Secondo Cisco la data analytics trarrà vantaggio dalle migliori prestazioni per il trasferimento dei dati della tecnologia 5G di nuova generazione. La maggiore velocità del 5G porterà benefici ai processi di analisi dei dati. Tuttavia, avverte al tempo stesso Cisco, le imprese devono considerare anche alcuni rischi indesiderati correlati con il 5G.
I dati sono oggi sempre più importanti per la maggior parte delle operazioni aziendali. Pertanto, la connettività di prossima generazione è fondamentale, sottolinea Cisco nel suo blog, con un articolo firmato da Dan Sullivan. I dati aziendali richiedono velocità e prestazioni elevate, e fino a poco tempo fa la connettività non riusciva a tenere il passo.
Tuttavia l’ultima generazione della tecnologia cellulare, il 5G, è progettata per incrementare notevolmente la velocità e la reattività delle reti wireless.
5G e WiFi 6 aprono una nuova era nella data analytics
Cisco però evidenzia come sia importante rilevare che la tecnologia 5G non funzionerà da sola nel migliorare le esperienze wireless. Sarà coadiuvata da altri progressi della tecnologia wireless, tra cui WiFi 6, la prossima generazione del WiFi, basata sulla tecnologia 802.11ax.
WFi 6 fornirà il supporto necessario per i servizi wireless nelle aree congestionate, quali aeroporti e università. E per le esigenze di densità dei dati ad alto volume, come il video. Questi miglioramenti nella velocità e nelle prestazioni interagiscono per rendere le esperienze data-intensive più semplici e veloci.
Con il loro ampio potenziale in trasmissione dati, bassa latenza e capacità di gestione della rete, 5G e Wi-Fi 6 inaugureranno una nuova era nella raccolta e analisi dei dati. Le aziende avranno accesso ai dati in volumi che erano semplicemente troppo elevati per essere raccolti, prima dell’avvento di 5G.
Valutare benefici e rischi
Ma come dovrebbero le aziende valutare i vantaggi del 5G nel raccogliere e analizzare nuovi data set? E come dovrebbero valutarne i rischi?
Nello sviluppare le strategie di data management, le aziende devono considerare gli ovvi costi di trasmissione e archiviazione. Ma anche i rischi inerenti alla sicurezza e alla privacy.
Le aziende dovranno anche ripensare e semplificare le practice di gestione dei dati. Nonché sviluppare metodi innovativi per estrarre valore da un mare di dati in continua espansione. Senza trasformare i dati grezzi in informazioni utilizzabili, tali dati sono di scarsa utilità. Le imprese devono dunque abbinare l’analisi dei dati con una combinazione di strumenti innovativi e buon senso.
Cisco mette quindi in evidenza alcuni aspetti critici che le aziende dovrebbero considerare.
Gli aspetti critici da considerare
Una considerazione chiave per le imprese è se la raccolta di dati aggiuntivi dei clienti accelera e migliora il processo decisionale. Bisogna cioè valutare il valore dei dati potenziali all’interno del contesto dei dati già in possesso dell’azienda. Determinare il valore marginale di ulteriori dati sarà un compito chiave delle aziende, man mano che la tecnologia 5G inizia a essere disponibile.
Il crescente volume abilitato dalla tecnologia 5G, includerà inevitabilmente ulteriore rumore nel flusso di dati. Le aziende devono dunque sviluppare e implementare meccanismi per separare il rumore dalla sostanza nei loro dati. Ciò avverrà man mano che la richiesta di data scientist crescerà.
Dopo aver scoperto i dati potenzialmente utili, le aziende devono valutare e misurare la qualità di questi nuovi dati. È inevitabile che la trasmissione dei dati subisca interruzioni della rete e di altro tipo, che causano la perdita di dati. Le aziende che non stanno già lavorando con i dati delle serie temporali dovranno sviluppare strategie per gestire i dati mancanti e corrotti. Esistono diversi modi per interpretare i dati mancanti. Tutte le opzioni hanno vantaggi e svantaggi: la scelta migliore sarà specifica per l’applicazione.
Le aziende, in sostanza, devono sviluppare consapevolezza sulla qualità dei dati che stanno utilizzando. Dati mancanti o corrotti introducono incertezza e riducono la fiducia nei risultati dell’analisi.
Costi di storage e analisi dei dati
Man mano che la generazione dei dati passa alla capacità del 5G, i costi di archiviazione e analisi supereranno quelli di trasmissione. Ciò porterà a estrarre il massimo delle informazioni dai dati. Un fattore critico sarà determinare quali dati sono interessanti in una prospettiva di decision making.
Se una variabile misurata ha lo stesso valore per 100 letture consecutive, ad esempio, la 101esima lettura dello stesso valore è difficilmente istruttiva. Ma se una serie recente di valori di dati è 10 volte maggiore di qualsiasi valore ricevuto nelle due ore precedenti, i dati sono notevoli.
Il lavoro di ricerca e sviluppo di applicazioni nel rilevamento delle anomalie sta avanzando. Queste tecniche analizzano segnali e set di dati per trovare informazioni inaspettate o anomale. Un’importante area di ricerca riguarda la comprensione delle anomalie in un contesto più ampio rispetto a un segnale isolato. I dati generati in sistemi complessi non possono essere monitorati separatamente: devono essere analizzati nel contesto di altri aspetti del sistema. Ciò guiderà l’adozione di tecniche di rilevamento delle anomalie sempre più sofisticate.
Le aziende devono dunque sviluppare modi per identificare le informazioni più utili nei set di dati, in tempo reale. Ciò guiderà l’innovazione per elaborare maggiormente i dati all’edge.
I rischi per la privacy
Oltre agli ovvi costi associati all’acquisizione e allo storage, le aziende devono considerare i rischi associati all’archiviazione dei dati personali dei clienti. E dunque valutare se il rischio di una violazione dei dati superi i vantaggi. Misurare i rischi per la sicurezza di una maggiore raccolta di dati deve includere il potenziale rischio di perdita di dati. Che può avere impatti normativi e di mercato, una lezione che le aziende hanno imparato dopo aver subito multe importanti.
Le imprese devono anche considerare l’ambiente normativo dinamico che circonda la privacy digitale. Norme sulla privacy come il GDPR stanno solo iniziando a essere interpretate nei tribunali. Inoltre, i difensori della privacy hanno proposto nuovi framework legali per regolamentare non solo l’acquisizione di dati personali. Ma anche il modo in cui tali dati possono essere utilizzati per fare inferenze sugli attributi di una persona. Le aziende devono chiedersi se vale la pena raccogliere e archiviare enormi quantità di dati dei clienti in questo panorama giuridico in evoluzione.
Le aziende devono pertanto valutare non solo i costi di archiviazione ed elaborazione dei dati. Ma anche i rischi di sicurezza e normativi che tali dati rappresentano.
