Secondo un nuovo report di Hitachi Vantara gli istituti finanziari considerano la crescita dei dati la principale priorità in ambito storage, ma solo una minima parte sta investendo nelle infrastrutture AI-ready e nelle solide basi dati necessarie per gestire tale crescita su larga scala. La ricerca evidenzia che il 35% delle aziende indica la gestione della crescita dei dati come una delle principali priorità per lo storage, la percentuale più elevata registrata dall’indagine. Tuttavia, solo il 10% considera prioritaria l’adozione di soluzioni di storage e piattaforme dati AI-ready, mentre appena il 9% attribuisce priorità all’implementazione di hub dati centralizzati a supporto di governance, reporting, AI/ML e riutilizzo dei dati.
Basata su un sondaggio condotto a livello globale su 100 decision-maker del settore dei servizi finanziari operanti in ambito bancario, dei pagamenti e degli investimenti, la ricerca evidenzia un mercato ancora frammentato nel percorso di allineamento degli investimenti in storage a una strategia di lungo termine in materia di dati. Sebbene la gestione della crescita dei dati risulti la priorità più citata, è stata indicata solo da poco più di un terzo degli intervistati (35%), mentre altre priorità di breve termine si concentrano su temi quali governance, accessibilità e modernizzazione.
In particolare, il sondaggio ha rilevato che la seconda priorità più citata riguarda la garanzia della sovranità dei dati, della conformità normativa e di una governance basata su policy (30%). I risultati mostrano come i requisiti in materia di governance e sovranità dei dati stiano già influenzando il modo in cui gli istituti finanziari si preparano a un futuro guidato dall’intelligenza artificiale, tra cui:
- Il 99% degli intervistati afferma che le preoccupazioni legate alla sovranità dei dati influenzano la scelta di dove eseguire i carichi di lavoro di AI.
- Il 19% dichiara che tali preoccupazioni limitano in modo significativo la scalabilità o le prestazioni dei carichi di lavoro di AI.
- Per quanto riguarda i fattori ritenuti più importanti nella valutazione di una soluzione di object storage, il 65% indica il costo o il Total Cost of Ownership (TCO). Questa è una percentuale superiore di quasi 20 punti rispetto al secondo fattore più citato (resilienza e disponibilità dei dati, indicato dal 46% degli intervistati).
“Gli istituti finanziari riconoscono chiaramente che la gestione dei dati sta diventando sempre più complessa, ma molti non stanno ancora affrontando pienamente le esigenze dei propri ambienti”, ha dichiarato Octavian Tanase, Chief Product Officer, Hitachi Vantara. “Con l’aumento dei volumi di dati, le aziende hanno bisogno di piattaforme dati unificate in grado di integrare storage a blocchi, file e oggetti, così da ridurre la frammentazione, migliorare la visibilità e garantire una governance coerente dei dati mission-critical da cui dipendono gli istituti finanziari. Questo include sia i dati non strutturati utilizzati per analytics e intelligenza artificiale, sia i database mission-critical e i sistemi transazionali che supportano le attività core dell’organizzazione. Tale valorizzazione dei dati dipende dalla disponibilità e dalla resilienza necessarie per mantenere le informazioni accessibili, protette e pronte all’uso”.
Le preoccupazioni legate ai costi guidano le decisioni in materia di storage
La ricerca evidenzia inoltre perché queste priorità possano risultare difficili da conciliare. Nella scelta delle piattaforme di object storage, il 65% degli istituti finanziari indica il costo come il fattore più importante, a conferma di come le pressioni economiche di breve termine possano entrare in competizione con gli investimenti di più lungo periodo necessari per garantire accessibilità, governance e AI readiness. Questo equilibrio è particolarmente importante nel settore dei servizi finanziari, dove gli ambienti AI-ready devono disporre di object storage a supporto dei nuovi casi d’uso in ambito analytics, nonché di sistemi di storage a blocchi in grado di gestire le applicazioni mission-critical che continuano a sostenere le attività fondamentali in ambito bancario, dei pagamenti e degli investimenti.
I requisiti di sovranità dei dati aggiungono un ulteriore livello di complessità, soprattutto quando gli istituti finanziari devono stabilire dove possano risiedere i carichi di lavoro di AI e i dati. In particolare, il 23% limita i carichi di lavoro di AI a specifiche aree geografiche, il 21% addestra i modelli in modo centralizzato mantenendo i dati in locale e il 16% distribuisce le attività di training e inferenza tra diverse sedi per rispettare i requisiti di sovranità dei dati. Nel complesso, questi risultati mostrano come il controllo dei costi, la conformità normativa e la frammentazione dei modelli di implementazione possano complicare gli sforzi volti a costruire basi dati solide e AI-ready.
Sta emergendo un mercato a due velocità
L’adozione dell’object storage sta procedendo a ritmi diversi a seconda del grado di maturità delle organizzazioni. Se da un lato il 35% delle aziende dichiara di aver implementato soluzioni a livello enterprise, estese a più workload e team, dall’altro il 36% si trova ancora nelle fasi iniziali o pilota. Ne emerge un mercato a due velocità, in cui alcune istituzioni stanno sviluppando processi di gestione dei dati scalabili e integrati, mentre altre continuano a operare in ambienti di implementazione meno maturi.
Con l’espansione delle iniziative di AI e analytics da parte degli istituti finanziari, lo storage a oggetti e a blocchi stanno assumendo un ruolo sempre più importante come elementi fondamentali per l’archiviazione, la governance e il riutilizzo dei dati. Le moderne soluzioni di object storage possono aiutare le organizzazioni a connettere i dati tra team e carichi applicativi, supportare architetture data lakehouse e ridurre la necessità di complessi processi di movimentazione dei dati, che possono aumentare costi, rischi e complessità operative. Per gli istituti finanziari soggetti a stringenti requisiti normativi, questa base deve inoltre integrarsi con gli ambienti mission-critical di storage a blocchi che supportano database core, sistemi transazionali e altre fonti dati operative, da gestire attraverso infrastrutture di storage altamente sicure e resilienti.
“Agli istituti finanziari viene richiesto di gestire una quantità crescente di dati, distribuiti in diversi luoghi, garantendo al contempo controllo, resilienza e conformità normativa”, ha dichiarato Tanase. “Le moderne piattaforme di storage, come Virtual Storage Platform One di Hitachi Vantara, integrano sistemi di storage a blocchi, oggetti e file in grado di aiutare le organizzazioni ad affrontare questa complessità, supportando ambienti dati scalabili, governati e accessibili, che rispondono sia alle tradizionali esigenze di conservazione dei dati sia alle nuove esigenze legate all’intelligenza artificiale, comprese le architetture data lakehouse supportate da formati open table e funzionalità native S3 Tables.”
Attraverso l’ampio portafoglio VSP One, Hitachi Vantara aiuta le aziende a integrare funzionalità di storage a blocchi e a oggetti all’interno di una base dati sicura e resiliente a supporto di applicazioni mission-critical, piattaforme dati core e iniziative di AI su larga scala.
