi è: qual è uno degli elementi prioritari della spesa IT governarnata dai CIO? La risposta è lo storage.
L’intelligenza artificiale è una tecnologia che necessita di dati e al contempo li genera. Ciò significa che i vecchi modelli di archiviazione dei dati devono evolversi e crescere intorno ad essa; al contempo c’è una crescente necessità di strategie di storage pensate per la generazione dell’intelligenza artificiale. Inutile dire che chi si muoverà in anticipo godrà di un vantaggio competitivo. In questo processo, i CIO saranno fondamentali nel guidare la propria organizzazione attraverso questo cambiamento e la loro prima sfida sarà coinvolgere l’azienda in questo percorso.
Queste le cinque aree che i CIO dovrebbero prendere in considerazione per avviare un processo di trasformazione del layer dei dati.
- Quali sono le sfide specifiche in ambito storage?
Dopo aver identificato e affrontato gli eventuali ostacoli che potrebbero sorgere, magari legati alla compliance e alla necessità di analisi in tempo reale – è utile collaborare con i team IT per progettare una piattaforma storage in grado di soddisfare le esigenze aziendali attuali e future, rimanendo al tempo stesso conformi alle normative sui dati.
- Come si sta sfruttando l’intelligenza artificiale per ottimizzare lo storage?
L’intelligenza artificiale e il machine learning sono disponibili in varie forme e dimensioni; alcuni sono propedeutici a implementazioni future più avanzate, come la GenAI. Un esempio è l’utilizzo dell’IA per ottimizzare l’attuale infrastruttura dedicata alla archiviazione. Integrare soluzioni di intelligenza artificiale nell’hardware può aiutare a individuare le aree critiche della gestione dei dati, garantendone la disponibilità, la sicurezza e le prestazioni ottimali. Questo approccio diventa cruciale quando si introduce la GenAI, poiché la capacità di adattarsi e apprendere dai modelli di utilizzo dei dati sarà essenziale per il suo successo operativo.
- Si sta seguendo la giusta modalità e il giusto modello di business per i risultati che si vogliono ottenere?
Sebbene negli ultimi anni il cloud pubblico e il cloud on-premise siano state le scelte di archiviazione de-facto per le aziende, bisogna considerare che è preferibile che alcuni dati vengano archiviati vicino al luogo in cui sono creati e consumati. Questo vale per l’edge e per il datacenter. Ad esempio, nel settore manifatturiero, l’edge computing può semplificare la gestione dei dati, contribuendo a ottimizzare le operazioni di produzione e a modernizzare e scalare le varie sedi aziendali.
Anche la sicurezza è un fattore critico da considerare nella scelta di archiviazione. Che tipo di controllo è necessario nel momento in cui si accede ai dati e quanti rischi si possono assumere sono domande da porsi quando si pensa a dove i propri dati devono risiedere. Non ultima uan riflessione su Intellectual Property e Vantaggio Competitivo: se i dati diventano il motore di applicazioni basate su AI e GenAI aumenta ancor più la loro valenza come differenziatore rispetto agli altri attori. Ne consegue quindi una ulteriore necessità di pianificarne attentamente la gestione, il controllo e l’accesso
- Il data storage è in linea con l’innovazione?
I dati sono la linfa vitale per qualsiasi tipologia di business e in grado di guidare l’innovazione e favorire la competitività di un settore. Con il loro aumento del valore e del volume, le aziende conservano sempre più informazioni allo scopo di migliorare la fidelizzazione dei clienti e introdurre nuovi servizi sul mercato. Tuttavia, l’archiviazione di questo set di dati in continua crescita rappresenta una vera e propria sfida: è un imperativo aggiornare la tecnologia per sostenere il carico di lavoro che ne deriva, ed è altrettanto importante che i risultati ottenuti attraverso gli insight siano sin dall’inizio parte integrante della strategia aziendale di ogni azienda.
Si è pronti ad affrontare le sfide relative alla Privacy e alla sicurezza dei dati?
Oggi giorno, una delle principali preoccupazioni delle aziende è rappresentata dalle violazioni dei dati e dalla tutela della privacy; secondo il recente Global Data Protection Index di Dell Technologies, in Italia, il 40% delle aziende intervistate ha indicato i cyberattacchi come la loro principale minaccia.
Questo indica la necessità di sviluppare un solido piano di risposta agli incidenti che delinei le misure da adottare in caso di violazione dei dati o di un cyberattacco, in modo da minimizzare il loro impatto e garantire una risposta rapida ed efficace.
Nell’ambito di un aggiornamento tecnologico, la piattaforma di storage non deve solo garantire elevate prestazioni, ma anche elevati standard di sicurezza. La collaborazione con gli esperti di sicurezza, l’aggiornamento costante sull’evoluzione delle minacce ed investimenti in questo ambito sono fondamentali per la reputazione e il successo di una azienda.
Un capitolo non meno importante è l’infrastruttura: coloro che dedicheranno un appropriato investimento non solo otterranno un vantaggio competitivo, ma saranno in grado di massimizzare il potenziale delle tecnologie AI e ML.
