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Hpe Aruba, il potenziale dell’edge è ancora tutto da sfruttare

Secondo la nuova ricerca promossa da Hpe Aruba la possibilità per le aziende di ottenere valore di business dai dati dipende dalle capacità che hanno per raccoglierli, elaborarli, archiviarli e analizzarli a livello dell’Edge.

A fronte di reti sempre più congestionate da enormi volumi di dati generati da utenti e dispositivi IoT, i responsabili IT sono consapevoli di come l’analisi dei dati real-time in maggior prossimità dell’Edge produca livelli superiori di efficienza e insight che, a loro volta, conducono a migliori risultati di business. Lo studio globale realizzato su 2.400 decision maker IT (ITDM), tra cui hanno partecipato 100 aziende italiane, dice che il 72% di essi utilizza in modo attivo tecnologie Edge per ottenere nuovi risultati mentre un altro 16% prevede di farlo entro il prossimo anno.
Una percentuale sempre maggiore (82%) riconosce l’urgenza di implementare sistemi integrati per gestire i dati sull’Edge.

Il livello di maturità del deployment Edge di un’azienda è correlato alla sua capacità di ricavare valore dai dati raccolti dai dispositivi. Il 78% degli ITDM che si trova in fase di produzione con tecnologie Edge afferma di essere in grado di utilizzare tali dati con l’obiettivo di migliorare le decisioni o i processi di business; un dato che va confrontato con il 42% di chi si trova ancora in fase pilota e con il 31% di chi intende avviare progetti pilota nel corso del prossimo anno.

La ricerca rientra nel report “At the Edge of Change: Navigating the New Data Era” che valuta le implicazioni dello spostamento dell’elaborazione dei dati dal cloud all’Edge, la risposta degli ITDM, le opportunità che l’Edge offre in vari settori economici e il ruolo essenziale che riveste il networking in questa trasformazione. I risultati del report rivelano aspetti interessanti.

Hpe, le aziende considerano l’Edge la soluzione a fronte di una mole di dati

I vantaggi delle tecnologie Edge diventano sempre più importanti contestualmente ai crescenti volumi di dati generati nelle reti, che gli ITDM devono affrontare tenendo in considerazione costi e latenza che si ottengono archiviandoli ed elaborandoli direttamente sull’Edge.

 Il 33% degli ITDM afferma che “ci sono troppi dati da gestire per i nostri sistemi” e il 28% dichiara di “non riuscire a elaborare i dati in modo sufficientemente veloce da agire di conseguenza”. Quasi un quarto evidenzia problemi in termini di budget (23%), carenza di competenze (23%) e incapacità di raccogliere i dati da così tante fonti differenti (21%). Oltre metà (55%) degli ITDM riconosce a livello globale “un’elaborazione dei dati molto più rapida” come conseguenza dell’ottimizzazione associata al machine learning e all’Intelligenza Artificiale (AI) sulle rispettive reti.

Hpe edge

Aumento dell’efficienza e creazione di nuove esperienze sono i fattori più importanti

Gli ITDM segnalano una serie di vantaggi che derivano dall’acquisire e analizzare i dati sull’Edge, dalle efficienze operative all’opportunità di creare nuovi prodotti, servizi e flussi di ricavi. Il 53% degli ITDM sottolinea il “miglioramento dell’efficienza e dei costi operativi” come uno dei maggiori vantaggi derivanti dall’acquisire e utilizzare i dati provenienti dai dispositivi utente, mentre il 47% cita un “aumento della produttività della forza lavoro” Il 44% degli intervistati è convinto che i dati forniscano insight più approfonditi sulla clientela, il 40% sottolinea l’opportunità di creare “nuovi prodotti, servizi, flussi di ricavi e modelli di business differenziati” e il 40% indica la possibilità di fornire servizi personalizzati.
Gli ITDM sono concentrati sull’utilizzo dell’Edge per migliorare sicurezza, visibilità e customer experience. A livello di settori, le casistiche di utilizzo dell’Edge più diffuse riguardano il tracciamento e il monitoraggio di singoli oggetti lungo la supply chain nel retail (51%), il ricorso al riconoscimento del volto nel settore alberghiero e dell’ospitalità (49%) e il miglioramento dell’esperienza delle strutture sanitarie per mezzo di tool e applicazioni always-on (49%).

Preoccupazioni inerenti costi, competenze e sicurezza

Per quanto gli ITDM dimostrino un crescente interesse verso l’elaborazione e l’analisi dei dati sull’Edge, non mancano preoccupazioni per diversi fattori che ne ostacolano l’adozione. Secondo Hpe il 32% degli ITDM indica come principale preoccupazione la carenza di competenze, capacità o comprensione delle tecnologie Edge. La maggioranza (92%) è convinta di non disporre di parte delle competenze necessarie per aiutare l’azienda a sbloccare il valore dei dati. Il dato sale a 98% e 99% degli ITDM rispettivamente nel pubblico e nell’alberghiero e ospitalità. Competenze su AI e Machine Learning (43%), capacità analitiche (41%) e competenze tecniche (37%) sono le principali aree di competenza in cui le aziende registrano carenza. Nel complesso vi sono giudizi contrastanti sulle implicazioni dell’Edge in termini di sicurezza. Se il 57% degli ITDM afferma che il collegamento di dispositivi utente o IoT all’Edge ha reso o renderebbe la propria azienda più vulnerabile, il 47% indica il rafforzamento della sicurezza come uno dei principali vantaggi derivanti dall’acquisizione di dati dai dispositivi utente.

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Hpe, un ponte tra l’Edge e il cloud

La ricerca di Hpe sottolinea che l’Edge incorpora tutti i domini di rete inclusi quelli cablati, wireless e SD-WAN e tutti gli ambienti come Campus, Branch, Data Center e Remote Worker. I team incaricati delle network operation dovrebbero considerare solo le soluzioni in grado di gestire tutti i domini e gli ambienti da un’unica risorsa cloud-native capace di centralizzare e correlare tutti gli eventi e le operazioni inerenti i differenti domini. La disponibilità e le performance della rete sono elementi critici a livello dell’Edge. I team responsabili delle network operation dovrebbero prendere in esame solo le soluzioni che possono fornire sia insight specifici, affidabili, altamente precisi e basati su AI sia un’automazione in grado di risolvere gli inconvenienti con più rapidità prima che possano impattare sull’attività o sugli utenti.
La proliferazione di dispositivi IoT che generano i dati da cui nascono nuovi risultati di business presenta sfide alla sicurezza. I team di network operation dovrebbero esaminare soluzioni che utilizzino AI per rilevare, classificare e monitorare costantemente tali dispositivi e lavorare con trasparenza al fianco di soluzioni per il controllo degli accessi, così da posizionare in automatico i dispositivi nel contesto di policy centralizzate che ne garantiscano la sicurezza e la comunicazione solo con risorse predeterminate.

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