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| BusinessIBM e i 100 milioni da investire nella ricerca per l'analisi dei BIG DATA
di Stefano Bellasio
IBM mette sul piatto 100 milioni di dollari da investire nella ricerca per migliorare l'analisi e la gestione delle grandi basi di dati: nell'era dell'informazione il numero di petabytes di dati prodotti ogni giorno è in continua crescita e le aziende necessitano di software ad hoc per l'analisi di questi dati, con la possibilità di "capirne" rapidamente il significato o utilizzarli all'interno dell'azienda.
Ad oggi basta guardare al successo di Hadoop per capire che l'esigenza di poter analizzare grandi quantità di dati, con server distribuiti, è reale e in futuro diverrà fondamentale per tutte quelle realtà che producono e immagazzinano dati. Gli ultimi anni hanno dimostrato che la possibilità di analizzare i dati con strumenti precisi può aiutare notevolmente le aziende nella loro crescita: la sola analisi approfondita delle performance di vendita di un grande store online può consentire ampi margini di miglioramento. Il numero di dati trattato è però quasi sempre molto elevato, e da qui la necessità di studiare nuovi software: IBM dice di avere già oggi oltre 20 servizi dedicati al data mining per le aziende.
I dati vengono prodotti via software o via hardware, anche nel mondo dell'industria, dove sono presenti centinaia di sensori che rilevano e salvano dati, ma non presentano alcuna possibilità di analisi. IBM sta studiando una serie di nuovi sistemi orientati proprio all'analisi di dati provenienti da più fonti di informazione, capaci di eliminare il "rumore" presente al loro interno e mostrare esclusivamente le informazioni più interessanti.
Il data mining è una delle sfide del mercato IT di oggi, IBM ha milioni di clienti enterprise interessati a poter analizzare velocemente i loro dati e sta predispondendo una serie di soluzioni anche in ambiente cloud per aiutarli. Cloud Workload Analysis, per esempio, consente alle organizzazioni di avere un quadro complessivo del loro workload a livello globale, su più data center, e decidere quali servizi possono essere spostati nella cloud e quali devono invece rimanere nel data center aziendale.