La virtualizzazione dei dati unifica i dati per una perfetta attività di AI e analisi

L'integrazione dei dati rappresenta un primo passo fondamentale nella creazione di qualsiasi applicazione di intelligenza artificiale (IA). Sebbene esistano vari metodi per avviare questo processo, le organizzazioni accelerano il processo di sviluppo e distribuzione delle applicazioni attraverso la virtualizzazione dei dati.

La virtualizzazione dei dati consente alle aziende di sbloccare il potenziale nascosto dei propri dati, fornendo insight AI in tempo reale per applicazioni all'avanguardia come la manutenzione predittiva, il rilevamento delle frodi e la previsione della domanda.

Nonostante i forti investimenti in database e tecnologia, molte aziende faticano a estrarre ulteriore valore dai propri dati. La virtualizzazione dei dati colma questa lacuna, consentendo alle organizzazioni di utilizzare le fonti di dati esistenti con flessibilità ed efficienza per iniziative di AI e analytics.

La virtualizzazione dei dati funge da ponte, consentendo alla piattaforma di accedere e visualizzare i dati da sistemi sorgente esterni on-demand. Questo approccio innovativo centralizza e semplifica la gestione dei dati senza necessitare di storage fisico sulla piattaforma stessa. Un livello virtuale si stabilisce tra le fonti dei dati e gli utenti, consentendo alle organizzazioni di accedere e gestire i propri dati senza repliche o spostamenti dalla posizione originale.

• La virtualizzazione dei dati semplifica l'unione di dati provenienti da fonti diverse, eliminando la necessità di spostamenti fisici o duplicazioni. Ciò riduce significativamente i tempi e i costi di integrazione dei dati, riducendo al minimo anche il potenziale di imprecisioni o perdita di dati.

• Le organizzazioni possono ottenere una prospettiva centralizzata dei propri dati, indipendentemente dalla fonte di archiviazione. Questo funge da unico punto di riferimento per l'analisi, il reporting e le decisioni basate sui dati, con conseguente aumento dell'accuratezza e generazione più rapida di informazioni preziose.

• Le organizzazioni acquisiscono la capacità di modificare e ridimensionare senza sforzo i propri dati in risposta alle mutevoli esigenze aziendali, ottenendo così maggiore agilità e adattabilità.

L'AI ha trasformato in modo significativo le grandi aziende, rimodellando le operazioni commerciali e i processi decisionali attraverso soluzioni di analisi avanzate. Questa trasformazione si basa in larga misura sulla virtualizzazione dei dati, che funge da hub centrale, collegando flussi di dati in tempo reale da varie fonti, come i dati dei sensori e i log delle attrezzature, ed eliminando i silos di dati e la frammentazione.

La virtualizzazione dei dati non solo integra i dati in tempo reale, ma anche i dati storici provenienti da suite software complete utilizzate per varie funzioni, come la pianificazione delle risorse aziendali o la gestione delle relazioni con i clienti. Questi dati storici forniscono informazioni preziose su aree come i programmi di manutenzione, le prestazioni degli asset o il comportamento dei clienti, a seconda della suite.

Combinando dati storici e in tempo reale provenienti da diverse fonti, la virtualizzazione dei dati crea una visione completa e unificata dell'intero ecosistema di dati operativi di un'organizzazione. Questa visione olistica consente alle aziende di prendere decisioni basate sui dati, ottimizzare i processi e ottenere un vantaggio competitivo.

Con l'avvento dei chatbot basati su AI generativa, i foundation model utilizzano ora questo grande set di dati. Questi algoritmi analizzano i dati per scoprire modelli, tendenze e correlazioni nascosti, fornendo quindi informazioni preziose che consentono all'analisi avanzata di prevedere una serie di risultati. Queste previsioni possono identificare potenziali opportunità di business, come cambiamenti del mercato ed esigenze dei clienti, rilevare e prevenire in modo proattivo problemi e guasti del sistema e ottimizzare i programmi di manutenzione per ottenere la massima efficienza e tempi di attività massimi.

