Cloudera, dati ‘affidabili’ oggi per un’AI ‘affidabile’ domani

Finance, Pubblica amministrazione, ma anche importanti aziende del settore Utility e Telco. In Italia sono tante le grandi realtà che hanno già investito nella data platform di Cloudera per assicurarsi una gestione scalabile e sicura dei dati grazie a servizi portatili e cloud-native. Per darne testimonianza, molte di queste realtà sono salite sul palco milanese del recente Evolve24, appuntamento che il vendor dedica ogni anno a clienti e partner di canale per promuovere la cultura del dato attraverso insight, novità tecnologiche e momenti di confronto su esperienze locali. Una tappa, quella di Milano, che quest’anno si è aggiunta a quelle di New York, San Paolo, Dubai e Singapore a riprova della rilevanza che il mercato italiano riveste nella strategia di crescita del vendor.

Tra le aziende che hanno presentato all’evento i propri use case: Enel (che utilizza in public cloud la piattaforma Cloudera per lo smart meter), Crédit Agricole (che sfrutta la tecnologia di Cloudera per sviluppare nuovi servizi in real time), Eutelsat (che usa Cloudera su public cloud Aws per analizzare i dati provenienti dai suoi satelliti e migliorare la qualità dei servizi offerti), Poste Italiane (che ha implementato Cloudera per migliorare l’efficienza della sua logistica attraverso il servizio Track & Trace), il Ministero di Giustizia (che ha mostrato sul palco un uso più efficiente dei dati in ambito pubblico) e il Comune di Milano (che usa Cloudera su public cloud Azure per migliorare i servizi ai cittadini).

Tutti use case di successo, che hanno dimostrato come la data platform del vendor permetta di migrare progressivamente verso il cloud pubblico, mantenendo la libertà di scegliere il provider, di spostare i workload da un cloud all’altro o di riportarli in-house. “Una flessibilità massima, essenziale per tutte quelle realtà attive in settori fortemente regolamentati, come PA e Finance, in cui la sicurezza dei dati rappresenta una priorità assoluta” afferma Fabio Pascali, regional vice president per Italia, Grecia e Cipro (nella foto in alto), sottolineando come il titolo dell’evento “Trusted Data Today for Tomorrow’s AI” abbia voluto evidenziare proprio come sicurezza dei dati e loro coerenza siano alla base della proposizione di Cloudera. E costituiscano oggi fattori decisivi nello sviluppo dei progetti legati all’intelligenza artificiale.

L’AI, tra sfide e voglia di sperimentare

Proprio a proposito di AI, l’evento è stato l’occasione anche per presentare i risultati di una recente indagine condotta da Cloudera e intitolata ‘The State of Enterprise AI and Modern Data Architecture’ con uno spaccato interessante sull’Italia. Basato su un sondaggio condotto su 700 responsabili IT, di cui 100 italiani, il rapporto ha analizzato le sfide e le barriere esistenti nell’adozione dell’AI all’interno delle aziende e le applicazioni più attuali. Ha, poi, esaminato i piani per l’adozione dell’AI, lo stato delle infrastrutture e i vantaggi di una gestione ibrida dei dati in relazione all’adozione dell’AI.

Dalle interviste è emerso che in Italia l’adozione dell’AI è più elevata rispetto alla media globale, con il 98% delle imprese (contro l’88% a livello mondiale) che dichiara di farne un qualche utilizzo. “Questo uso si concentra principalmente in due ambiti: l’interazione con i clienti e l’ottimizzazione dei processi. Molte organizzazioni, soprattutto appartenenti al settore finanziario e a quello dei servizi, hanno implementato chatbot e sistemi di content summarization per migliorare l’esperienza utente. L’ottimizzazione dei processi è, invece, più tipica del settore manifatturiero, dove l’uso dell’AI è impiegata per ottimizzare i processi produttivi e migliorare la qualità dei prodotti” spiega Pascali. Sussistono, comunque, ancora barriere al suo utilizzo: innanzitutto, c’è preoccupazione per la sicurezza e la privacy dei dati, rilevata da parte del 74% degli intervistati, cui si affiancano barriere legate al costo dell’infrastruttura necessaria per abilitare i progetti AI, tema rilevante per il 50% del campione, e quelle legate alla carenza di skill, aspetto preoccupante per il 50% degli intervistati.

