In anteprima, alla vigilia di Evolve 24, la conferenza di Cloudera su dati e AI che riunisce partner e clienti, e in particolare Cio e chief data officer con gli esperti del settore di Cloudera e tutto l’ecosistema, incontriamo Fabio Pascali, regional vice president per Italia, Grecia e Cipro, per conoscere in anteprima le novità che l’azienda presenta in occasione dell’evento e per un confronto dal vivo. L’intenzione è di approfondire l’andamento del mercato e i prossimi trend, anche alla luce dei risultati di una ricerca sui temi dell’AI nell’utilizzo in azienda e della valorizzazione dei dati. Si vuole inoltre mettere a fuoco le novità strategiche e tecnologiche e come queste supporteranno le imprese italiane nel loro percorso di trasformazione; comprendere l’evoluzione dell’ecosistema in Italia e come Cloudera stia abbracciando un approccio di coopetion volto a favorire i clienti. “Il tour Evolve tocca grandi centri come New York, Singapore, San Paolo e Dubai, e la data italiana conferma il ruolo di Milano come hub tecnologico emergente”, esordisce Pascali. Anche in relazione ai progetti più interessanti sviluppati in Italia e legati ai temi centrali per l’evoluzione dell’ecosistema cloud al servizio della valorizzazione dei dati. “Il mercato italiano, sta dimostrando di essere per diversi aspetti all’avanguardia in ambito cloud e AI e la crescita di Cloudera in Italia con la partecipazione attiva ai progetti nei settori più strategici e con aziende di ogni dimensioni lo confermano”. Significa che il Paese ha abbracciato la trasformazione digitale in modo deciso.
Il contesto italiano e i casi d’uso
Il nostro Paese si rivela area particolarmente fertile per Cloudera, anche grazie alla crescente domanda da parte delle aziende che operano in settori regolamentati e ad alto valore strategico, come energy, finanza e PA. “Si parla di benefici tangibili documentati da diversi casi d’uso con le soluzioni Cloudera in grado di ottimizzare l’efficienza operativa e permettere di sfruttare i dati aziendali in tempo reale”. Casi di aziende che hanno effettuato con successo la migrazione dalle infrastrutture on-premise, mantenendo però il pieno controllo dei propri dati grazie alle tecnologie dell’azienda.
“Uno degli elementi distintivi di Cloudera è infatti la capacità di offrire una piattaforma flessibile e sicura, che permette alle aziende di migrare gradualmente verso il cloud pubblico senza perdere il controllo dei propri dati”. Questo approccio si è rivelato particolarmente efficace per esempio per Enel e il Comune di Milano che hanno adottato soluzioni di Cloudera per gestire in maniera efficiente grandi quantità di dati critici. Enel utilizza la piattaforma Cloudera per raccogliere e analizzare i dati provenienti dai suoi contatori intelligenti (smart meter). Spiega Pascali: “Questi dispositivi generano enormi volumi di dati che devono essere elaborati rapidamente per garantire l’efficienza operativa e migliorare la gestione delle reti elettriche e Cloudera ha fornito a Enel una soluzione scalabile e sicura che ha migliorato significativamente i tempi di elaborazione e la precisione dell’analisi dei dati”. Il Comune di Milano, invece, ha migrato i propri dati verso il cloud Microsoft Azure e ha adottato le soluzioni Cloudera “in un processo che ha permesso all’amministrazione pubblica di gestire i propri dati in modo più efficiente, migliorando i servizi offerti ai cittadini”. Un altro caso d’uso interessante è quello di Poste Italiane (con Agile Lab), che ha collaborato con Cloudera “per migliorare l’efficienza della sua logistica attraverso l’analisi in tempo reale dei dati di tracciamento”. Grazie alla piattaforma di Cloudera, Poste Italiane è riuscita a ottimizzare il monitoraggio dei pacchi, migliorando il servizio di consegna e riducendo i costi operativi. Infine, anche il settore delle telecomunicazioni ha beneficiato delle soluzioni Cloudera. “Eutelsat, uno dei principali operatori satellitari, utilizza Cloudera per analizzare i dati provenienti dai suoi satelliti in orbita, migliorando la qualità del servizio e l’affidabilità dei dati trasmessi”. L’adozione di Cloudera ha permesso a Eutelsat di ottenere analisi più accurate e in tempi più rapidi, fondamentali per gestire le operazioni satellitari su scala globale. Un tema centrale per Cloudera resta quello della flessibilità che offre ai suoi clienti. Dettaglia Pascali: “La piattaforma permette alle aziende di migrare gradualmente verso il cloud pubblico, mantenendo però la libertà di scegliere il provider di cloud e la possibilità di riportare in-house i workload o spostarli da un cloud all’altro. Questa flessibilità è fondamentale per le aziende che operano in settori altamente regolamentati, come il settore finanziario e la pubblica amministrazione, dove la sicurezza dei dati è una priorità assoluta”.
