Il valore dei dati è rappresentato dalle informazioni che si riescono a ottenere. La continua domanda di trarre informazioni approfondite dai dati sta portando a una crescita esponenziale dei volumi di dati. Nelle aziende che hanno imboccato la strada della trasformazione digitale, la proliferazione dei dati sta creando una nuova sfida: la data gravity.
L'espressione "data gravity" è stata introdotta nel gergo informatico più di 10 anni fa dall'ingegnere software David McCrory. In pratica descrive la forza di attrazione che lega dati e applicazioni, analogamente alla forza di attrazione che esiste tra gli oggetti spiegata dalla legge di gravità. McCrory voleva evidenziare come la quantità e la velocità dell'attrazione esercitata dai dati su servizi, applicazioni e clienti aumentano proporzionalmente con l'aumentare della massa dei dati.
Man mano che le aziende proseguono il loro percorso di trasformazione digitale, l'ingombro dei dati cresce a ritmi vertiginosi. Infatti si prevede che, entro il 2024, le aziende nella lista Forbes Global 2000 creeranno dati a un tasso di 1,1 milioni di gigabyte al secondo, con una richiesta di 15.635 exabyte di data storage in più all'anno. I nuovi tipi di dati e applicazioni come l'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) stanno accelerando ulteriormente questa rapida crescita.
I dati sono sicuramente la chiave per trovare sempre nuove informazioni, prendere decisioni consapevoli e innovare. Ma stanno diventando sempre più ingombranti e costosi da spostare. Più i volumi dei dataset crescono, più i dati diventano immobili ed esercitano una forza gravitazionale.
A questo punto, qual è l'impatto sulle aziende?
La presenza di grandi moli di dati strutturati e non strutturati può complicare le operazioni aziendali frenando l'innovazione, limitando le performance e riducendo la produttività. A questo va aggiunto un aumento dei costi di data storage per avere accesso ai dati accumulati. Questi costi possono influire direttamente sul budget e sulla crescita aziendale.
La data gravity rappresenta un problema ancora più evidente per le aziende con una maggiore esperienza nell'uso dei analytics. Spostare i dati tra i diversi sistemi di storage enterprise può essere costoso e rischioso. E le cose si complicano quando si vogliono analizzare nel cloud dati archiviati on-premise o viceversa.
Per annullare l'attrazione generata dalla data gravity è necessario portare i dati il più vicino possibile alle applicazioni e ai servizi. A tale scopo bisogno abbandonare le infrastrutture tradizionali e i silos di dati a favore di una piattaforma di storage scale-out in grado di ridurre i tempi e la distanza tra i dataset elaborati.
Con un'architettura incentrata sui dati ibrida e protetta, le aziende possono supportare un'ampia gamma di workload e applicazioni tradizionali e di nuova generazione. I dati possono essere gestiti da un'unica posizione che comprende le applicazioni e le risorse di elaborazione. Il traffico può essere aggregato e gestito in ambienti di public e private cloud, core, edge e da qualsiasi punto in cui opera l'azienda, riducendo drasticamente l'effetto della data gravity.
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Consolidamento: di' addio alla complessità dei silos di dati grazie a un data hub scalabile e parallelo.
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