L’evoluzione della data economy sta ridefinendo le strategie di competitività delle imprese. Il volume crescente di dati, la loro complessità e la necessità di integrarli nei processi decisionali, soprattutto attraverso l’Intelligenza Artificiale generativa, richiedono strumenti capaci di semplificare e velocizzare il data journey.
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In risposta a questa esigenza, il modello Platform as a Service (PaaS) dedicato ai dati si presenta come una soluzione in grado di democratizzare l’accesso agli analytics e alla scienza dei dati. Un esempio concreto è la nuova Data Platform lanciata da OVHcloud, che mette a disposizione delle aziende un ambiente cloud sicuro e integrato per raccogliere, elaborare, analizzare e visualizzare dati in modo agile e conforme alle normative europee.
Dai dati all’azione: i casi d’uso in diversi settori
Questa tipologia di piattaforme, come quella proposta da OVHcloud, non è solo una risposta tecnica, ma un vero e proprio abilitatore di valore per diversi settori economici. I casi d’uso spaziano dal retail alla sanità, passando per il settore finanziario e l’Industria 4.0:
- Retail ed e-commerce: analisi delle abitudini di acquisto dei clienti per personalizzare le campagne e prevedere le scorte di magazzino.
- Settore finanziario: valutazione dei rischi, rilevamento delle frodi e supporto al credito scoring.
- Sanità: analisi dei dati clinici per accelerare la ricerca e migliorare l’efficacia degli studi.
- Media e intrattenimento: monitoraggio delle performance pubblicitarie e analisi del sentiment del pubblico.
- Industria 4.0: ottimizzazione della supply chain, manutenzione predittiva e controllo qualità.
Intelligenza Artificiale e open-source: il futuro del data journey
Una delle caratteristiche distintive delle Data Platform as a Service è l’integrazione con tecnologie open-source e strumenti di Intelligenza Artificiale per facilitare ogni fase del data journey: dalla raccolta alla visualizzazione dei dati.
La piattaforma di OVHcloud, ad esempio, sfrutta il Lakehouse manager per raccogliere dati da una vasta gamma di fonti, come Apache Kafka, MongoDB, MySQL, Google BigQuery, garantendo una gestione fluida e scalabile. L’architettura si fonda su standard di settore come SQL ANSI, Python, Apache Iceberg, Spark, Jupyter notebooks, offrendo flessibilità e interoperabilità.
L’integrazione con la nuova funzione AI Endpoints permette inoltre di potenziare le analisi con modelli di IA per estrazione di dati da documenti, trascrizioni, pulizia dei dataset e rilevamento di anomalie, accelerando così l’adozione dell’AI nei processi aziendali.
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Sicurezza e sovranità: il cloud europeo come garanzia
Nella data economy, la sicurezza e la sovranità dei dati sono diventati requisiti fondamentali. Le Data Platform as a Service moderne, come quella di OVHcloud, rispondono a questa esigenza garantendo che i dati siano ospitati in data center europei, al riparo da normative extra-UE e in piena conformità con le regolamentazioni locali.
L’adozione di tecnologie open-source rafforza ulteriormente il controllo e la portabilità dei dati, assicurando alle aziende autonomia tecnologica e libertà di scelta.
Un modello flessibile: pay-as-you-go e controllo dei costi
Un altro vantaggio delle Data Platform as a Service è il modello di pricing flessibile, che consente alle aziende di adottare soluzioni avanzate senza vincoli rigidi. La piattaforma di OVHcloud, ad esempio, è disponibile con formula pay-as-you-go e prevede la possibilità di prenotare capacità, offrendo alle organizzazioni un controllo totale dei costi.
Questa flessibilità la rende ideale non solo per grandi imprese ma anche per Pmi, che possono così accedere a strumenti di data analytics avanzata e potenziare la propria competitività nella data economy.
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