Fanno il loro debutto nuovi trend e tecnologie nella ricerca Gartner Hype Cycle for Data Management, 2018.

E precisamente: DataOps, private cloud database platform as a service (dbPaaS) e data management basato su machine learning (ML).

Il Gartner Hype Cycle for Data Management è indirizzato a CIO, Chief Data Officer (CDO) e altre figure responsabili di dati e analytics. La ricerca li aiuta a comprendere il livello di maturità delle tecnologie di data management che stanno valutando. Li assiste dunque nel fornire alle loro organizzazioni un ecosistema di gestione dei dati coesivo.

Secondo Donald Feinberg, Vice President Gartner, oggi c’è un minore focus sull’innovazione e più sull'esecuzione su vasta scala, nel data management. Per questo motivo sono solo tre le tecnologie che entrano nella fase di Innovation Trigger.

Quella di Innovation Trigger è la prima fase dell’Hype Cycle. Quella in cui una scoperta, una dimostrazione pubblica, il lancio di un prodotto o altro evento generano un interesse significativo per la stampa e l'industria.

Inoltre, sempre più fornitori stanno passando a un modello di delivery cloud-first, che accelera diverse tecnologie. Come ad esempio dbPaaS e integration platform as a service (iPaaS).

Gartner Hype Cycle for Data Management, 2018
Fonte: Gartner (settembre 2018)

Secondo Gartner, dbPaaS è a meno di due anni dall'adozione commerciale mainstream. La funzionalità in-memory sta diventando sempre più ampiamente disponibile e pervasiva in tutte le tecnologie di data management.

Si tratta, spiega ancora Feinberg, più di piattaforme di delivery che di tecnologie. Pertanto possono muoversi più rapidamente verso il Plateau of Productivity.

Data management: gli Innovation Trigger del 2018

DataOps è una metodologia di data management collaborativa. È incentrata sul migliorare comunicazione, integrazione e automazione dei flussi di dati tra responsabili dei dati e consumatori all'interno di un'organizzazione.

Proprio come DevOps, DataOps non è un dogma rigido, ma una pratica basata su principi. Influenza il modo in cui i dati possono essere forniti e aggiornati, per soddisfare le esigenze di chi li usa in azienda.

L’offerta Private cloud dbPaaS fonde l'isolamento delle piattaforme di database private cloud con il self-service e la scalabilità del cloud pubblico. Recentemente hanno iniziato a comparire nei portfolio dei fornitori e offrono un'esperienza cloud in un data center on-premises.

Secondo gli analisti di Gartner il Private cloud dbPaaS può svolgere il ruolo di una tecnologia di transizione. Nel frattempo che le aziende sviluppano la loro strategia cloud a lungo termine.

Un rudimentale machine learning è stato utilizzato nei prodotti di data management fin dagli anni '70. Oggi, con l'aumento della disponibilità di librerie ML e AI, i vendor utilizzano varianti moderne di ML. Le utilizzano per molte operazioni di self-management all'interno del software di gestione dei dati. Queste soluzioni non solo ottimizzano l'utilizzo dei prodotti stessi, ma suggeriscono nuovi design, schemi e query.

Maggiori informazioni sul sito Gartner.

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