L’integrazione dei dati multicloud al centro di Talend Summer 17

L’integrazione dei dati multicloud al centro di Talend Summer 17

Il supporto alle piattaforme Microsoft Azure, Google e Cloudera si aggiunge a quello di Aws per supportare le aziende nella ricerca di qualità in ogni ambiente.

di: Roberto Bonino del 12/07/2017 14:10

Big Data & Analytics
 
In un modo o nell’altro, i dati migrano progressivamente verso il cloud. Le aziende più strutturate, ma non solo loro, vivono ormai una comune situazione di sfruttamento di diversi servizi, ma questo tipo di approccio multicloud può generare problemi quando si tratta di gestire e integrare le informazioni.
Per indirizzare questo tema, lo specialista di data integration Talend ha messo a punto il tradizionale aggiornamento semestrale della propria piattaforma Data Fabric, ottimizzandola per la gestione di ambienti aziendali multicloud. Talend Summer 17 aiuta le aziende a trattare in modo continuativo le informazioni non più solo in ambiente Aws talend---camillo-moratti.jpg(Amazon Web Services), ma anche Microsoft Azure, Google, Cloudera e Snowflake, con appositi connettori: “In questo modo, i clienti possono integrare, bonificare e analizzare i dati per rafforzare l’innovazione e guadagnare in competitività, riducendo allo stesso tempo i costi di manutenzione e sviluppo”, ha sottolineato Camillo Moratti, Channel e Key Account Manager di Talend Italia.
La versione Summer 17 si focalizza in modo particolare sul supporto alla migrazione dei dati on premise verso ambienti cloud eterogenei, in modo da agevolare la creazione di data warehouse sulla nuvola, rafforzare la componente analitica e velocizzare il cosiddetto “time-to-insight”. Una specifica attenzione è stata posta sulla portabilità di lavori creati su una piattaforma cloud, in modo da poterli riutilizzare su altre. La scelta di utilizzare il linguaggio della piattaforma con la quale si genera l’integrazione consente di ridurre le tipiche complessità del mondo Big Data.
Oltre agli aspetti legati al cloud, Talend Summer 17 si propone di migliorare gli aspetti di qualità dei dati, con l’utilizzo di algoritmi di machine learning alimentati da Apache Spark e ottimizzati per il funzionamento con l’applicazione di Data Stewardship, che rende omogenei tutti i dati, anche quelli che l’algoritmo di machine learning non sa gestire in termini di eccezioni: “Da sottolineare anche la disponibilità di Big Data Metadata Management – evidenzia Felice Sandro Bellanti, Senior Pre-Sales Consultant – uno strumento che consente di importare metadati anche non strutturati da diverse piattaforme, per capire meglio quali dati siano rilevanti in uno specifico momento e dive si trovino. Si tratta di una funzionalità che assume peso per esempio nel contesto della prossima entrata in vigore del Gdpr, che richiede la comunicazione rapida da parte delle aziende dei data breach subiti”.
In Italia, Talend è presente in modo strutturato dallo scorso anno (dopo una prima esperienza qualche anno fa) e per questa prima parte del 2017 si sta mantenendo in linea con l’andamento complessivo della corporate, quindi con una crescita intorno al 40% e un totale di clienti salito a 35, con una decina di fresca acquisizione.
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