Evitare il data swamp
Le nuove tecnologie hanno ridotto il costo dell’archiviazione di enormi volumi di dati. Mentre molte organizzazioni hanno abbracciato il “concetto di data lake”, le ragioni per memorizzare grandi volumi di dati sono spesso ingiustificate e raramente chiare.
Troppo spesso i dati immagazzinati non sono adatti allo scopo, mancano di standardizzazione o contengono dei duplicati. Suona familiare?
Un data lake può facilmente trasformarsi in un data swamp che impone spese generali significative, ma in realtà ha una scarsa utilità.
Preparare i dati
Esiste una piattaforma che offra un modo pratico per trasmettere, analizzare e archiviare i dati e per portare ordine nel caos? In un mondo ideale, un’organizzazione ingerisce i dati, li analizza in tempo reale e memorizza solo ciò di cui si ha bisogno per sostenere il business.
Con il cloud e l’intelligenza artificialequesto ora è possibile. I dati possono essere sottoposti a “strip-mining” per determinare quali set sono davvero importanti e devono essere memorizzati. È molto probabile che serva solo una minima parte dei dati attualmente archiviati.
Mindset e metodi nuovi
L’adozione di questo approccio innovativo può richiedere una nuova tecnologia. Ma impone anche una mentalità nuova e sicura, con metodi che possono anche essere in controtendenza. GFT in questo caso può essere doppiamente utile.
Abbiamo un’esperienza pratica unica nella fornitura di soluzioni di smart data management, che vanno dai big data agli enterprise data tradizionali. Il nostro approccio è innovativo e basato sulla nostra tecnologia e sui nostri metodi.
Possiamo contribuire a sviluppare un approccio strategico ai dati che fornirà un miglioramento quantificabile e sostenibile al business. Il nostro obiettivo è quello di fornire strumenti e metodi che in futuro permetteranno di diventare autosufficienti.
Casi d’uso
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Acceleratori di data science
La pratica che GFT ha con i dati aiuta ad affrontare quotidianamente le molte sfide di un progetto di data science.
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