 1. Latenza e analisi in tempo reale

Sfida: 

L'accesso diretto ai dati archiviati comporta in genere una latenza inferiore rispetto al recupero dei dati virtualizzati, il che può ostacolare le analisi di manutenzione predittiva in tempo reale, dove la tempestività è fondamentale.

Considerazioni sulla progettazione:

Abbiamo bisogno di un duplice approccio per garantire informazioni in tempo reale e ridurre al minimo i ritardi nell'accesso ai dati virtualizzati. Innanzitutto, analizzeremo l'infrastruttura di rete e ottimizzeremo i protocolli di trasferimento dei dati. Ciò può comportare tecniche quali la segmentazione della rete per ridurre la congestione o l'utilizzo di protocolli più rapidi come UDP per determinati tipi di dati. Ottimizzando il trasferimento dei dati, riduciamo il tempo necessario per recuperare le informazioni di cui hai bisogno. In secondo luogo, implementeremo strategie di aggiornamento dei dati per mantenere un set di dati ragionevolmente aggiornato per l'analisi. Ciò potrebbe comportare l'utilizzo di processi batch per eseguire aggiornamenti incrementali dei dati a intervalli regolari, bilanciando la frequenza di aggiornamento con le risorse richieste. Trovare questo equilibrio è fondamentale: aggiornamenti troppo frequenti possono mettere a dura prova le risorse, mentre aggiornamenti poco frequenti possono portare a dati obsoleti e previsioni imprecise. Combinando queste strategie, possiamo ottenere sia una latenza minima che un nuovo set di dati per un'analisi ottimale.

2. Bilanciamento della frequenza di aggiornamento e della sollecitazione del sistema sorgente

Sfida: 

L'esecuzione continua di query sui dati virtualizzati per ottenere informazioni in tempo reale può sovraccaricare i sistemi di origine, influendo sulle loro prestazioni. Ciò rappresenta un problema critico per l'analisi predittiva o l'AI, che dipendono da frequenti aggiornamenti dei dati.

Considerazioni sulla progettazione:

Per ottimizzare la frequenza delle query per l'analisi predittiva e il reporting, è necessario progettare con attenzione il modo in cui si accede ai dati. Ciò significa concentrarsi sul recupero dei soli punti di dati critici e potenzialmente utilizzare strumenti di replica dei dati per l'accesso in tempo reale da più fonti. Inoltre, si può pensare di programmare o raggruppare il recupero dei dati per specifici punti cruciali, invece di eseguire interrogazioni continue, riducendo la pressione sui sistemi di dati e migliorando le prestazioni complessive del modello.

3. Astrazione del livello di virtualizzazione e vantaggi per gli sviluppatori

Vantaggio: 

Il livello di virtualizzazione nella piattaforma dati funge da livello di astrazione. Ciò significa che gli sviluppatori che costruiscono applicazioni di AI/ML o di data mining per il business, una volta che il livello di astrazione è pronto, non si preoccupano di dove sono memorizzati fisicamente i dati o dei loro dettagli di archiviazione specifici. Possono concentrarsi sulla progettazione della logica di base dei loro modelli senza impantanarsi nelle complessità della gestione dei dati. Questo porta a cicli di sviluppo più rapidi e a un'implementazione più veloce di queste applicazioni.

Vantaggi per gli sviluppatori:

Utilizzando un livello di astrazione, gli sviluppatori che lavorano sull'analisi dei dati possono concentrarsi sulla logica di base dei loro modelli. Questo livello funge da scudo, nascondendo le complessità della gestione dell'archiviazione dei dati. Ciò si traduce in tempi di sviluppo più rapidi in quanto gli sviluppatori non devono impantanarsi nelle complessità dei dati, portando in ultima analisi a un'implementazione più veloce dei modelli di manutenzione predittiva.

4. Considerazioni sull'ottimizzazione dello storage

Le tecniche di ottimizzazione dello storage, come la normalizzazione o la denormalizzazione, potrebbero non essere direttamente applicabili a tutte le funzioni di una specifica applicazione di analisi dei dati, ma svolgono un ruolo significativo quando si adotta un approccio ibrido. Questo approccio prevede l'integrazione dei dati acquisiti e dei dati accessibili tramite virtualizzazione all'interno della piattaforma scelta.

