Multimodal Data Processing Architecture

Ci concentriamo su un'architettura di elaborazione dati multimodale, specializzata in AI/ML e in casi d'uso operativi, in grado di supportare le esigenze analitiche tipiche dei data warehouse.

Questo modello è una soluzione alternativa a quella orientata alla Business Intelligence, basata sui data warehouse. Alla base del sistema ci sono i concetti di data lake e data lakehouse.

Cloud first

Si tratta di giustificare la scelta di soluzioni on-premise piuttosto che quelle cloud. Nonostante alcune aziende siano riluttanti nei confronti delle soluzioni cloud, i vantaggi offerti dal cloud sono troppi per contestare la scelta: time to market più rapido, scalabilità, nessun costo iniziale di licenza/hardware, costi operativi inferiori.. In sostanza, ci permette di esternalizzare i processi non essenziali e di concentrarci su ciò che conta di più per l'azienda.

Data Lake e Data Lakehouse

Un data lake è un repository centralizzato che consente di archiviare e gestire tutti i dati strutturati e non strutturati su qualsiasi scala. Sono tradizionalmente orientati all'elaborazione avanzata dei dati operativi e al ML/AI.

Il concetto di data lakehouse aggiunge loro un robusto livello di storage abbinato a un motore di elaborazione (spark, presto, ...) per potenziarlo con capacità di data-warehousing, rendendo i data lake adatti anche a carichi di lavoro analitici.

Questa architettura è sempre più riconosciuta e supportata da un'ampia gamma di fornitori, tra cui Databricks AWS, Google Cloud, Starburst e Dremio, oltre che da fornitori di data warehouse come Snowflake.

Artificial Intelligence & Machine Learning

L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) hanno registrato un enorme balzo in avanti negli ultimi anni, soprattutto grazie alla maggiore disponibilità di risorse di calcolo (GPU più veloci, memorie più grandi) e di dati. L'intelligenza artificiale ha raggiunto o superato le prestazioni umane in molti ambiti: la guida autonoma è ormai una realtà e i social network utilizzano abbondantemente Machine Learning per individuare contenuti dannosi e pubblicità mirate, mentre le reti generative come GPT-3 di OpenAI o Imagen di Google potrebbero cambiare la prospettiva nella ricerca dell'intelligenza artificiale generale (AGI).

LIntelligenza Artificiale e Machine Learning non sono più il futuro a cui guardare, ma il presente.

Questa architettura è sempre più riconosciuta e supportata da un'ampia gamma di fornitori, tra cui Databricks AWS, Google Cloud, Starburst e Dremio, oltre che da fornitori di data warehouse come Snowflake.

Decision Intelligence

L'interpretazione continua dei dati, la scoperta di modelli e la presa di decisioni tempestive basate su dati storici e in tempo reale, la cosiddetta Decision Intelligence, giocherà un ruolo cruciale nella definizione delle strategie aziendali e sarà una delle applicazioni più diffuse dell'apprendimento automatico.

Infatti, Gartner stima che, entro 3 anni, più del 50% di tutte le iniziative aziendali richiederá Decision Intelligence e, entro il 2023, più di un terzo delle imprese avrà analisti che praticano Decision Intelligence, compreso il Decision Modeling.

MLOps & AI Engineering

MLOps and AI Engineering si concentrano sull'operatività dei modelli di AI per integrarli nel ciclo di vita dello sviluppo del software e renderli robusti e affidabili. Secondo Gartner, questo approccio genererà un valore tre volte superiore a quello della maggior parte delle aziende che non lo utilizzano. Questo approccio mira a rendere il software alimentato da ML riproducibile, testabile ed evolvibili, garantendo che i modelli vengano distribuiti e aggiornati in modo controllato ed efficiente.

L'importanza di MLOps risiede nella capacità di migliorare la velocità e l'affidabilità della distribuzione dei modelli di ML, riducendo al contempo il rischio di errori e migliorando le prestazioni complessive dei modelli.

Data Democratization

I data lake non forniscono alcun valore aziendale in modo isolato. La raccolta, l'archiviazione e la gestione dei dati sono un costo. I dati diventano (incredibilmente) preziosi quando vengono utilizzati per produrre informazioni, suggerimenti e azioni. Per far sì che la magia avvenga, i dati devono essere accessibili e disponibili a tutti in azienda. In altre parole, le organizzazioni dovrebbero investire in una cultura data-driven a livello aziendale e puntare a una vera e propria democratizzazione dei dati.

I dati devono essere considerati una risorsa strategica che viene valorizzata e sfruttata in tutta l'organizzazione. I manager, a partire dai livelli C, devono rimuovere gli ostacoli e creare le condizioni per l'accesso ai dati da parte delle persone che ne hanno bisogno, eliminando gli ostacoli, i colli di bottiglia e semplificando i processi.

La creazione di una cultura dei dati e la loro democratizzazione consente alle organizzazioni di sfruttare appieno le loro risorse di dati e di fare un uso migliore degli approfondimenti basati sui dati. Dando ai dipendenti la possibilità di utilizzare i dati, le organizzazioni possono migliorare il processo decisionale, promuovere l'innovazione e stimolare la crescita aziendale.