Il valore dei dati è rappresentato dalle informazioni che si riescono a ottenere. La continua domanda di trarre informazioni approfondite dai dati sta portando a una crescita esponenziale dei volumi di dati. Nelle aziende che hanno imboccato la strada della trasformazione digitale, la proliferazione dei dati sta creando una nuova sfida: la data gravity.
Che cos'è la data gravity?
L'espressione "data gravity" è stata introdotta nel gergo informatico più di 10 anni fa dall'ingegnere software David McCrory. In pratica descrive la forza di attrazione che lega dati e applicazioni, analogamente alla forza di attrazione che esiste tra gli oggetti spiegata dalla legge di gravità. McCrory voleva evidenziare come la quantità e la velocità dell'attrazione esercitata dai dati su servizi, applicazioni e clienti aumentano proporzionalmente con l'aumentare della massa dei dati.
Quali sono le conseguenze della data gravity?
Man mano che le aziende proseguono il loro percorso di trasformazione digitale, l'ingombro dei dati cresce a ritmi vertiginosi. Infatti si prevede che, entro il 2024, le aziende nella lista Forbes Global 2000 creeranno dati a un tasso di 1,1 milioni di gigabyte al secondo, con una richiesta di 15.635 exabyte di data storage in più all'anno. I nuovi tipi di dati e applicazioni come l'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) stanno accelerando ulteriormente questa rapida crescita.
I dati sono sicuramente la chiave per trovare sempre nuove informazioni, prendere decisioni consapevoli e innovare. Ma stanno diventando sempre più ingombranti e costosi da spostare. Più i volumi dei dataset crescono, più i dati diventano immobili ed esercitano una forza gravitazionale.
A questo punto, qual è l'impatto sulle aziende?
La presenza di grandi moli di dati strutturati e non strutturati può complicare le operazioni aziendali frenando l'innovazione, limitando le performance e riducendo la produttività. A questo va aggiunto un aumento dei costi di data storage per avere accesso ai dati accumulati. Questi costi possono influire direttamente sul budget e sulla crescita aziendale.
La data gravity rappresenta un problema ancora più evidente per le aziende con una maggiore esperienza nell'uso dei analytics. Spostare i dati tra i diversi sistemi di storage enterprise può essere costoso e rischioso. E le cose si complicano quando si vogliono analizzare nel cloud dati archiviati on-premise o viceversa.
Come si può superare la forza di attrazione esercitata dai dati?
Per annullare l'attrazione generata dalla data gravity è necessario portare i dati il più vicino possibile alle applicazioni e ai servizi. A tale scopo bisogno abbandonare le infrastrutture tradizionali e i silos di dati a favore di una piattaforma di storage scale-out in grado di ridurre i tempi e la distanza tra i dataset elaborati.
Con un'architettura incentrata sui dati ibrida e protetta, le aziende possono supportare un'ampia gamma di workload e applicazioni tradizionali e di nuova generazione. I dati possono essere gestiti da un'unica posizione che comprende le applicazioni e le risorse di elaborazione. Il traffico può essere aggregato e gestito in ambienti di public e private cloud, core, edge e da qualsiasi punto in cui opera l'azienda, riducendo drasticamente l'effetto della data gravity.
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