La prossima svolta dell’AI è sepolta nei vostri backup

Immaginate le possibilità di un’azienda assicurativa in grado di isolare tutte le richieste di risarcimento per danni da incendio nella regione del Pacifico nord-occidentale negli ultimi dieci anni in pochi momenti, o se un dipartimento vendite potesse raccogliere i feedback degli utenti con un certo sentimento per migliorare proattivamente le funzionalità prima di perdere lead. Le possibili conseguenze positive per l’interazione con i vostri dati storici per alimentare l’AI sono infinite, ma solo se i backup smettono di funzionare come backup.

Per anni, le aziende di tutti i settori, dalle assicurazioni all’intrattenimento, hanno trattato i loro vecchi dati come una polizza assicurativa polverosa – qualcosa che si conserva e si spera di non dover utilizzare. Queste aziende hanno creato e sono sedute su montagne di record di dati, file e video che a malapena vedono la luce del giorno e forniscono poco o nessun valore per loro oltre a servire come polizza di backup o per esigenze di conformità e normative.

Quale è il problema se questi dati rimangono ammucchiati da qualche parte nella parte posteriore dell’armadio digitale? Gran parte di esso è stata archiviata per una ragione, giusto?

Questo atteggiamento di “e allora?” trascura la realtà dell’era dell’AI, che ha drasticamente modificato le aspettative dei consumatori per tutti i tipi di servizi ed esperienze. In un mondo in cui le aziende sono tenute ad agire in base a informazioni in tempo reale alimentate dall’AI e a fornire esperienze personalizzate e ricche di contesto, tutti quei dati “dormienti” sono ora uno degli asset strategici più sottostimati nell’azienda.

I backup sono fermi nel passato

Nel mondo cloud-first di oggi, i backup sono trattati troppo spesso come polizze assicurative statiche – qualcosa che le aziende possono impostare, dimenticare e sperare di non dover mai toccare.

La realtà è molto più complicata e molto più costosa.

La visibilità è il primo punto debole. Negli ecosistemi di backup frammentati, la dispersione delle risorse, l’IT ombra e i tag non configurati rendono difficile dimostrare cosa sia effettivamente protetto o scoprire quando non lo è. Gli strumenti di backup cloud-native aggiungono alla sfida, poiché sono facili da attivare, ma spesso mancano di capacità critiche come la vera ricerca e il ripristino di singoli elementi. Gli strumenti di terze parti tentano di colmare queste lacune, ma introducono una complessità propria, richiedendo agenti e macchine aggiuntive distribuite nell’ambiente del cliente, configurazione complessa delle politiche di backup e modelli di prezzi nascosti in cui le aziende pagano non solo per le licenze, ma anche per ogni unità di dati archiviati o trasferiti.

Quando i dati sono necessari – per esigenze di conformità, legali o operative – i processi di ripristino dei modelli tradizionali non sono all’altezza. La maggior parte degli strumenti richiede il ripristino di interi snapshot, innescando il recupero di intere istanze anche quando solo un piccolo pezzo di dati è necessario. In altre parole, i team sono costretti a recuperare un intero database quando solo una tabella o addirittura una singola riga è rilevante per loro. Il risultato è un enorme sovraccarico in termini di tempo, potenza di calcolo e costi. La maggior parte dei sistemi di backup delle aziende manca di capacità di ripristino granulare per lavorare intorno a questo processo ridondante e improduttivo.

Le richieste di conformità rivelano un altro punto dolente. Pochi team possono dimostrare il successo dei backup in tempo reale durante un’audit o mostrare che le politiche di conservazione dei dati sensibili, la crittografia e i controlli di accesso sono stati applicati correttamente. In un mondo cloud dinamico e multi-cloud, ciò può portare, nel migliore dei casi, a una conservazione generale e a un enorme gonfiamento dell’archiviazione, nel peggiore dei casi, a lacune in cui i dati sensibili sono lasciati incontrollati e non protetti.

Le organizzazioni che trattano i backup nello stesso modo in cui trattavano un tempo gli archivi passivi come LTO o Glacier affrontano un divario crescente tra la velocità del cloud e la prontezza dei backup. Senza scoperta o classificazione automatizzata, i dati possono scivolare tra le crepe anche in ambienti altamente dinamici. I backup rimangono incompleti o inconsistenti mentre le spese continuano a salire per estinguere gli incendi risultanti.

Dai backup ai data lake: sbloccare la prossima frontiera dell’AI

Semplicemente “modernizzare” l’archiviazione non porterà all’era successiva della strategia dei dati. Invece, le aziende devono trasformare i loro backup in data lake completamente ricercabili e pronti per l’analisi – non solo per soddisfare le esigenze di conformità e recupero, ma anche per alimentare i vasti set di dati di alta qualità che i modelli di AI di oggi richiedono per imparare ed operare efficacemente su larga scala.