Quello che emerge con chiarezza dall’indagine è che buona parte delle sfide relative all’AI sono riconducibili in ultima analisi all’affidabilità dei dati. Cercare di accedere a tutti i dati della propria azienda rappresenta, in generale, un processo decisamente ‘doloroso’: una frustrazione dovuta in Italia soprattutto a problemi legati all’incapacità di governare i dati tra le varie piattaforme (39%), ai tanti silos di dati (35%) e a una quantità eccessiva di informazioni disponibili (36%). Aree di frustrazione che indicano come a molte aziende manchi una architettura moderna, in grado di consentire un accesso ai dati unificato, ovunque essi si trovino e in modo sicuro, accessibile e affidabile.

“In questo scenario Cloudera si propone come soggetto aggregatore e semplificatore della gestione dei dati aziendali, mettendo a disposizione una piattaforma che garantisce sicurezza, governance e conformità ai vari progetti AI” puntualizza Pascali, ricordando la massima scalabilità di questa piattaforma, che può essere adattata alle esigenze di qualsiasi organizzazione. “Un’architettura end-to-end, che offre soluzioni che vanno dalla gestione del dato in ingresso al Real Time Analytics, dal data warehouse fino al lakehouse, e fornisce strumenti che facilitano l’adozione dell’AI con modelli pre-addestrati che abbattono tempi e costi d’adozione”.

Le alleanze strategiche con Nvidia e Snowflake

Evolve24 è stato anche palcoscenico di importanti annunci. Primi fra tutti, quelli relativi alle alleanze strategiche. Quella con Nvidia, in realtà, rappresenta un’estensione di un accordo già in essere e riguarda l’integrazione dei servizi Nvidia Nim nella piattaforma Cloudera, i cui clienti, d’ora in poi, possono sfruttare tutta la potenza delle Gpu di Nvidia per accelerare i progetti AI. Un accordo che va soprattutto a vantaggio di tutte quelle realtà che lavorano con una grande mole di dati e hanno bisogno di elaborazioni estremamente veloci. Al debutto, invece, l’integrazione tecnologica con Snowflake, accordo che punta a mettere a disposizione delle aziende un data lakehouse ibrido aperto e unificato, alimentato da Apache Iceberg. In questo modo le aziende potranno disporre di un’unica fonte di verità per dati, analisi e carichi di lavoro AI. La collaborazione tra Cloudera e Snowflake garantisce, tra l’altro, un’importante riduzione del total cost of ownership. Una riduzione in cui l’eliminazione dei silos di dati e metadati, la razionalizzazione delle pipeline e la semplificazione delle attività operative rappresentano fattori chiave. L’integrazione tecnologica consolida, poi, la sicurezza e la governance dei dati nel loro intero ciclo di vita. I clienti condivisi possono, infatti, applicare misure di sicurezza coerenti, monitorare l’origine e il movimento e gestire i metadati all’interno di un’unica piattaforma, on-premise o nel cloud.

Si amplia la suite di acceleratori per progetti ML

Per quanto riguarda gli annunci tecnologici, sul palco di Evolve24 Cloudera ha presentato i nuovi acceleratori per progetti di ML (AMP) pensati per ridurre il time-to-value dei casi d’uso AI. Ogni AMP, completamente open source, racchiude best pratice del settore e aiuta ad affrontare sfide complesse di machine learning. Tra tool in grado di accelerare l’implementazione di progetti AI e nuovi modelli pre-addestrati sono cinque gli strumenti ad oggi disponibili: Fine-Tuning Studio, pensato per fornire agli utenti un’applicazione e un ecosistema completo per la gestione, la messa a punto e la valutazione degli LLM; RAG con Knowledge Graph, sviluppato per offrire una dimostrazione di come alimentare un’applicazione RAG con un knowledge graph per catturare relazioni e contesti non facilmente accessibili dai soli archivi vettoriali; PromptBrew, in grado di offrire assistenza basata sull’intelligenza artificiale per creare prompt affidabili e ad alte prestazioni attraverso una semplice interfaccia utente; analisi dei documenti con Cohere CommandR e FAISS, che presenta RAG utilizzando CommandR come LLM e FAISS come archivio vettoriale; e, infine, Chat with Your Documents, che migliora le risposte dell’LLM, utilizzando il contesto grazie a una conoscenza interna creata sulla base di documenti caricati dall’utente.