Come l’AI entra nelle aziende del Paese
La valorizzazione del dato, è chiaro, è legata a filo doppio con la capacità di utilizzo dell’intelligenza artificiale (AI). Si innesta qui la ricerca condotta da Cloudera in primavera, di cui prima dell’estate avevamo presentato alcune evidenze e che oggi offre ulteriori approfondimenti verticali (The State of Enterprise AI and Modern Data Architecture, appunto) e per questo è presentata durante l’evento Evolve. Dettaglia Pascali: “Il mercato italiano si mostra particolarmente ricettivo a queste tecnologie, superando persino la media globale in termini di adozione dell’AI. Infatti, secondo i dati della ricerca, il 98% delle aziende italiane utilizza già in qualche modo l’AI, rispetto all’88% a livello globale. Questo dato riflette un avanzamento sorprendente, soprattutto se si considera che gran parte delle implementazioni è ancora in fase iniziale”. L’utilizzo dell’AI in Italia si concentra principalmente in due aree chiave: l’interazione con i clienti e l’ottimizzazione dei processi. In particolare, molte aziende italiane hanno implementato chatbot evoluti e sistemi di content summarization, che migliorano l’esperienza utente e rendono più efficiente la gestione delle richieste.
Questo approccio è particolarmente diffuso nel settore finanziario e dei servizi, dove l’interazione con i clienti è centrale. Per esempio, sono già diversi gli istituti bancari italiani che utilizzano chatbot avanzati per gestire le interazioni quotidiane con i clienti, e risolvono così richieste in tempo reale e migliorando l’efficienza del servizio clienti. “I chatbot, alimentati da algoritmi di intelligenza artificiale, non solo automatizzano le risposte alle domande più frequenti, ma sono anche in grado di raccogliere dati preziosi che aiutano poi le banche a migliorare i loro servizi”. Nel settore manifatturiero, invece, l’AI viene utilizzata per ottimizzare i processi produttivi, riducendo i tempi di inattività delle macchine e migliorando la qualità dei prodotti finali: “In uno specifico caso d’uso, Cloudera ha aiutato un’azienda del settore automotive a implementare una soluzione basata su AI per monitorare i dati di produzione in tempo reale, identificando rapidamente eventuali problemi nella catena di montaggio e riducendo i tempi di intervento”.
Nonostante l’adozione diffusa, rimangono diverse le barriere che impediscono un’implementazione più estesa. “La sicurezza e la privacy dei dati – spiega Pascali – sono identificate come le principali sfide: secondo la ricerca Cloudera, il 74% delle aziende cita la sicurezza come il principale ostacolo all’espansione dell’AI. Questo è particolarmente vero per i settori altamente regolamentati, come la finanza e la pubblica amministrazione, dove il rispetto delle normative sulla protezione dei dati è essenziale”.
Un altro ostacolo significativo è la mancanza di competenze tecniche. Sebbene la figura del data scientist stia diventando sempre più diffusa nelle grandi organizzazioni italiane, circa il 50% delle aziende intervistate dichiara che la mancanza di competenze specifiche in AI rappresenta una barriera importante. “E molte aziende italiane si stanno attrezzando per affrontare questo problema, investendo in programmi di formazione interna e collaborando con università e istituti di ricerca per sviluppare nuove competenze”. Infine, il costo dell’infrastruttura necessaria per supportare i progetti di AI su larga scala rappresenta un’ulteriore sfida. Molte organizzazioni italiane, specialmente quelle di dimensioni medie, trovano difficile giustificare l’investimento iniziale necessario per implementare soluzioni AI avanzate, nonostante i benefici a lungo termine. Cloudera si pone allora come riferimento nella risoluzione di queste sfide, offrendo una piattaforma che offre sicurezza, governance e conformità per i progetti di AI. La piattaforma Cloudera consente alle aziende di gestire in sicurezza i propri dati senza comprometterne la qualità o l’integrità, offrendo un’infrastruttura scalabile che può essere adattata alle esigenze specifiche di ogni organizzazione. Inoltre, propone una serie di strumenti per facilitare l’adozione dell’AI tra cui modelli pre-addestrati che riducono il tempo e i costi di implementazione, rendendo l’AI accessibile anche alle aziende meno esperte.