In un modello di data lake, i backup non vivono come snapshot statici. Diventano repository dinamici arricchiti con metadati contestuali, indicizzati per la ricerca granulare e collegati a strumenti analitici. Invece di soddisfare solo le obbligazioni di recupero dei disastri e di conformità, contribuiscono attivamente all’intelligenza aziendale, all’innovazione dei prodotti e all’engagement dei clienti.

I principali fattori abilitanti di questo passaggio includono:

• Estrazione di dati contestuale automatizzata: con l’annotazione AI-driven e l’elaborazione del linguaggio naturale, i record storici, i documenti, le immagini e i video possono essere annotati con descrittori ricercabili.
• Capacità di ripristino granulare: invece di mettere in quarantena un intero set di dati, le aziende possono recuperare chirurgicamente singoli file, transazioni, tabelle o clip multimediali in pochi secondi, senza interrompere i set di dati più ampi.
• Integrazione senza soluzione di continuità nelle pipeline di analisi: una volta che i backup sono ricercabili e interrogabili, possono alimentare direttamente i set di dati di training dell’AI, i dashboard in tempo reale e i flussi di lavoro di analisi delle tendenze.

L’impatto è trasformativo. Una banca, ad esempio, potrebbe addestrare algoritmi di rilevamento delle frodi su un decennio di dati transazionali a lungo statici, rilevando anomalie invisibili in campioni più piccoli. Un fornitore di servizi sanitari potrebbe recuperare in modo simile tutti i casi dei pazienti che corrispondono a un determinato marcatore genetico per supportare la ricerca, o un’azienda di intrattenimento potrebbe portare a galla i dati storici del sentimento del pubblico per guidare la produzione di contenuti.

Ciò che un tempo era “dati morti” diventa un asset strategico in costante crescita. Invece di un centro di costo, i backup si evolvono in un vantaggio competitivo – alimentando l’innovazione in tutti i settori.

Estrazione di “dati morti” per potenziale aziendale

Fortunatamente, lo status quo sta cambiando. I moderni sistemi di archiviazione possono già incorporare archiviazione basata su oggetti e argomenti, indicizzazione automatizzata e estrazione di metadati contestuali per rendere gli archivi istantaneamente ricercabili e pronti per l’azienda.

Ad esempio, Google Cloud ha lavorato con importanti aziende manifatturiere e aziende automobilistiche come Ford e Kyocera per collegare asset storicamente isolati, elaborare e standardizzare i dati e migliorare la visibilità dal pavimento della fabbrica al cloud. Le istituzioni finanziarie, che accumulano petabyte di dati transazionali e di interazione con i clienti, sono ansiose di accedere a questa miniera d’oro per addestrare modelli di AI specifici per il settore finanziario, evidenziando quanto preziosi siano i dati storici profondi.

Anche nel settore dei media e dell’intrattenimento, i casi d’uso hanno un potenziale straordinario. Prendiamo ad esempio Netflix, la cui spesa per contenuti originali e licenziati dovrebbe raggiungere 18 miliardi di dollari quest’anno. In altre parole, Netflix è seduta su una montagna di dati di backup, media, informazioni di tagging video e molto altro, tutti dei quali devono essere rifratti attraverso una serie di regolamenti di conformità regionali, numerosi standard di accessibilità e una varietà di fornitori di cloud diversi. Setacciare una quantità così impressionante di contenuti in un singolo snapshot di recupero dei backup è semplicemente impraticabile. Ora, immaginate quanto più facile sarebbe setacciare i dati con capacità di ripristino granulare e ricercabilità istantanea.

È esattamente ciò che consente il passaggio ai data lake.

La prova è nella produzione: con gli strumenti giusti e la giusta mentalità strategica, l’archiviazione dei backup diventa un motore creativo e di valore aggiunto, non solo una polizza assicurativa.

I backup migliori significano migliori risultati aziendali

Le aziende di oggi sono definite dai dati e dalla velocità. I sistemi di backup legacy stanno tenendo indietro i team su entrambi i fronti.

I backup non dovrebbero essere trattati come cassette di sicurezza o come un meccanismo di sopravvivenza peggiore dei casi. Invece, dovrebbero essere motori di crescita, creatività e vantaggio competitivo, e le nuove soluzioni tecnologiche sono pronte a consentire questo passaggio. Le aziende che modernizzano la propria architettura di backup oggi saranno quelle che alimentano le svolte di domani, nel settore finanziario, sanitario, dei media e oltre.