Un’indagine recentemente condotta da Vanson Bourne per conto di Teradata – “The State of Analytics in the Cloud” – ha rilevato che l’83% delle più grandi organizzazioni globali ritengono che il cloud sia l’ambiente migliore per eseguire gli analytics: entro il 2023, la maggior parte delle organizzazioni intendono eseguire tutte le proprie analisi nel cloud. Il 91% afferma che gli analytics dovrebbero migrare sul cloud pubblico a un ritmo più veloce.
Secondo l’indagine, i maggiori ostacoli nel migrare gli analytics nel cloud sono la sicurezza (50%), l’attuale tecnologia immatura e a basse prestazioni (49%), la conformità normativa (35%) e la mancanza di fiducia (32%). Altre perplessità riguardano l’integrazione tecnologica e i talenti: il 30% ha difficoltà nel connettere i sistemi legacy con le applicazioni cloud, mentre il 29% degli intervistati cita come limite la mancanza di competenze interne.
I ricercatorihanno intervistato i senior technology leader di 700 grandi organizzazioni che operano a livello globale, con un fatturato globale medio annuo di 9,73 miliardi di dollari (19% con un fatturato fino ai 50 miliardi di dollari).
“I risultati parlano chiaro: il mercato converge sugli analytics nel cloud, ma molti degli attuali motori analitici cloud-only non hanno la potenza o la velocità per gestire i carichi di lavoro analitici a livello enterprise“, ha dichiarato Martyn Etherington, Chief Marketing Officer di Teradata. “E in proporzione il divario prestazionale per gli analytics nel cloud diventa ancora maggiore per le grandi organizzazioni.”
L’indagine rileva che le grandi organizzazioni sono più lungimiranti se si prende in considerazione l’uso che fanno degli analytics, dove si scopre che una su tre utilizza deep learning e machine learning complessi per potenziare l’intelligenza artificiale (IA); sono anche più esperte nell’utilizzo del cloud dal momento che un terzo di loro adotta già il cloud pubblico per l’intera azienda. Sfortunatamente, la combinazione di spostamento degli analytics nel cloud e il loro utilizzo sta avvenendo a un ritmo più lento rispetto ad altre applicazioni e carichi di lavoro aziendali.
I risultati in dettaglio
Gli intervistati utilizzano la BI, il data discovery e il data mining, e si stanno muovendo rapidamente verso analytics avanzati come l’intelligenza artificiale basata sul machine learning e il deep learning, indipendentemente dall’ambiente di distribuzione.
- Attualmente un intervistato su tre utilizza il deep learning e il machine learning complessi per potenziare l’IA. Questa percentuale sale al 68% degli intervistati se si includono le aziende che prevedono di adottare tecnologie di IA nei prossimi 12 mesi.
- Circa la metà effettua la visualizzazione dei dati e il data mining, numero che incrementa a circa tre quarti degli intervistati se si includono le aziende che prevedono di adottare queste tecnologie nei prossimi 12 mesi.
- I clienti sono la priorità principale in termini di casi d’utilizzo, con l’81% delle aziende che già utilizza o prevede di impiegare gli analytics per il servizio clienti nel giro di un anno. Inoltre, le aziende stanno già utilizzando, o pianificano di utilizzare entro i prossimi 12 mesi, gli analytics per casi d’uso marketing (77%) e vendite (76%).
Riguardo l’implementazione, le organizzazioni intervistate sono favorevoli al cloud, ma hanno delle perplessità sulla lentezza dell’adozione degli analytics nel cloud.
- Si stanno già muovendo verso il cloud in altre aree: il 35% sta attualmente utilizzando il cloud pubblico in tutta l’azienda e il 39% ha adottato il cloud pubblico in aree aziendali specifiche.
- Le aziende sono soddisfatte della loro esperienza con il cloud pubblico: il 92% è molto soddisfatta dell’uso che fa del cloud.
- Per l’83% il cloud pubblico è il migliore ambiente per eseguire gli analytics; solo il 16% non è d’accordo. Il 70% conviene sul fatto che gli analytics si stiano spostando verso il cloud a un ritmo più lento rispetto altre applicazioni e carichi di lavoro aziendali e il 91% afferma che gli analytics dovrebbero migrare più rapidamente sul cloud pubblico.
- Tra gli ostacoli nel migrare gli analytics su cloud troviamo: Sicurezza (50%), prestazioni insufficienti/eccessivamente immature (49%), normative (35%), mancanza di fiducia (32%), connessione di sistemi legacy con applicazioni cloud (30%), mancanza di competenze interne (29%), priorità per altre applicazioni (24%), insufficiente priorità di business (23%) e SLA standardizzati che non si adattano all’attività aziendale (14%).
- Il 63% delle aziende con fatturato oltre i 10 miliardi di dollari – rispetto al 41% di aziende con un fatturato di 250-500 milioni di dollari – percepisce l’attuale tecnologia come ostacolo considerandola poco performante e immatura.
