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Le imprese necessitano di un nuovo approccio per diventare data-driven

Ogni azienda vuole utilizzare i dati come vantaggio competitivo. Ma la maggior parte di esse non riesce a farlo. Perché? La causa sono i dati dispersi e le analisi in silo.

I casi d'uso aziendali più validi e con la maggiore componente di trasformazione (manutenzione preventiva abilitata per IoT, ricerca genomica, monitoraggio della conformità in tempo reale) prevedono l'esecuzione di più carichi di lavoro analitici, di strumenti di data science e di algoritmi di machine learning a fronte degli stessi set di dati diversificati. È così che le imprese più innovative stanno potenziando il valore dai loro dati per competere nell'era dei dati. 

Tuttavia, molte imprese faticano a raggiungere questi obiettivi perché:  

  1. I loro carichi di lavoro analitici vengono eseguiti in modo indipendente, in silos, perché anche i più recenti data warehouse cloud e gli strumenti di data science non sono stati progettati per funzionare in modo coordinato.
  2. I loro dati sono disseminati ovunque: nei data center, nei cloud pubblici e nel perimetro, e queste aziende non dispongono di modi pratici di eseguire analisi o applicare algoritmi di apprendimento automatico ai loro dati.
  3. Le analisi in silo e i dati disseminati rendono quasi impossibile un approccio coerente alla privacy dei dati o alla protezione della proprietà intellettuale, o nel migliore dei casi costringono a controlli onerosi che limitano la produttività aziendale e aumentano i costi.

 

La maggior parte delle imprese ha bisogno di un nuovo approccio. Semplici analisi che migliorano la visibilità dei dati non sono sufficienti. Essere data-driven richiede la possibilità di applicare più discipline di analisi ai dati ovunque. Ad esempio, nei veicoli autonomi e connessi, è necessario elaborare e trasmettere dati in tempo reale da più endpoint perimetrali, prevedendo i risultati chiave e applicando l'apprendimento automatico sullo stesso set di dati. 

Un nuovo approccio: un data cloud aziendale

Un data cloud aziendale consente alle persone di ottenere informazioni chiare e attuabili da dati complessi ovunque, dall'edge computing all'intelligenza artificiale.

Fornisce la flessibilità necessaria per eseguire i moderni carichi di lavoro analitico ovunque, indipendentemente da dove risiedono i dati.

Offre la possibilità di spostare questi carichi di lavoro in diversi ambienti cloud, pubblici o privati, per evitare il vendor lock-in.

Inoltre, ha l'agilità, l'elasticità e la facilità d'uso dei cloud pubblici e un quadro comune di sicurezza e governance per consentire la riservatezza dei dati e la conformità normativa fin dalla progettazione.

Un data cloud aziendale è diverso da tutto ciò che le imprese hanno mai sperimentato.

enterprise data cloud architecture diagram
Ibrido e multi-cloud

Deve operare con funzionalità equivalenti sia in locale che in remoto, supportando tutti i principali cloud pubblici e privati.

analisi multifunzione

Deve consentire a più funzioni analitiche di operare insieme sugli stessi dati alla fonte, così da risolvere agilmente le sfide pressanti legate ai dati.

All’insegna della sicurezza e della governance

Deve attenersi a rigorosi requisiti di riservatezza dei dati aziendali, governance, migrazione dei dati e gestione dei metadati in tutti gli ambienti.

Piattaforma aperta

Deve essere al 100% open source, con open computing e open storage, garantendo l'assenza di vendor lock-in e la massima interoperabilità.

Preparare casi d'uso aziendali con l'analisi dall'edge computing all'intelligenza artificiale

I clienti Cloudera dimostrano come l'analisi sicura, sottoposta a governance e multi-funzione e l'apprendimento automatico possano trasformare dati complessi in informazioni chiare e attuabili.

Cloudera offre un'ampia gamma di discipline di analisi dei dati necessarie per risolvere i casi di utilizzo aziendale più impegnativi. Le discipline dei dati dall'edge computing all'intelligenza artificiale (analisi dei dati, analisi dello streaming, ingegneria dei dati, data warehousing, analisi operativa, scienza dei dati e machine learning) possono operare in modo coordinato e sicuro negli ambienti prescelti, come data center, cloud pubblici multipli e cloud ibrido.

Le nostre piattaforme attuali offrono tutte le funzionalità chiave di un data cloud aziendale: cloud ibrido e pubblico multiplo, analisi multi-funzione, servizi di sicurezza e governance (SDX) condivisi e piattaforme open source con ampia scelta in fatto di calcolo e storage.

Ma possiamo fare di meglio. Siamo sulla buona strada per fornire il primo data cloud aziendale del settore con la nuova Cloudera Data Platform.

 

enterprise data cloud diagram

Offriamo il primo data cloud aziendale del settore

cloudera data hub diagram

Cloudera Data Platform, o CDP, riunirà in sé il meglio delle tecnologie di Hortonworks e Cloudera, per fornire il primo data cloud aziendale del settore. CDP:

  • Verrà reso disponibile inizialmente come servizio cloud pubblico e più tardi nel corso dell'anno come cloud privato.
  • Consentirà ai clienti di estendere le attuali implementazioni HDP e CDH con servizi cloud nativi sui due cloud pubblici più diffusi, AWS e Azure.
  • Offrirà una gamma completa di gestione dei dati open-source e di analisi multi-funzione, con l'agilità, l'elasticità e la facilità d'uso di un'esperienza simile al cloud pubblico.
  • Fornirà un unico piano di controllo per gestire infrastrutture, dati e carichi di lavoro analitici in ambienti ibridi e multi-cloud.
  • Estenderà i servizi SDX condivisi per salvaguardare la riservatezza dei dati, la conformità normativa e le minacce alla sicurezza informatica in tutti gli ambienti cloud.
  • Sarà al 100% open source e supporterà gli obiettivi dei nostri clienti per evitare il vendor lock-in e accelerare l'innovazione aziendale.

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