Una modern data architecture per superare le sfide
L’architettura moderna dei dati proposta da Cloudera è uno dei pilastri fondamentali per garantire il successo dei progetti con l’AI ed è essenziale per supportare progetti avanzati , soprattutto in Italia. Uno dei principali ostacoli per le aziende italiane è, infatti, la frammentazione delle architetture dati. Pascali: “Secondo la ricerca Cloudera, il 39% delle aziende italiane ha dichiarato di incontrare difficoltà nel gestire dati provenienti da diverse fonti e architetture. Questo problema è particolarmente acuto nelle grandi organizzazioni, dove l’implementazione di silos di dati rende difficile ottenere una visione unificata e coerente”. Ancora tante aziende italiane operano su sistemi legacy e infrastrutture on-premise che non sono state progettate per supportare le esigenze moderne di AI e ML “e questa frammentazione rende difficile estrarre valore dai dati, poiché le aziende devono spesso affrontare problemi di incongruenze tra dataset, con informazioni duplicate o non allineate tra i vari dipartimenti”.
Un altro problema comune riguarda la governance dei dati. “Secondo la ricerca, il 45% delle aziende evidenzia problemi legati alla governance, con difficoltà nel garantire che i dati siano gestiti in modo coerente e sicuro e la mancanza di una governance centralizzata può portare a errori nell’analisi dei dati e compromettere la qualità delle decisioni basate su di essi”. Ecco che in questi casi Cloudera si posiziona come aggregatore e semplificatore. La sua piattaforma end-to-end offre soluzioni per la gestione del ciclo di vita dei dati, dalla data ingestion agli analytics in tempo reale, fino al data warehouse e al lakehouse. Spiega ancora con un esempio concreto Pascali: “Un’importante banca italiana ha utilizzato Cloudera proprio per consolidare le sue architetture dati frammentate. Prima dell’adozione, la banca si trovava ad affrontare problemi di governance e qualità dei dati, con informazioni duplicate e inconsistenze tra i vari dipartimenti. Cloudera ha implementato una soluzione che ha permesso di unificare i dati provenienti da diverse fonti, migliorando significativamente la qualità e l’efficacia dell’analisi dei dati”. Secondo la visione di Pascali, il futuro dell’architettura dati in Italia si muoverà verso una maggiore centralizzazione e semplificazione: “Le aziende italiane stanno gradualmente abbandonando le architetture frammentate e stanno adottando soluzioni integrate che permettono loro di gestire i dati in modo più efficiente e sicuro. La sfida principale sarà quella di garantire che le nuove architetture siano in grado di supportare non solo i progetti di AI, ma anche le future innovazioni nel campo del machine learning e della data analytics“.
Partnership strategiche, Snowflake e Nvidia
Le partnership strategiche sono quindi al centro oggi della strategia dell’azienda ed uno dei punti di forza. Tra le novità più importanti quella con Snowflake, una collaborazione che offre nuove opportunità per la gestione e l’accesso ai dati. Cloudera ha da tempo adottato Iceberg – formato open-source per la gestione di grandi quantità di dati strutturati e semi-strutturati, che permette una gestione più efficiente e sicura dei dataset. Grazie alla partnership con Snowflake, le aziende italiane che utilizzano la piattaforma Cloudera possono ora accedere alle tabelle Iceberg direttamente da Snowflake tramite Rest Api, senza la necessità di duplicare i dati o spostarli su infrastrutture esterne. Questo consente alle aziende di beneficiare dell’interfaccia user-friendly di Snowflake, mantenendo però il pieno controllo e la sicurezza dei propri dati attraverso la gestione del lakehouse di Cloudera. Fabio Pascali spiega quindi che questa partnership risponde alle esigenze delle aziende di avere “un grado di libertà superiore” nella gestione dei propri dati, consentendo loro di sfruttare le potenzialità di entrambi gli strumenti senza compromettere la sicurezza, “anzi migliorandola e riducendo il Tco“. Le aziende possono continuare a utilizzare l’interfaccia e le funzionalità avanzate di Snowflake per l’analisi dei dati, ma mantenere la gestione dei dataset su Cloudera, “il che garantisce una riduzione dei costi operativi legati al cloud e una maggiore efficienza nell’utilizzo delle risorse. Questo approccio ibrido permette alle aziende di sfruttare al meglio le potenzialità del SaaS di Snowflake e la robustezza del lakehouse di Cloudera, riducendo al contempo il rischio di lock-in con un unico provider cloud”. Inoltre, le aziende possono implementare politiche di sicurezza più rigide, mantenendo il pieno controllo sui propri dati, che restano nel perimetro di sicurezza aziendale, senza essere esposti ai rischi tipici delle soluzioni SaaS completamente gestite da terze parti.
