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Spazio ai tool di Big Data and Analytics

Spazio ai tool di Big Data and Analytics

07 Novembre 2017 Gian Carlo Lanzetti
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Gian Carlo Lanzetti
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Secondo IDC, questo mercato esploderà letteralmente passando da un valore a livello mondiale di 420 milioni di dollari nel 2016 a oltre 1,8 miliardi nel 2021.

L’effetto combinato di paradigmi come l’Internet of Things e la Digital Transformation sta portando un rinnovamento sostanziale tanto nel comparto dei servizi quanto in quello produttivo. Da un lato, la propagazione di sensori e dispositivi intelligenti, in modo sempre più capillare e in alcuni casi oltre i confini più esterni delle reti; dall’altro, la digitalizzazione sempre più radicale dei processi aziendali.

L’insieme di tali fenomeni pone una sfida fondamentale ai decision maker: come impiegare in modo sistematico e in tempo reale i dati aziendali per indirizzare le decisioni sia a livello strategico che operativo? L’obiettivo è quello di concretizzare un nuovo modello di automazione organica, distribuita e connessa, che venga abilitato dalla sinergia tra piattaforme di edge computing, networking, security e data center, e piattaforme di advanced analytics.

Tutto questo sta alimentando un nuovissimo mercato che IDC annuncia in enorme espansione, quello dei tool software di Big Data and Analytics (BDA) per l’IoT, che abbraccia casi d’uso basati tanto su sistemi analitici centralizzati quanto su soluzioni dispiegate perimetralmente. Secondo IDC, questo mercato esploderà letteralmente passando da un valore a livello mondiale di 420 milioni di dollari nel 2016 a oltre 1,8 miliardi nel 2021, con un tasso di crescita annuale composto superiore al 34%.

Si tratta di una previsione che già tra sei mesi potrebbe rivedere al rialzo, soprattutto perché sta accelerando la richiesta di soluzioni BDA in grado di gestire l’elaborazione dei dati là dove questi vengono creati e hanno un valore di contesto, riducendo al minimo il tempo di latenza “decisionale” e trasferendo al data center l’informazione necessaria. Inoltre, sottolinea IDC, sta diventando essenziale l’impiego di algoritmi di data analysis sempre più sofisticati come le learning networks, per analizzare in real-time il flusso di dati prodotti dalla moltitudine di sensori e dispositivi che tracciano i processi produttivi.

 

 

 

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