Teradata, leader globale nella gestione dei dati e nell’analisi avanzata, ha presentato due importanti novità che ridefiniscono il modo in cui le imprese possono sfruttare i propri dati: l’ampliamento di Teradata Factory con AI Studio e la disponibilità di Teradata Sovereign Cloud sull’infrastruttura isolata di Google Distributed Cloud (GDC‑Zone).

AI Studio: l’intelligenza artificiale al centro di Teradata Factory

Teradata Factory, la piattaforma di orchestrazione dei flussi di lavoro dati, si arricchisce di AI Studio, un ambiente completo per la creazione, l’addestramento e il deployment di modelli di machine learning e deep learning. AI Studio è stato progettato per essere:

    • Integrato con le pipeline esistenti di Teradata, consentendo di inserire i modelli AI direttamente nei processi ETL/ELT.
    • Scalabile grazie al supporto nativo di Kubernetes e al provisioning dinamico di risorse di calcolo.
    • Collaborativo con strumenti di versionamento, notebook condivisi e integrazione con Git.
    • Sicuro mediante controlli di accesso basati su ruoli (RBAC) e crittografia end‑to‑end dei dati di training.

AI Studio supporta i linguaggi più diffusi nel mondo data science, tra cui Python, R e Java, e mette a disposizione librerie pre‑installate come TensorFlow, PyTorch, Scikit‑learn e XGBoost. Inoltre, offre un marketplace interno di “modelli pronti all’uso” sviluppati sia da Teradata sia dalla community, riducendo drasticamente i tempi di sperimentazione.

Flusso di lavoro tipico con AI Studio

Un tipico progetto di intelligenza artificiale su AI Studio segue questi passaggi:

    • Importazione dei dataset da Teradata Vantage o da fonti esterne (cloud storage, API, ecc.).
    • Preparazione dei dati con le funzioni di data wrangling di Teradata Factory.
    • Creazione di notebook interattivi per l’esplorazione e il feature engineering.
    • Addestramento del modello sfruttando cluster GPU on‑demand.
    • Validazione e tuning automatico mediante Hyperparameter Optimization integrato.
    • Registrazione del modello nel Model Registry di Teradata.
    • Deployment come servizio REST o batch job all’interno di Teradata Factory.

Questa integrazione elimina la necessità di spostare i dati tra ambienti diversi, riducendo latenza e costi operativi.

Teradata Sovereign Cloud su Google Distributed Cloud – Zonebourse

Parallelamente, Teradata ha reso disponibile la sua soluzione Sovereign Cloud su Google Distributed Cloud, una piattaforma di cloud ibrido che consente di eseguire carichi di lavoro in ambienti fisicamente isolati ma gestiti da Google. Questa scelta risponde alle crescenti esigenze di sovranità dei dati, compliance normativa (GDPR, CCPA, ecc.) e requisiti di latenza ultra‑bassa per settori come finanza, sanità e pubblica amministrazione.

Caratteristiche chiave dell’offerta

    • Isolamento fisico: i dati risiedono in data center dedicati, separati da altri clienti, garantendo una “sovranità” completa.
    • Connettività a bassa latenza: grazie alla rete privata di Google, le imprese ottengono tempi di risposta inferiori a 10 ms per operazioni critiche.
    • Compliance certificata: certificazioni ISO 27001, SOC 2, PCI‑DSS e conformità GDPR incluse di serie.
    • Scalabilità elastica: possibilità di aumentare o ridurre le risorse di calcolo e storage con un preavviso di pochi minuti.
    • Integrazione nativa con Vantage: Teradata Vantage è disponibile come servizio gestito all’interno del Sovereign Cloud, con accesso a tutti i moduli analitici.

Il posizionamento su Google Distributed Cloud (GDC‑Zone) consente inoltre di sfruttare i servizi di AI di Google, come Vertex AI, senza compromettere la sicurezza dei dati, grazie a connessioni private VPC‑Peering.

Benefici per i clienti

Le due innovazioni – AI Studio e Sovereign Cloud su GDC – offrono un valore aggiunto significativo per le organizzazioni che desiderano modernizzare la propria infrastruttura dati:

    • Velocità di innovazione: gli sviluppatori possono iterare rapidamente sui modelli AI, riducendo il time‑to‑market da mesi a settimane.
    • Riduzione dei costi operativi: l’eliminazione di trasferimenti di dati tra ambienti on‑premise e cloud diminuisce i costi di banda e i tempi di inattività.
    • Maggiore sicurezza e compliance: l’ambiente isolato di Sovereign Cloud garantisce che i dati sensibili rimangano sotto il controllo diretto dell’organizzazione.
    • Flessibilità di deployment: le soluzioni possono essere eseguite in modalità ibrida, pubblica o privata, a seconda delle esigenze di business.

Casi d’uso emblematici

Alcuni settori trarranno immediato vantaggio da queste funzionalità:

    • Finanza: analisi predittiva per la gestione del rischio, con modelli AI addestrati su dati di mercato in tempo reale e mantenuti all’interno di un ambiente sovrano.
    • Sanità: elaborazione di grandi volumi di immagini diagnostiche, garantendo privacy dei pazienti grazie all’isolamento fisico dei dati.
    • Retail: personalizzazione dell’offerta in tempo reale, integrando dati di transazione, comportamento online e modelli di raccomandazione.
    • Manifattura: manutenzione predittiva basata su dati IoT, con latenza ridotta grazie alla prossimità del cloud distribuito.

Roadmap e disponibilità

Teradata ha comunicato che AI Studio sarà disponibile a partire dal quarto trimestre 2024 per tutti i clienti di Teradata Factory, con un periodo di prova gratuito di 60 giorni. Per quanto riguarda Sovereign Cloud su Google Distributed Cloud, la fase di beta privata è già iniziata con clienti selezionati in Europa e Nord America; il rollout commerciale completo è previsto per la primavera 2025.

Le organizzazioni interessate possono contattare i rappresentanti di vendita Teradata per richiedere una demo personalizzata, valutare i costi di migrazione e definire un piano di adozione graduale.

Conclusioni

L’integrazione di AI Studio in Teradata Factory e l’espansione di Teradata Sovereign Cloud su Google Distributed Cloud segnano un passo decisivo verso un ecosistema dati più intelligente, sicuro e flessibile. Con queste soluzioni, le imprese potranno sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale senza sacrificare la sovranità dei propri dati, posizionandosi in modo competitivo in un mercato sempre più guidato dall’analisi avanzata e dalla rapidità decisionale.