Cloud Private for Data, l'idea di IBM per l'AI in azienda

Cloud Private for Data comprende i servizi necessari a implementare una infrastruttura di raccolta, gestione e analisi dei dati. Da affiancare con un nuovo team di consulenti.

Autore: Redazione ImpresaCity

Le aziende sono certamente interessate a introdurre al proprio interno tecnologie di intelligenza artificiale, il processo però non è tecnicamente banale perché richiede di implementare un'architettura completa che vada dalla raccolta all'analisi dei dati, passando ovviamente per i vari aspetti della loro gestione. IBM ha attivato una nuova piattaforma cloud che può aiutare in questa evoluzione: IBM Cloud Private for Data.

La piattaforma fa parte di IBM Cloud Private e comprende una gamma di microservizi che insieme realizzano un ambiente integrato per l'analisi dei dati e lo sviluppo di applicazioni. Tecnicamente è un layer applicativo basato su una infrastruttura virtualizzata a container controllata via Kubernetes. IBM sottolinea che la si può attivare in pochi minuti e che comprende le funzioni necessarie a estrarre i dati rilevanti, eseguire analisi ad hoc, sviluppare modelli analitici di machine learning e implementarli in produzione.



IBM ha curato il particolare l'aspetto della protezione dei dati, essendo Cloud Private for Data una piattaforma che quasi sempre andrà ad analizzare i dati critici dell'operatività d'impresa. Per questo i dati sono mantenuti sempre in un ambiente protetto e controllato, in quello che IBM stessa definisce "un layer di data infrastructure per l'AI dietro il firewall".

In futuro, comunque, IBM prevede di rendere Cloud Private for Data disponibile su altre piattaforme cloud e anche in versioni specifiche per mercati verticali. Sono citati il Finance, la Sanità e il manufacturing.



Parallelamente, IBM ha anche dato vita a un servizio di consulenza per assistere i clienti nello sviluppo di soluzioni AI. Battezzato Data Science Elite Team, è un gruppo che comprende esperti di vari settori collegati all'AI, in particolare data scientist e tecnici di machine learning, che possono assistere i clienti on-site.

Più in dettaglio, il Data Science Elite Team attiva un workshop in cui affronta un particolare caso d'uso del cliente e lo scompone in tre o quattro progetti che possono essere completati ciascuno in due-tre settimane. Attualmente il team comprende una trentina di esperti che stanno già collaborando con una cinquantina di clienti. Il team dovrebbe arrivare a oltre 200 risorse entro i prossimi anni.

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