Uno studio di Rocket Software rivela che meno di un terzo delle aziende utilizza tutti i dati disponibili per informare i modelli di intelligenza artificiale

Waltham, Massachusetts – 8 ottobre 2024 – Rocket Software, leader tecnologico globale nel software di modernizzazione, ha annunciato oggi i risultati del suo sondaggio " Ripensare il ruolo dei dati mainframe nell'IA e nell'analisi Enterprise " . Condotto da Foundry Media per Rocket Software, il sondaggio ha coinvolto oltre 200 leader aziendali e responsabili decisionali nei settori dell'analisi dei dati, della gestione, dell'ingegneria e dell'architettura negli Stati Uniti, nel Regno Unito, in Germania e in Francia, per comprendere come le organizzazioni stiano sfruttando i dati mainframe nell'ambito delle loro iniziative di IA e analisi. Il sondaggio ha rilevato che solo il 28% degli intervistati utilizza ampiamente i dati mainframe nelle iniziative basate sui dati. Non includere i dati mainframe – che comprendono informazioni in tempo reale e storiche sulle interazioni con i clienti, i dati degli account, le transazioni finanziarie e l'inventario – nei modelli di IA rappresenta un'occasione persa. Integrando questi dati preziosi, i modelli diventano più accurati, ricchi di spunti e riflettono l'intera portata delle operazioni di un'organizzazione, sbloccando informazioni preziose e consentendo un processo decisionale più informato.

L'intelligenza artificiale e l'analisi avanzata svolgono un ruolo sempre più importante nel modo in cui le aziende si differenziano, aprendo nuove opportunità per nuove efficienze, driver di crescita ed esperienze cliente. Il successo e l'utilità di un modello di intelligenza artificiale risiedono nei dati su cui viene addestrato. Nella corsa all'adozione dell'intelligenza artificiale, la maggior parte delle organizzazioni non è riuscita a sfruttare appieno i dati mainframe per migliorare i propri modelli. Un'intelligenza artificiale che rappresenta accuratamente tutti i dati di un'azienda offre ai leader una maggiore visibilità sulle operazioni e fornisce informazioni più approfondite, facilitando un processo decisionale informato in tempo reale. Infatti, il 46% degli intervistati ha affermato che i dati mainframe rappresentano un potenziale mezzo per migliorare la qualità, l'accuratezza e la completezza dei set di dati esistenti.

Le sfide, sia reali che percepite, hanno portato molti ad avere difficoltà nell'integrare i dati mainframe nelle loro capacità di intelligenza artificiale e analisi:

• Il 76% dei leader ha affermato di aver trovato l'accesso ai dati mainframe e ai metadati contestuali molto o abbastanza impegnativo
• Il 64% ha affermato di considerare l'integrazione dei dati mainframe con le fonti di dati cloud come una sfida da piuttosto impegnativa a molto impegnativa
• Si è scoperto che i maggiori ostacoli allo sfruttamento dei dati mainframe sono:
  • Complessità dei processi di recupero ed estrazione dei dati (59%)
  • Preoccupazioni relative alla sicurezza, alla conformità e alla privacy dei dati (56%)
  • Formati di dati proprietari (41%)

"Se le organizzazioni non integrano i dati dei loro mainframe nell'intelligenza artificiale e nell'analisi dei dati, rischiano di sviluppare modelli meno intelligenti, potenti o accurati", ha affermato Michael Curry, Presidente della Business Unit Data Modernization di Rocket Software. "Rocket Software possiede la tecnologia e le competenze necessarie per aiutare le aziende a integrare facilmente i dati dei loro mainframe nelle iniziative di intelligenza artificiale e analisi dei dati, automatizzando la complessità e riducendo la necessità di competenze e conoscenze specializzate per proteggere, recuperare ed estrarre i dati dai mainframe."

La modernizzazione del mainframe è un obiettivo che vale la pena perseguire. Il 42% degli intervistati ha dichiarato di preferire adottare una soluzione predefinita per integrare i dati mainframe con quelli cloud, e il 51% ha indicato che la creazione di nuove funzionalità analitiche o iniziative aziendali precedentemente impossibili rappresenta il caso d'uso più interessante per i dati mainframe. È qui che partner esperti, che offrono risorse lungo tutto il percorso di modernizzazione, possono supportare le aziende mitigando le sfide e liberando il pieno potenziale dei dati. Gli intervistati hanno indicato la scalabilità per set di dati di grandi dimensioni (82%), l'interoperabilità con gli strumenti e le piattaforme di gestione dei dati esistenti (82%) e la sicurezza e la crittografia robuste (81%) come i principali vantaggi dell'integrazione dei dati mainframe e cloud.

Per scaricare lo studio completo, clicca qui . Per ulteriori approfondimenti, registrati al webinar di Rocket Software di martedì 12 novembre, cliccando qui .

Metodologia

Foundry ha intervistato 213 dirigenti aziendali e decisori, tra cui coloro che lavorano in ruoli di analisi dei dati, gestione dei dati, ingegneria dei dati o architettura dei dati, tra il 10 e il 27 maggio 2024, per comprendere in che modo le organizzazioni stanno sfruttando o pianificano di sfruttare i dati mainframe nell'ambito delle loro iniziative di intelligenza artificiale e analisi per guidare la strategia, migliorare l'efficienza operativa e potenziare il vantaggio competitivo.

Informazioni su Rocket Software

Rocket Software è leader tecnologico globale nella modernizzazione e partner di riferimento che supporta le principali aziende mondiali nel loro percorso di modernizzazione, dai sistemi core al cloud. Con oltre 12.500 clienti e 750 partner di fiducia, e con oltre 3.000 dipendenti in tutto il mondo, Rocket Software consente ai clienti di ottimizzare i propri dati, applicazioni e infrastrutture per fornire servizi critici che alimentano il nostro mondo moderno. Rocket Software è una società statunitense privata con sede nell'area di Boston e centri di eccellenza strategicamente dislocati in Nord America, Europa, Asia e Australia. Rocket Software è una società del portafoglio di Bain Capital Private Equity. Seguite Rocket Software su LinkedIn e Twitter o visitate il sito www.RocketSoftware.com .