Heficed propone una riflessione articolata e critica sui trend riguardanti la business intelligence (BI) potenziata dall’AI, ma anche su temi solitamente poco battuti come la data gravity. L’azienda, prima conosciuta come Host1Plus, ha sede a Londra ed è presente in tutti i continenti. Offre soluzioni infrastrutturali e servizi, ma anche strumenti di gestione automatizzata degli indirizzi IP, in ambiente cloud. Ne seguiamo l’analisi attraverso il pensiero del Ceo, Vicentas Grinius.
Le possibilità offerte dalla tecnologia anche per la gestione delle operation in azienda – oggi amplificate dalle offerte di ambienti virtualizzati sulla nuvola – portano i Cio a valutare la possibilità di migrare i software e le applicazioni di business intelligence in cloud, in modo che siano più vicine ai dati che già risiedono in cloud e così anche più funzionali ad essere integrate ed a sfruttare le tecnologie abilitanti di intelligenza artificiale.
E’ questo già un primo punto di peso nella riflessione, alimentato dal fatto che le piattaforme di BI oggi utilizzate sono in grado di analizzare i dati in modo rapido e accurato e – potenziate dai motori di AI – sarà sempre più facile analizzare in futuro non solo grandi moli di dati storici, ma anche prevedere le successioni di eventi al di là delle logiche “if then”, mentre allo stesso tempo cresceranno anche i bisogni di flessibilità infrastrutturale.
Lo evidenzia bene Vicentas Grinius: “Dalla nostra prospettiva di provider di infrastrutture di rete per il cloud, vediamo crescere la richiesta di un più alto livello di efficienza tecnica, questo perché le aziende che sfruttano la BI hanno bisogno di movimentare grandi quantità di dati (e quindi disporre di valori Iops elevati), al pari di potenza di calcolo e velocità di rete, quindi di connessioni ad alta velocità e bassa latenza”.
Possiamo approfondire il tema. l processi di raccolta e trattamento dei dati rappresentano più di una criticità, a partire dai timori relativi alle tematiche di privacy come di controllo assoluto da parte della PA. Così le paure relative alla cattiva gestione delle informazioni personali influenzano a loro volta in modo importante il mercato della BI.
Con l’entrata in vigore del Gdpr e di tutti i suoi effetti a partire dal 25 maggio 2018, le aziende che gestiscono grandi quantità di dati devono valutare con estrema attenzione le tematiche legate alla governance dei dati ed il Gdpr stesso ha contributo a fare in modo che sia più alta anche la soglia di attenzione da parte del pubblico, dei privati su come vengono utilizzate le informazioni che li riguardano. In questo contesto chi propone piattaforme di business intelligence, deve essere sempre più consapevole di come raccoglie, archivia, condivide e monetizza con i dati.
Chi non può documentare la corretta gestione dei dati si trova di fronte alla possibilità di essere gravemente sanzionato e allo stesso tempo è pure vero che i motori di intelligenza artificiale e di business intelligence in “collaborazione” perfezionano le capacità di analisi a un ritmo sempre più sostenuto, con alcuni rischi, perché i dati, gestiti in modo inadeguato, possono contribuire ad incrementare esponenzialmente il numero di interpretazioni erronee, sia casuali, sia volute (si parla da tempo di etica dei dati).
Data gravity e Business Intelligence
Torniamo al tema centrale, la data gravity. Con questo nome si vuole indicare un’analogia tra la natura dei dati e gli oggetti, in rapporto alla forza di gravità. Questa “teoria”, in pratica, evidenzia nella natura dei dati la capacità degli stessi di attrarre applicazioni e servizi aggiuntivi.
Così come la legge di gravità spiega che l’attrazione tra gli oggetti è direttamente proporzionale alla loro massa, allo stesso modo accadrà tra le moli di dati e le applicazioni (ma non solo).
Il termine è stato coniato da Dave McCrory e in senso più ampio, infatti, descrive il fenomeno per cui il numero o la quantità e la velocità con cui i servizi, le applicazioni e persino i clienti sono attratti dai dati, aumentano all’aumentare della massa dei dati.
Tra i trend, quindi, Heficed vuole sottolineare come applicazioni e dati si attraggano tra loro. E se i dati si stanno spostando nel cloud, è qui che li seguiranno i software.
Prosegue Grinius: “Quando si tratta di business intelligence, la teoria della gravità dei dati sembra essere vera per due semplici motivi: latenza e produttività. Maggiore è la latenza, maggiore è il ritardo prima che i dati arrivino a destinazione; maggiore è il throughput, maggiore è la quantità di dati che viaggia in rete tempestivamente. In sostanza, per eseguire un’operazione efficiente, le piattaforme di business intelligence privilegiano la bassa latenza e l’elevata produttività, ed è per questo che queste aziende stanno migrando il loro software sul cloud e lì archiviano i loro dati”.
Sia la buona latenza che il throughput possono essere raggiunti meglio se i dati e l’applicazione che li elabora si trovano non troppo distanti tra loro. Dato il continuo aumento delle quantità di dati raccolti e analizzati dalle piattaforme di business intelligence, il software continuerà a seguire i dati nel cloud in cui sono archiviati.
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