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Le mosse di IBM per facilitare la data governance in vista del GDPR

Nel 1998 inizia la sua esperienza nel mondo IT in Mondadori e partecipa alla nascita di Web Marketing Tools di cui coordina la redazione. Redattore esperto di software per PC Magazine, e caporedattore di ComputerIdea, segue da circa 20 anni l'evoluzione del mondo hardware, software e dei servizi IT in un confronto continuo con le aziende leader del settore

Dalla formazione di Open Data Governance Consortium per Apache Atlas a IBM Data Science Experience, le mosse di Big Blue per facilitare la governance dei dati nell’era GDPR

Il 25 maggio del 2018, data in cui l’Unione Europea metterà in atto il GDPR (e le relative sanzioni), potrebbe non rappresentare più una data “spauracchio”, come è attualmente per la maggior parte delle realtà produttive, e non solo di quelle italiane. IBM infatti ha messo a fuoco soluzioni e servizi di Governance Unificata, abilitata dalla Data Science al servizio delle aziende per la gestione delle criticità legate a GDPR.

Si tratta di un insieme di iniziative per aiutare sviluppatori e analisti a comprendere e controllare meglio i propri dati grazie al cognitive computing, migliorando le capacità di adeguarsi alla General Data Protection Regulation.

Si parte con la formazione di Open Data Governance Consortium per Apache Atlas, per la promozione di una piattaforma aperta di governance dei dati, ma ci sono anche nuove soluzioni e strumenti di data governance. Il GDPR infatti pone al centro l’adozione di pratiche diligenti e complete di gestione dei dati per l’integrità, la loro sicurezza e la loro disponibilità e eusto è l’ambito di azione del Consortium.

Atlas è il framework di data governance di Apache su Hadoop, di riferimento per l’elaborazione e lo storage dei dati distribuiti. L’obiettivo del consorzio è la collaborazione per passare dalla fase Incubator del progetto alla fase Top Level Project in tempo utile, in modo da rendere disponibile la tecnologia per le contribuzioni open e poi per il download.

Vi fanno parte membri finanziari come ING Group e distributori di Hadoop come Hortonworks con la sua Hadoop Data Platform, e la notizia si colloca nel solco proprio della partnership annunciata di recente con Hortonworks.

IBM intanto va oltre. Con l’utilizzo crescente di data science e machine learning nello sviluppo applicativo e nelle applicazioni, aumentano le possibilità di utilizzare e sfruttare i dati a supporto delle decisioni in tempo reale, ma questa caratteristica può anche favorire la gestione e il pieno controllo del dato. In quest’ottica IBM ha annunciato una nuova piattaforma software – IBM Unified Governance Software Platform – che comprende funzionalità di gestione del dato, tra cui molte delle specifiche richieste dal GDPR, come la raccolta di metadati cognitivi, lineage tracking, rafforzamento delle politiche, servizi di integrazione e segnalazioni personali.

A questo si aggiunge Information Governance Catalog Download & Go, nuovo software da scaricare che consente ai clienti di scaricare, installare e gestire strumenti di governance specifici direttamente nei propri sistemi e in ultimo GDPR for StoredIQ  soluzione di visibilità sui dati che identifica la tipologia dei dati sui dischi, ora aggiornato per facilitare l’individuazione della tipologia di dati in possesso delle aziende, per adottare velocemente le necessarie misure. 

IBM Data Science Experience - Un dettaglio del sistema di gestione dei progetti
IBM Data Science Experience – Un dettaglio del sistema di gestione dei progetti

La parte di approfondimento sul dato, quindi le abilità in ambito data governance relative all’analisi e al distiller sulle raccolte di dati per l’analisi di conformità vede l’impegno di IBM sostanzialmente su due fronti: quello legato a IBM Data Science Experience (DSX) e quello sullo sviluppo di Machine Learning Hub (a Boblingen in Germania).  Nel primo caso i data scientist possono sfruttare l’ambiente collaborativo messo a disposizione dal data center di Londra per lavorare con i modelli analitici che guidano la creazione di applicazioni in grado di generare evidenze di dati.

DSX nel Regno Unito aiuterà a prendere decisioni basate sui dati, a rispettare la normativa europea e nazionale sui dati e a fornire prestazioni affidabili di sistema. Si potrebbe discutere invece sulla scelta della location, in ottica Brexit, su un tema così strettamente UE. Il Machine Learning Hub invece rappresenta un’occasione di collaborazione disponibile a tutte le realtà europee basata su laboratori pratici. Si lavora su un’ampia gamma di casi di utilizzo in concreto, per mettere a punto modelli di soluzioni pratiche.