Business Data Lake, il framework EMC per il Big Data

Business Data Lake, il framework EMC per il Big Data

Semplificare l’accesso a infrastrutture Big Data, permettendo di trarre massimo vantaggio dall’analisi dati di nuova generazione

di: Piero Macrì del 25/03/2015 17:26

Big Data & Analytics
 
Dalla federazione d'imprese EMC-VmWare-Pivotal-RSA nasce Business Data Lake (BDL), infrastruttura integrata per il Big Data. Ciascuna delle quattro aziende rende disponibili i singoli tasselli che vanno a comporre lo stack tecnologico d'insieme: EMC lo storage, VmWare i layer di virtualizzazione e orchestrazione, Pivotal, la cloud company di nuova generazione, la suite Big Data, ed RSA la componente di security (Nell’immagine il framework di riferimento dell'infrastruttura).

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Semplificare l’accesso delle aziende a infrastrutture Big Data,
permettendo loro di trarre il massimo vantaggio dall’analisi secondo la logica sottostante la nuova disciplina informatica, ovvero trattamento di grandi volumi di dati eterogenei, strutturati e non strutturati, in real time o near real time. E’ con questo intento che Emc ha messo a punto Business Data Lake, framework a supporto di nuove istanze per l’analisi dei dati. Basata su tecnologia open source Data Lake permette anche l’integrazione di piattaforme analitiche di terze parti come SAS e Tableau.
Appare evidente che intraprendere un percorso Big Data significa confrontarsi con un ambiente dove entrano in gioco, al di là delle mere tecnologie infrastrutturali, di virtualizzazione e di storage, le componenti software open source che si sono affermate in questo ultimo decennio. Le organizzazioni che riusciranno a comprendere i vantaggi e i benefici che potranno trarre dal Big Data dovranno pertanto acquisire e maturare esperienza con queste tecnologie.
Se fino a questo momento, all’interno delle aziende, si è prevalentemente lavorato su tecnologie relazionali, dedicate ad elaborazione dati in ambienti transazionali, si apre oggi una nuova sfida che comporta, per l’appunto, la capacità di confrontarsi con una logica open source Hadoop-MapReduce.
Ma al di là del mero aspetto tecnologico che tende, quindi, con iniziative di questo genere, ad andare a semplificarsi, conta soprattutto la capacità nell’individuare i presupposti per lo sviluppo di soluzioni Big Data. Si tratta di identificare quali sono i dark data che esistono all’interno dell’ecosistema del proprio business in grado di portare  vantaggio competitivo ed efficienza.
Affinché i vendor possano avere successo nel portare in azienda tecnologia Data Lake o succedanea deve crescere nelle aziende la sensibilità verso le opportunità che possono nascere dallo sviluppo di una nuova data analysis: quanto differisce quest’ultima dalla tradizionale Business Intelligence, quali competenze è necessario acquisire e, in ultima istanza, identificare le opportunità di un progetto Big Data.
Come per tutti gli investimenti che oggi si fanno nelle aziende, deve esserci chiarezza sugli obiettivi che si vogliono raggiungere e sul possibile  ritorno dell’investimento. Ecco perché è importante che anche da parte dei vendor non vi sia soltanto la capacità di formulare prefabbricati per analytics di nuova generazione. Serve la capacità di orientare il cliente, trovare, per ogni settore di industry, best practice che possano contribuire a considerare il Big Data una vera opportunità di business.
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