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L’intelligenza artificiale? Anche nella gestione dei dati

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L’intelligenza artificiale? Anche nella gestione dei dati

di Giuseppe Saccardi martedì 28 Novembre 2017 14:50
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I dati stanno fagocitando il mondo ed ciò obbliga a ripensare in modo nuovo le infrastrutture storage, ideando nuove soluzioni per archiviare i dati generati e in costante espansione.

La sfida è in sostanza quella di rimanere sulla cresta di questa crescita esponenziale applicando algoritmi smart (oggi comunemente chiamati "intelligenza artificiale") per memorizzare e gestire i dati in modo efficiente e a costi contenuti.

Secondo Moshe Yanai, CEO di Infinidat, le cinque regole per un’innovazione realmente “disruptive” consistono nel:

  • Studiare attentamente la saggezza popolare e capire che cosa non va in essa.
  • Focalizzarsi sul modo in cui si assembla il prodotto, combinando software e hardware in modo da garantire che il prodotto sia hardware-agnostic.
  • Tenere a mente il costo di gestione e manutenzione del prodotto, compresa la facilità d’uso e la riduzione al minimo dell’errore umano.
  • Ascoltare quello che i clienti vogliono ma capire ciò di cui hanno realmente bisogno.
  • Assumere il giusto mix di persone, motivandole con una vision emozionante e non convenzionale.

La crescita dei dati non è però lineare, cosa che complica indubbiamente la faccenda di come gestirli, ma ci sono modi lineari per affrontarla e uno di questi richiede che si sfidi l’approccio convenzionale all’innovazione.

Negli ultimi 20 anni, ha continuato il manager, da quando Clayton Christensen ha reso popolare il concetto di “disruptive innovation”, il buon senso popolare prevede che per rivoluzionare un mercato si debbano utilizzare componenti low-end per realizzare un prodotto che interessa un segmento di mercato di fascia bassa ignorato dagli incumbent, e che in breve tempo (sperano naturalmente i propositori e molto spesso con buoni motivi) diventa mainstream sovvertendo l’ordine esistente.

Questa trasformazione digitale di ogni impresa, ovvero la necessità di analizzare grandi quantità di dati e – quando necessario – effettuare questa analisi nel momento stesso in cui i dati vengono generati (“in real time”) è quanto ogni vendor attualmente intende affrontare, tipicamente con soluzioni di fascia elevata.

«Noi facciamo l’opposto. Miriamo al mercato data storage di fascia Enterprise con componenti low-end, sfidando il concetto che sostiene che “se vuoi creare un’automobile veloce, come una Porsche, devi utilizzare parti molto costose”. Non sono le componenti a creare la differenza, ma l’intelligenza e la lungimiranza nell’assimilarle, oltre all’attenzione verso l’efficacia complessiva del prodotto, anche in termini economici», ha evidenziato Christensen.

Tra altri valori fondamentali che il manager suggerisce di tenere in considerazione, e non è difficile essere d’accordo, vi sono la semplicità di installazione e di utilizzo, il non dover dipendere da un training specifico, la tempistica delle singole operazioni, l’occupazione degli spazi e i consumi di energia.

Tutti elementi che rendono la capacità di visione più importante della somma fisica dei singoli elementi.

di Giuseppe Saccardi
martedì 28 Novembre 2017 14:50
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