IDC ha stimato per il 2018 una produzione globale di dati 33 ZB con una previsione per il 2025 di 175 ZB.
L’esplosione dei dati è una realtà che rappresenta un’importante opportunità per le aziende, che possono estrarre valore da questi dati, ma richiede anche la necessità di disporre di tecnologie in grado di scalare per gestire l’enorme mole di dati e per estrarre insights, oltre che un’infrastruttura che permetta di fare tutto ciò.
Per essere competitive infatti le aziende devono essere sempre più orientate ai dati per supportare le scelte di business e diventa sempre più fondamentali che le risposte che guidino tali scelte vengano date il più possibile in real time (per IDC entro il 2025 più di un quarto dei dati dovranno dare risposte in real time).
L’offerta di Google Cloud
Google Cloud offre nell’ambito dei dati una serie di servizi in modalità serverless che permettono di focalizzarsi sull’analisi del dato, la creazione di insights che consentano di andare a migliorare le prestazioni del business dando informazioni in real time.
“Questi servizi vanno dall’ingestion del dato, quindi dalla capacità di andare ad assorbire il dato anche con moli molto importanti e frequenze altrettanto importanti, l’elaborazione del dato, quindi la capacità di fare ad esempio il mach di diversi data source piuttosto che la decodifica del dato, lo storage del dato sia in modalità strutturata che in modalità destrutturata, l’analisi dei dati con motori quali BigQuery che permettono la computazione di anche decine di petabyte ai nostri clienti e infine la fruibilità del dato, quindi rendere disponibili a utenti che non hanno le conoscenze informatiche per andare a effettuare queste analisi” spiega Paolo Spreafico, Head of Customer Engineering di Google Cloud.
La Google Cloud Suite propone quindi una serie di servizi che permettono alle aziende di catturare il dato, elaborarlo, memorizzarlo e analizzarlo con l’utilizzo di vari motori come BigQuery che fanno le analisi e mettono a disposizione della comunità di business analyst piuttosto che innescare un team di data scientist che fanno un’analisi più raffinata per permetterne poi l’utilizzo a supporto delle decisioni di business.
Google Cloud mette quindi a disposizione una suite di servizi che permette di gestire tutto il ciclo di vita del dato.
Tra i clienti: Spotify, Generali, Telepass, Llyods Bank che hanno testato come la suite google consenta di abbattere il tempo in cui si riescono a generare questi insights.
Un passo verso il Machine Learning
Il passo successivo sarà poi quello di fare analisi di tipo predittivo ed addirittura prescrittivo. Entra qui la necessità di costruire tecnologie di machine learning, dove Google propone una novità importante come Cloud Auto ML, una rete neurale preparata da Google ma il cui hypertuning viene fatto con semplici configurazioni e sulla base di dati che il cliente può fornire.
Cloud AutoML è una suite di prodotti che consente agli sviluppatori con esperienze limitate nel campo del machine learning di addestrare modelli personalizzati d alta qualità in base alle esigenze aziendali. Cloud AutoML aiuta gli sviluppatori a costruire modelli ML per dati visivi, linguistici e strutturati come Auto ML Vision, Auto ML Video Intelligence, Auto ML Natural Language, Auto ML Translation, Auto ML Tables.
