Le Adaptive Intelligent Applications di Oracle rispondono all’esigenza di disporre di applicazioni cloud in grado di adattarsi e di apprendere. Rich Clayton, vice president, business analytics product group di Oracle, non ha dubbi: “le aziende data oriented sono più competitive delle altre e lo saranno sempre di più”. La convinzione nasce dalla constatazione di come la situazione attuale sia segnata in modo unico e significativo da una serie di eventi che si stanno verificando simultaneamente: crescita della connessione, abbondanza di dati, capacità computazionale diffusa, aziende coinvolte nella digitalizzazione, robotica e sensori intelligenti, solo per citarne alcuni. L’insieme di questi fattori avrà un forte impatto sul lavoro e sulla vita anche quotidiana. E dal momento che i sistemi intelligenti sono dietro l’angolo, altri cambiamenti al mondo del lavoro saranno portati dal machine learning e dalla capacità di autoapprendimento delle macchine. Nell’epoca dei dati colpisce la contraddizione per la quale la maggior parte dei dati non sono fruibili perché crescono molto velocemente. Gli stessi CIO dedicano troppo tempo alle infrastrutture mentre non ne spendono abbastanza nella gestione e nell’analisi delle informazioni. Il CIO non deve gestire solo hardware e network quanto avere un ruolo aziendale più corporate.
La risposta di Oracle all’esigenza di gestione di masse sempre più imponenti di dati è l’adaptive intelligence che coniuga l’automazione delle macchine con lo human judgement, la capacità di giudizio e di comprensione dell’uomo il cui ruolo non sarà sostituito dalle macchine ma rafforzato. Le Adaptive Intelligent Applications sono soluzioni cloud basate sugli insight contenuti all’interno di Oracle Data Cloud, una raccolta di oltre 5 miliardi di profili business e consumer con più di 45mila caratteristiche associate. Una volta attivate, le Adaptive Intelligent Applications sfruttano i dati web-scale di Oracle e applicano funzionalità di data science per apprendere e acquisire dati relativi agli utenti e ai comportamenti così da restituire informazioni mirate a clienti e dipendenti. Gli insight ricavati da queste funzioni di deep analytics costruiscono una knowledge base che aiuta a migliorare i risultati di business. Le applicazioni vanno accompagnate da un piano operativo aziendale che deve: creare una data strategy, codificare il processo per la data innovation, investire in competenze analitiche, pianificare il passaggio al cloud, collaborare con Oracle sull’adaptive intelligence. Clayton è perentorio anche sull’uso del cloud: le aziende che non ne faranno ricorso saranno presto superate. Basti pensare che prima del cloud si aveva una release importante di prodotto ogni 18-24 mesi mentre oggi con la diffusone del cloud il ritmo è di una ogni tre mesi.
Inoltre “Con il cloud le aziende non hanno la necessità di portarsi in casa strati di tecnologia” – come sottolinea Stefano Maio, business analytics country leader di Oracle.
