La gestione dei dati nell’era dell’Intelligenza Artificiale – Il punto di Commvault

In un mondo aziendale sempre più guidato dall’intelligenza artificiale (AI), Vincenzo Granato, Country Manager di Commvault Italia, ci spiega l’importanza di una gestione e una strategia dati aggiornata. 

Del resto, con l’AI al centro delle discussioni aziendali, le imprese sono chiamate a rivedere le proprie strategie per rimanere competitive. Una strategia di protezione dei dati moderna e adeguata è fondamentale per gestire la complessità tecnologica e garantire efficienza e sicurezza delle informazioni.

Protezione e gestione dei dati al tempo dell’Intelligenza Artificiale

La sicurezza dei dati assume un ruolo cruciale nell’era dell’AI. Le strategie aziendali devono adattarsi ai nuovi usi dei dati e alle modalità di accesso, tenendo conto delle minacce crescenti di attacchi informatici AI-driven. Negli ultimi dieci anni, le aziende hanno investito ingenti somme per valorizzare i propri dati, spostando sistemi on-premise verso il cloud e integrando sistemi isolati per formare archivi unificati. Questo ha permesso agli analisti di creare visualizzazioni chiare dello stato aziendale, dalle vendite giornaliere alla sicurezza IT.

Tuttavia, l’Intelligenza Artificiale richiede un approccio diverso alla gestione dei dati. I dati in tempo reale, combinati con l’AI, possono fornire previsioni per orientare le decisioni aziendali. Ciò include l’uso di AI generativa come assistente digitale o sistemi che segnalano ai venditori i clienti in procinto di lasciare. Per sfruttare queste opportunità, le aziende devono ripensare l’ingestione e l’uso interno dei dati.

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Il futuro è ora: l’importanza dei dati in tempo reale

L’avvento delle tecnologie digitali ha portato le aziende a raccogliere dati a ritmi e volumi senza precedenti. In passato, questi dati venivano puliti, protetti e archiviati per essere poi analizzati.

Ma per l’AI, questo metodo è obsoleto. Le aziende sono ora chiamate a utilizzare i dati non appena questi vengono generati, per alimentare algoritmi predittivi e incrementare l’automazione. Da qui l’interesse per motori di analisi avanzati come Spark, che gestiscono dati in streaming.

Le istituzioni finanziarie, ad esempio, utilizzano il trading algoritmico basato su dati di mercato in tempo reale. Anche le banche impiegano l’AI per rilevare frodi quasi istantaneamente.

Per raggiungere tali capacità, le aziende di ogni settore devono riformulare le proprie strategie di gestione dei dati, supportate da piattaforme IT che permettano l’accesso immediato alle informazioni.

Strategie di gestione dati per l’Intelligenza Artificiale

Nell’elaborazione di una strategia dati focalizzata sull’intelligenza artificiale (AI), i leader aziendali devono valutare aspetti cruciali. Vincenzo Granato di Commvault ce ne evidenzia alcuni:

• Gestione di ambienti ibridi. Con il passaggio al cloud, molte aziende mantengono ancora dati sensibili on-premise. È essenziale utilizzare strumenti che collegano l’intera infrastruttura IT, inclusi cloud pubblici e privati e sistemi legacy, per massimizzare il valore dei dati raccolti.
  
• Ottimizzazione dei costi. La gestione dei dati comporta spese significative. Gli strumenti moderni possono ridurre questi costi, ad esempio, allocando dati sensibili in repository altamente sicuri e trasferendo dati meno critici in storage più economici.
  
• Protezione degli asset. L’espansione digitale offre una comprensione dettagliata delle operazioni e dei clienti, ma aumenta anche la vulnerabilità agli attacchi. Le minacce AI-driven richiedono che la protezione dei dati diventi una priorità. L’adozione di strumenti di difesa come backup e disaster recovery automatici è vitale per proteggere le risorse digitali da attacchi sempre più sofisticati.

Potremmo riassumere il tutto affermando che per le aziende moderne l’AI non è una novità, ma la richiesta di una “strategia AI” è un imperativo. Molte realtà hanno già gettato le basi per un futuro predittivo e automatizzato. Ora, è cruciale che queste aziende dedichino tempo all’adozione di una strategia AI adeguata per rimanere leader nell’innovazione nei prossimi decenni.

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