L’altra collaborazione strategica sotto la lente è quella tra Cloudera e Nvidia, che ha come obiettivo l’integrazione dei servizi di Nvidia Nim all’interno della piattaforma Cloudera. Questa partnership offre ai clienti la possibilità di sfruttare le Gpu di Nvidia per accelerare i progetti di AI, migliorando significativamente i tempi di elaborazione e ottenendo risultati più rapidamente. “Integrando i servizi di Nvidia Nim – dettaglia Pascali – Cloudera consente alle aziende di accelerare il training dei modelli di machine learning e di ottimizzare i processi di inferenza grazie all’utilizzo delle Gpu. Questo approccio è particolarmente vantaggioso per le aziende che lavorano con grandi volumi di dati e che necessitano di elaborare rapidamente informazioni complesse, come quelle provenienti da sensori IoT o immagini satellitari”.
L’evoluzione della proposta tecnologica
Evolve 2024 è anche l’occasione per Cloudera per presentare alcune delle sue più recenti innovazioni tecnologiche. In particolare, Cloudera introduce una serie di Amp (Applied Machine Learning Prototypes) e nuovi strumenti che mirano a semplificare l’uso delle tecnologie AI, anche per le aziende che si trovano nelle prime fasi di adozione di queste soluzioni. Si estende quindi la gamma di Applied Machine Learning Prototypes che permettono alle aziende di accelerarei progetti AI e di ottenere risultati più rapidamente; Amp pre-configurati per rispondere a esigenze specifiche, come l’ottimizzazione della supply chain, la gestione delle risorse umane o l’analisi predittiva. Fabio Pascali: “Gli Amp sono proprio pensati per aiutare le aziende a superare le barriere iniziali all’adozione dell’AI, permettendo loro di testare rapidamente nuove soluzioni senza dover affrontare costi elevati di sviluppo”. Questi strumenti offrono alle aziende la possibilità di implementare modelli pre-addestrati che possono essere adattati alle loro esigenze specifiche, riducendo il time-to-market e migliorando l’efficacia dei loro progetti di AI.
Arriva inoltre anche un modello AI chiamato Chat With your Documents, come soluzione per permettere alle aziende di interagire direttamente con i propri documenti. Questa tecnologia è particolarmente utile per le aziende che devono gestire grandi quantità di documenti, come contratti o report finanziari, perché consente di estrarre rapidamente informazioni critiche senza dover passare manualmente attraverso enormi dataset. La soluzione si basa su modelli documentali avanzati, che permettono alle aziende di automatizzare gran parte del lavoro di analisi e gestione e i clienti possono caricare i propri documenti nella piattaforma Cloudera e interagire con essi tramite modelli AI che estraggono i dati più rilevanti e li organizzano in modo coerente e sicuro.
Cloudera ha inoltre presentato nuovi strumenti pensati per migliorare il Prompt Engineering e il Fine Tuning dei modelli di AI, due processi chiave per ottimizzare l’efficacia dei modelli generativi. Uno degli strumenti più interessanti è Fine Tuning Studio, che permette ai data scientist di perfezionare i modelli AI con maggiore facilità, riducendo i tempi necessari per l’addestramento e migliorando la precisione dei risultati. Mentre Prompt View è proposta come applicazione che semplifica la creazione di prompt più efficaci per i modelli di Generative AI, migliorando il contesto e la precisione delle risposte generate. Per quanto riguarda invece i miglioramenti nell’uso della Retrieval Augmented Generation (Rag), Pascali vuole evidenziare i benefici sottolineando il valore di “un metodo che combina l’estrazione di informazioni con la generazione di risposte basate su dati reali, integrando il tutto con la tecnologia Knowledge Graph. Cosa che permette alle aziende di collegare più facilmente i dati tra loro, identificando connessioni che altrimenti sarebbero difficili da rilevare con tecniche tradizionali di analisi dei dati”.
