I dati nel mondo continuano a crescere: nel 2025 si arriverà a 200 zettabyte. Servono i data fabric, dice Mia-Platform

Il motivo per cui l'intelligenza artificiale non era riuscita a progredire significativamente negli anni '80 e '90 era la mancanza di dati, oltre alla potenza di calcolo insufficiente. Oggigiorno, invece, il problema è opposto: abbiamo troppi dati e gestirli è diventato difficile, in particolare quando si pensa che i dati archiviati a livello mondiale raggiungeranno i 200 zettabyte (ovvero 200 miliardi di TB) entro il 2025, secondo le stime. È per questo che è nato il concetto di "data fabric", che ha portato alla nascita di un mercato che si stima raggiungerà i 25 miliardi di dollari entro il 2032.

200 zettabyte di dati entro il 2025

È una cifra significativa quella offerta dalle stime di Cybersecurity Ventures, che vedono una crescita del 67% nella quantità di dati archiviati a livello globale.

Il problema di gestire l'enorme mole di dati di cui sono in possesso ora le aziende è che, nonostante gli sforzi, i dati continuano a essere frammentati e distribuiti su vari sistemi, fatto che ne rende l'accesso e l'elaborazione difficili. È per questo che è emerso negli anni il concetto di "data fabric", ovvero di uno "strato" logico che unifica le sorgenti di dati in modo tale che siano accessibili come fossero una cosa sola, superando così i famosi silos.

Nicolò Cambiasso, Head of Marketing di Mia-Platform, azienda italiana che sviluppa (tra le altre cose) anche soluzioni di data fabric, afferma che "si tratta in realtà di un approccio richiesto soprattutto da quei settori definiti «data intensive», ossia che hanno sempre più bisogno di dati in real time, come il retail, i servizi finanziari o il mondo della logistica". Sono poi in particolare due i fattori che rendono necessaria l'adozione di un data fabric: da un lato l'uso del cloud computing e dell'edge computing, che frammentano ulteriormente le sorgenti dei dati (e la loro archiviazione); dall'altro l'esplosione dei dispositivi IoT, che producono enormi quantità di dati che devono essere elaborati il prima possibile.

"Il data fabric consente la razionalizzazione dei dati, che servono poi ad alimentare l'intelligenza artificiale, rendendola così pronta all’uso: se i dati sono sparsi ovunque e quindi l’IA non riesce a leggerli e a capirne il significato, sarà difficile implementarla correttamente", afferma Cambiasso. Un dato importante, perché secondo il rapporto Gartner IT Symposium Research Super Focus Group del 2023 solo il 4% degli intervistati riteneva che i propri dati fossero pronti per l'IA, il 37% era ben posizionato per raggiungere quest'obiettivo e ben il 55% dichiarava che sarebbe stato difficile raggiungerlo.

"La qualità dei dati rappresenta una sfida cruciale per ottenere valore dall’intelligenza artificiale. È dunque fondamentale che le aziende si preparino a tutto questo, investendo in soluzioni di data fabric che consentano una gestione centralizzata e integrata dei dati, garantendo che questi siano di alta qualità, ben organizzati e facilmente accessibili. È inoltre essenziale anche sviluppare una cultura aziendale orientata ai dati, in cui tutti contribuiscano alla loro gestione. Solo così sarà possibile sfruttare appieno il potenziale dell'intelligenza artificiale, ottenere insight significativi e prendere decisioni strategiche basate su dati affidabili", afferma Cambiasso.