Nel panorama in continua evoluzione dell’Enterprise Data Management (EDT), l’anno 2023 ha visto un cambiamento di paradigma, guidato dall’infusione di tecnologie di intelligenza artificiale generativa. Questi progressi non solo hanno rimodellato il modo in cui le aziende affrontano i dati, ma hanno anche posto le basi per un futuro incentrato sui dati. Mentre approfondiamo il percorso di trasformazione dell’EDT, la parola chiave “Generative AI” è al centro dell’attenzione, sottolineando il ruolo fondamentale che questa tecnologia ha svolto nel plasmare il panorama della gestione dei dati aziendali.
La rivoluzione dell’intelligenza artificiale generativa nell’EDT – Un anno in rassegna
La prima area di trasformazione risiede nella gestione dei dati, dove l’attenzione si è spostata verso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per migliorare il modo in cui i dati vengono organizzati e accessibili. Allo stesso tempo, il settore del cloud dati ha registrato una crescita sostanziale, con le aziende che hanno adottato soluzioni flessibili e scalabili basate sul cloud. Questa tendenza ha facilitato l’integrazione di strumenti che gestiscono dati non strutturati, fornendo un approccio completo all’utilizzo dei dati.
Nel campo della protezione e della governance dei dati, c’è stato uno sforzo continuo per rafforzare le misure di sicurezza. Le tecnologie di database, potenziate dall’intelligenza artificiale generativa, hanno migliorato l’efficienza nella gestione e nell’elaborazione di grandi volumi di dati. L’integrazione dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico (ML) ha ulteriormente rafforzato queste piattaforme, consentendo risultati analitici più profondi e approfonditi.
Fondere l’intelligenza artificiale con la gestione dei dati: un’evoluzione simbiotica
Durante il keynote di Dreamforce, il CTO di Salesforce Parker Harris ha sottolineato la natura trasformativa della rivoluzione dell'intelligenza artificiale sottolineandone la connessione intrinseca a una rivoluzione dei dati più ampia. Questo sentimento sottolinea la relazione simbiotica tra intelligenza artificiale e dati. Mentre le aziende sfruttano l’intelligenza artificiale generativa per ottenere insight più approfonditi, la maggiore accessibilità dei dati rivoluziona la gestione delle informazioni. Le aziende possono ora attingere a fonti di dati precedentemente inaccessibili, sbloccando informazioni preziose che un tempo venivano trascurate.
Le piattaforme cloud di dati stanno subendo una rivoluzione
L’incorporazione dell’intelligenza artificiale nelle piattaforme cloud di dati ha segnato un passo avanti significativo nell’elaborazione e nell’analisi dei dati. Google, Salesforce, IBM e AWS hanno guidato questa rivoluzione con progetti come Gemini, Duet AI, Vertex AI, Einstein 1 Platform, Data Cloud Vector Database e watsonx. Queste innovazioni hanno dimostrato l’impegno per il progresso dell’intelligenza artificiale e lo sviluppo di sofisticate soluzioni di gestione dei dati.
Con la privacy e la sicurezza dei dati al centro dell’attenzione, l’automazione basata sull’intelligenza artificiale è emersa come un attore chiave nella gestione dei processi di conformità e sicurezza informatica. Veeam, Rubrik, Cohesity e Commvault hanno introdotto soluzioni che enfatizzano la resilienza dei dati, il cloud di sicurezza, il rilevamento delle minacce basato sull'intelligenza artificiale e la protezione dei dati basata sull'intelligenza artificiale. L’attenzione si è spostata verso la garanzia di un rapido recupero dei dati e un monitoraggio proattivo per mitigare i rischi di violazione dei dati e minacce informatiche.
Trasformazioni degne di nota nella tecnologia dei database
I progressi nell’integrazione di AI e ML hanno trasformato la tecnologia dei database. La ricerca vettoriale AI di Oracle nel database 23c ha semplificato le interazioni, mentre MongoDB ha introdotto funzionalità di crittografia interrogabili. Collaborazioni come AWS e IBM che integrano Amazon Relational Database Service con IBM Db2 hanno mostrato la tendenza delle aziende a formare ecosistemi integrati per opzioni di storage scalabili e diversificate.
Le tecnologie di intelligenza artificiale generativa hanno svolto un ruolo cruciale nel migliorare le capacità di integrazione dei dati. Super iPaaS di Software AG, le funzionalità generative abilitate all'intelligenza artificiale di Cloudera e la piattaforma cloud di gestione intelligente dei dati di Informatica hanno esemplificato il passaggio del settore verso l'adozione di architetture data Lake house. Queste architetture combinano data lake e data warehouse, affrontando le sfide legate alla gestione di tipi di dati grandi e diversificati in diversi settori.
Navigare nel futuro basato sui dati nel 2024
In quest’era guidata dall’intelligenza artificiale , il tema che emerge è l’importanza fondamentale dei dati per le imprese. Il successo dell’intelligenza artificiale dipende dalla qualità dei dati che elabora. Con l’avanzare della tecnologia AI e il miglioramento della qualità dei dati, la relazione simbiotica tra personalizzazione basata sull’intelligenza artificiale e coinvolgimento del cliente diventa una pietra angolare della moderna strategia aziendale. L’enfasi sulla qualità dei dati è fondamentale per migliorare le prestazioni dell’IA, ponendo le basi per un 2024 in cui l’accuratezza e la pertinenza dei dati saranno al centro dell’attenzione, garantendo insight affidabili sull’IA. Mentre ci avviciniamo al 2024, come possono le aziende garantire l’accuratezza e la pertinenza dei propri dati per massimizzare il potenziale dell’intelligenza artificiale generativa nel fornire insight affidabili e migliorare il coinvolgimento dei clienti?