Cloudera Private Link Network
Ultimo solo per ordine , ma in realtà a nostro avviso di particolare interesse, anche il lancio (a settembre) di Cloudera Private Link Network, una soluzione che risponde alle esigenze di privacy e sicurezza dei settori regolamentati, migliorando la gestione dei dati in ambienti multi-cloud. Uno degli aspetti più rilevanti è la possibilità di garantire connettività sicura e privata tra i carichi di lavoro dei clienti e Cloudera Control Plane, senza far transitare i dati attraverso la rete Internet pubblica. Questa soluzione risolve una delle principali preoccupazioni per le aziende che operano in settori altamente regolamentati come il finanziario, il sanitario e il farmaceutico, dove la protezione dei dati sensibili è di fondamentale importanza.
Fabio Pascali: “In questo modo la nostra piattaforma permette alle aziende di gestire i dati in modo sicuro e privato, assicurando che le informazioni critiche non vengano mai esposte ai rischi di transito su reti pubbliche”. Non solo: Cloudera Private Link Network si integra con le infrastrutture di rete esistenti dei principali provider di cloud, come Aws PrivateLink e Azure Private Link, offrendo una connettività cross-cloud sicura e garantendo che le informazioni siano protette in ambienti multicloud. Questa capacità di gestire flussi di dati in modo sicuro tra diverse piattaforme cloud è cruciale per le aziende che adottano strategie multi-cloud per migliorare l’efficienza e ridurre i costi operativi. Anche in questo caso tra i benefici c’è riduzione del Tco, legata alla semplificazione della complessità della connettività multicloud. “Questo approccio quindi non solo migliora la sicurezza, ma consente anche di liberare risorse che possono essere impiegate su iniziative strategiche aziendali, invece di dover gestire configurazioni di rete complesse”.
Cloudera, l’importanza dell’ecosistema
Punto fermo per la riuscita della strategia, infine, è la collaborazione con i partner. Insiste a più riprese sul punto Pascali: “L’ecosistema di partner e system integrator che supportano Cloudera in Italia è vitale per il successo dei progetti: è cruciale per garantire l’implementazione su larga scala delle soluzioni Cloudera come anche per rispondere alle esigenze specifiche delle aziende italiane. E l’affermazione delle tecnologie Cloudera dipende fortemente dalla qualità delle partnership che l’azienda ha costruito nel corso degli anni, non solo a livello globale, ma anche localmente in Italia”.
Pascali vuole citare alcuni dei principali system integrator di Cloudera, tra cui Accenture, Engineering, Reply, e Almaviva, aziende che hanno un’esperienza consolidata nella gestione di progetti complessi e che collaborano con Cloudera per implementare soluzioni di cloud, AI e big data in settori critici come l’energia, la finanza e la pubblica amministrazione. “Parliamo di system integrator che offrono competenze trasversali che spaziano dalla consulenza strategica all’implementazione tecnica, aiutando le aziende a migrare i propri dati verso il cloud, gestire infrastrutture ibride e sviluppare nuovi servizi basati su AI e machine learning”. Ma l’interesse per la proposta Cloudera si misura anche nella crescente domanda di certificazioni e training da parte dei system integrator. Chiude Pascali: “Molte aziende partner di Cloudera stanno investendo in programmi di formazione per migliorare le competenze interne e offrire un servizio più completo ai clienti ed il programma di certificazione Cloudera offre un percorso che permette ai system integrator di acquisire competenze specifiche su tecnologie di big data e cloud, garantendo una qualità elevata nell’implementazione delle soluzioni”. Un ecosistema in espansione quello di Cloudera “perché tanti nuovi partner vedono un’opportunità di crescita nel settore del cloud e dei big data. Questi nuovi partner, spesso focalizzati su nicchie specifiche come la gestione dei dati o l’analisi predittiva, portano competenze verticali che arricchiscono ulteriormente l’ecosistema e permettono a Cloudera di rispondere a esigenze sempre più complesse”.
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