Immagine generata con l'AI
Può destare stupore di primo acchito l’accordo da poco annunciato fra Cloudera e Snowflake, due aziende entrambe impegnate sul fronte della gestione e dell’integrazione dei dati: “Nell’era dell’AI e delle sfide che si porta dietro, non si può fare a meno della coopetition”, precisa Fabio Pascali, regional vice president Italy, Greece, Cyprus di Cloudera. “L'eliminazione dei silos di dati e metadati, la razionalizzazione delle pipeline e la semplificazione delle attività operative consentiranno ai clienti comuni di ottenere una significativa riduzione del total cost of ownership dei loro data stack”.
In termini pratici, Cloudera ha esteso l'interoperabilità Open Data Lakehouse a Snowflake, consentendo l'accesso ai propri data lakehouse tramite il catalogo Apache Iceberg Rest. Gli utenti Snowflake potranno ora interrogare i dati archiviati sulla soluzione di archiviazione di oggetti Ozone di Cloudera direttamente dalla loro piattaforma, mentre i clienti Cloudera potranno utilizzare il motore di business intelligence di Snowflake.
Cloudera ha recentemente annunciato anche il lancio di sei nuovi acceleratori di machine learning (Amp), puntando sulla capacità di adattare e personalizzare le soluzioni AI in base alle specifiche esigenze delle aziende. Gli Amp sono progetti completi basati sul machine learning, che possono essere distribuiti con un clic dalla piattaforma Cloudera. Gli aggiornamenti più recenti comprendono Fine-Tuning Studio v(applicazione per la gestione, il perfezionamento e la valutazione degli Llm), Rag con Knowledge Graph (per acquisire relazioni e contesto a cui è difficile accedere utilizzando solo i database vettoriali), Chat with Your Documents e PromptBrew (assistente per la creazione di prompt attraverso una semplice interfaccia utente).
Fabio Pascali, regional vice president Italy, Greece, Cyprus di Cloudera
Accanto agli annunci di prodotto, Cloudera ha anche fornito dettagli sul mercato italiano dell’AI, sulla base di una ricerca già anticipata prima dell’estate. Spicca come il 98% delle grandi imprese abbia già adottato l’AI in qualche forma, superando il dato globale fermo all’88%: “Siamo ancora in una fase iniziale”, puntualizza Pascali, “ma il livello di estensione è sorprendente e apre all’idea che presto si andrà in direzione della creazione di nuovi servizi e prodotti”.
Parmangono, tuttavia, barriere da superare sia dal punto di vista infrastrutturale che sulla cultura del dato. Solo il 19% delle aziende italiane, infatti, ha adottato architetture di data lakehouse e il 50% cita la mancanza di un'adeguata infrastruttura di dati come ostacolo principale a un'ulteriore adozione dell'AI. Inoltre, il 53% è preoccupato per la sicurezza e l'affidabilità dei dati, il 45% per i crescenti costi di gestione dei dati e il 44% per i problemi di conformità e governance: “Constatiamo come i nostri interlocutori spesso citino l’eccessiva quantità di dati e la difficoltà di estrarre valore da diverse architetture, permanendo silos complessi da smobilitare”, commenta Pascali. “Noi stiamo affrontando con diversi clienti progetti di consolidamento e ci interfacciamo in modo crescente con figure di chief data officer attualmente in forte sviluppo in Italia”.