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Analytics e AI

Come ottenere un vantaggio competitivo nel mercato grazie ad analytics moderni e AI

Tempi più rapidi per ottenere informazioni approfondite

AI di livello aziendale su qualunque scala

Analytics e AI per
Everyone
Log Analytics
Ottimizza gli analytics delle operazioni IT e di sicurezza
Analytics per hybrid cloud
Snowflake e Pure Storage migliorano l'accesso ai dati
Data warehouse moderno
Un nuovo approccio per ricevere insight più rapidamente
AIRI//S
Infrastruttura AI-Ready
Log Analytics

Velocizza la generazione di informazioni approfondite sui dati, su qualunque scala

Ottimizza le performance con un approccio moderno al data storage per gli analytics. Raggiungi nuovi livelli di efficienza, sicurezza e soddisfazione dei clienti grazie alle esperienze digitali.

 

Pure Storage migliora le capacità di analytics per le operazioni IT
Analytics per hybrid cloud

Elimina i silos dagli ambienti ibridi

La nuova soluzione per data cloud Snowflake su Pure Storage FlashBlade® ti supporta in qualsiasi momento del tuo processo di analytics con una soluzione di hybrid cloud all'avanguardia.

 

Data cloud Snowflake su Pure Storage FlashBlade
Data warehouse moderno

Passa a nuove soluzioni per il tuo data warehouse

La posta in gioco per le aziende moderne è alta. È arrivato il momento di andare oltre le soluzioni di data warehouse tradizionali. Ottieni una capacità di dati enorme, performance ineguagliabili e facilità d'uso operativa.

 

Un nuovo approccio al data warehousing
AIRI//S

AIRI//S semplifica la AI

AIRI//S™ semplifica l'implementazione dell'AI, permettendo di scalare in modo rapido e semplice per far sì che i team di dati si concentrino sulla fornitura di insight di valore, invece che sulla gestione dell'IT.

Infrastruttura AI-Ready di Pure Storage

Raggiungi un vantaggio competitivo nel mercato grazie ad analytics moderni e alle soluzioni AI di Pure Storage

Scegli la giusta base per i workload strategici per il tuo business.
Created with Sketch.

"Pure Storage e AIRI offrono l'innovazione necessaria per portare avanti lo sviluppo della AI".

 

Shuta Yanagita
Manager della strategia software, Olympus
Created with Sketch.

"Utilizzando le ricerche migliorate Splunk i nostri team si sentono più sicuri. Inoltre, l'integrazione di questo strumento con Pure ha mantenuto la nostra produttività durante la pandemia da COVID-19."

Neha Mehra
Specialista delle applicazioni IT senior, divisione Infrastruttura e servizi cloud, Veritas

Perché analytics e AI sono così importanti?

Studi hanno dimostrato che le aziende con maggiore maturità nell'utilizzo di analytics e AI hanno un vantaggio competitivo più elevato nei mercati di riferimento.

Altre domande frequenti:

1. Quali sono i vantaggi del consolidamento dei dati per analytics e AI?

Il consolidamento di dati non strutturati in una piattaforma moderna di storage unificato elimina la necessità di silos di dati, semplifica le procedure di accesso ai dati e fornisce una data platform efficiente per impiegare al meglio analytics e AI.

2. Come si usano i data analytics per la sicurezza?

I Big Data Analytics possono giocare un ruolo enorme per rilevare e sventare le minacce prima che possano danneggiare le organizzazioni. Queste ultime possono infatti raccogliere dati da punti diversi dell'infrastruttura connessa ed eseguire analisi per individuare eventuali comportamenti anomali. I data analytics sono particolarmente importanti soprattutto se pensiamo che nei prossimi cinque o sei anni è prevista una crescita del 30-40% dei dati relativi a sicurezza e protezione.

3. Perché gli sviluppatori di AI e analytics dovrebbero interessarsi allo storage?

Processi AI e analytics efficaci semplificano il lavoro per analisti, sviluppatori e data scientist, riducendo i colli di bottiglia nel flusso di dati, che non si limitano a essere fonti di informazioni, ma si trasformano in risultati accurati. Data scientist esperti hanno notato un balzo nella propria produttività grazie a una piattaforma di storage ottimizzata per la AI.

4. Quali sono le considerazioni necessarie per implementare la AI su larga scala?

Le infrastrutture cloud o legacy spesso vengono utilizzate per lo sviluppo delle prime fasi dell'AI o per proof of concept, ma quando la AI viene utilizzata a livello di produzione, i data scientist devono poter contare su un'infrastruttura che sia appositamente ottimizzata. 

Dovrebbe pertanto essere tenuto in considerazione quanto segue:

  • Dimensioni e crescita del set di dati
  • Costi e disponibilità di soluzioni di rete, storage e GPU dalle performance elevate
  • Requisiti relativi a sicurezza, controllo, gestione e proprietà dei dati.

Spesso, infatti una soluzione on premise o ibrida sarà in grado di offrire risultati migliori in tempi più rapidi, con un costo totale di proprietà inferiore.

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Telefono: +39 02 9475 9422

Media: pr@purestorage.com

 

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Milano, 20121

+39 02 9475 9422

italia@purestorage.com

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