La valutazione dei compromessi tra queste tecniche aiuta a garantire un utilizzo ottimale dello storage sia per i set di dati acquisiti che per quelli virtualizzati. Queste considerazioni di progettazione sono fondamentali per creare soluzioni di apprendimento automatico efficaci utilizzando dati virtualizzati sulla piattaforma dati.

La virtualizzazione dei dati si è evoluta oltre la semplice innovazione. Si tratta di uno strumento strategico per migliorare le capacità di varie applicazioni. Un esempio lampante è costituito dalla piattaforma di virtualizzazione dei dati. Questa piattaforma facilita lo sviluppo di un'ampia gamma di applicazioni utilizzando la virtualizzazione dei dati, migliorandone significativamente l'efficienza, l'adattabilità e la capacità di fornire informazioni quasi in tempo reale.

Andiamo ad esaminare alcuni casi d'uso interessanti che mostrano il potere trasformativo della virtualizzazione dei dati.

1. Ottimizzare le supply chain per un mondo globalizzato

Nell'odierna economia globale interconnessa, le supply chain sono caratterizzate da vaste reti con dipendenze complesse. La virtualizzazione dei dati semplifica notevolmente questi sistemi intricati. Una piattaforma di virtualizzazione dei dati unifica i dati provenienti da numerose fonti, tra cui metriche di produzione, dettagli di monitoraggio della logistica e dati sulle tendenze di mercato. Questa visione completa rafforza le aziende, offrendo un quadro completo delle operazioni della loro intera supply chain.

Immagina di avere una visibilità illimitata su tutti gli aspetti. È possibile identificare in modo proattivo potenziali colli di bottiglia, ottimizzare i processi logistici e adattarsi alle mutevoli dinamiche del mercato in tempo reale. Il risultato è una catena del valore ottimizzata e agile in grado di offrire notevoli vantaggi competitivi.

2. Approfondimento del comportamento dei clienti: analisi dei clienti

La rivoluzione digitale ha reso la comprensione dei clienti fondamentale per il successo aziendale. Una piattaforma di virtualizzazione dei dati elimina i silos di dati. Questa piattaforma integra alla perfezione i dati dei clienti provenienti da vari punti di contatto, come i dati di vendita, le interazioni con il servizio clienti e le metriche di performance delle campagne di marketing. Questo panorama di dati unificato favorisce la comprensione completa dei modelli di comportamento e delle preferenze dei clienti.

Grazie a queste informazioni approfondite sui clienti, le aziende possono creare esperienze altamente personalizzate, promozioni mirate e innovare prodotti, al fine di allinearsi maggiormente con le esigenze dei clienti. Questo approccio basato sui dati promuove la soddisfazione del cliente e ne favorisce la fedeltà nel tempo, un aspetto chiave per avere successo nell'ambiente competitivo moderno.

3. Rilevamento proattivo delle frodi nell'era digitale

Le frodi finanziarie si evolvono costantemente, introducendo il complesso compito di individuarle in modo proattivo attraverso le piattaforme di virtualizzazione dei dati. La piattaforma identifica potenziali tentativi di frode in tempo reale virtualizzando e analizzando i dati provenienti da varie fonti, come log delle transazioni, modelli di comportamento degli utenti e dettagli demografici. Questo approccio non solo protegge le aziende dalle perdite finanziarie, ma favorisce anche la fiducia con la loro base di clienti, una risorsa cruciale nell'era digitale di oggi.

Il potenziale trasformativo della virtualizzazione dei dati è esemplificato da queste applicazioni di grande impatto. IBM® Cloud Pak for Data Platform e IBM Watsonx consentono alle aziende di sfruttare appieno la potenza dei propri dati, promuovendo l'innovazione e acquisendo un significativo vantaggio competitivo in diversi settori. IBM offre anche IBM Data Virtualization come motore di query comune e IBM Knowledge Catalog per la governance dei dati.

Siamo qui per aiutarti in ogni fase del tuo percorso di virtualizzazione dei dati.