Il rapido incremento dei volumi informatici all’interno del comparto finanziario globale sta delineando una profonda discrepanza tra le necessità infrastrutturali immediate e la pianificazione strategica a lungo termine. Secondo un nuovo report pubblicato da Hitachi Vantara, azienda specializzata nelle soluzioni di archiviazione dati e nelle infrastrutture abilitanti per l’Hybrid Cloud, gli istituti finanziari indicano la gestione dei dati come la principale priorità a livello infrastrutturale, ma solo una minima parte sta indirizzando gli investimenti verso sistemi predisposti per l’intelligenza artificiale o verso piattaforme unificate. Questa asimmetria gestionale evidenzia un approccio alla governance non allineato, in cui le pressioni economiche di breve periodo e i vincoli normativi condizionano pesantemente la modernizzazione tecnologica dei sistemi di archiviazione.
L’indagine di Hitachi Vantara, condotta a livello globale su cento decision-maker operanti nei settori bancario da , dei pagamenti e degli investimenti, rivela un mercato fortemente frammentato. Sebbene il 35% delle aziende indichi la gestione della crescita dei dati come la massima priorità per lo storage, appena il 10% considera prioritario lo sviluppo di soluzioni di archiviazione e piattaforme dati AI-ready.
Inoltre, solo il 9% del campione attribuisce importanza strategica all’implementazione di hub dati centralizzati, strutture che risultano fondamentali per supportare la governance, il reporting, i modelli di machine learning e il riutilizzo sicuro delle informazioni su larga scala. La seconda priorità più sentita, indicata dal 30% degli intervistati, riguarda l’esigenza di garantire la sovranità dei dati, la conformità normativa e una governance basata su rigide policy aziendali.
I requisiti legati alla sovranità e al controllo geografico delle informazioni esercitano un impatto decisivo sulle modalità con cui il settore finanziario si prepara a un’economia guidata dall’intelligenza artificiale. Il 99% dei manager intervistati da Hitachi Vantara afferma infatti che le preoccupazioni sulla sovranità dei dati influenzano la scelta dei data center in cui eseguire i carichi di lavoro di AI, e per il 19% del campione tali vincoli limitano in modo significativo la scalabilità o le prestazioni stesse delle applicazioni. Nelle scelte d’acquisto delle piattaforme di object storage, i fattori economici rimangono predominanti rispetto alle performance pure, tanto che il 65% individua nel costo totale di proprietà, o Total Cost of Ownership, il fattore di valutazione più importante, superando di quasi venti punti percentuali il secondo parametro più citato, ossia la resilienza e la disponibilità dei dati, indicato dal 46% degli intervistati.
Riguardo a queste dinamiche, Octavian Tanase, Chief Product Officer di Hitachi Vantara, ha dichiarato: “Gli istituti finanziari riconoscono chiaramente che la gestione dei dati sta diventando sempre più complessa, ma molti non stanno ancora affrontando pienamente le esigenze dei propri ambienti. Con l’aumento dei volumi di dati, le aziende hanno bisogno di piattaforme dati unificate in grado di integrare storage a blocchi, file e oggetti, così da ridurre la frammentazione, migliorare la visibilità e garantire una governance coerente dei dati mission-critical da cui dipendono gli istituti finanziari. Questo include sia i dati non unstructured utilizzati per analytics e intelligenza artificiale, sia i database mission-critical e i sistemi transazionali che supportano le attività core dell’organizzazione. Tale valorizzazione dei dati dipende dalla disponibilità e dalla resilienza necessarie per mantenere le informazioni accessibili, protette e pronte all’uso”.
Le analisi evidenziano l’emergere di un mercato a due velocità, strettamente legato al grado di maturità digitale delle singole organizzazioni. Se da un lato il 35% degli istituti dichiara di aver già implementato soluzioni di object storage a livello enterprise estese a più carichi di lavoro, il 36% si trova ancora nelle fasi iniziali o nei progetti pilota, perpetuando l’utilizzo di ambienti frammentati. I requisiti di sovranità impongono modelli operativi complessi, in cui il 23% delle aziende limita i carichi di lavoro di AI a specifiche aree geografiche, il 21% preferisce addestrare i modelli in modo centralizzato mantenendo i dati in locale, e il 16% distribuisce le attività di formazione dei modelli e inferenza tra diverse sedi distanti. Con l’espansione delle iniziative di analytics, lo storage a oggetti e lo storage a blocchi diventano elementi essenziali per supportare architetture avanzate di data lakehouse, riducendo la necessità di movimentazioni complesse dei file che accrescono i rischi operativi e i costi.
A fronte di un contesto normativo e operativo stringente, l’integrazione tra i database core e i nuovi flussi di lavoro richiede infrastrutture altamente sicure. Octavian Tanase ha aggiunto: “Agli istituti finanziari viene richiesto di gestire una quantità crescente di dati, distribuiti in diversi luoghi, garantendo al contempo controllo, resilienza e conformità normativa. Le moderne piattaforme di storage, come Virtual Storage Platform One di Hitachi Vantara, integrano sistemi di storage a blocchi, oggetti e file in grado di aiutare le organizzazioni ad affrontare questa complessità, supportando ambienti dati scalabili, governati e accessibili, che rispondono sia alle tradizionali esigenze di conservazione dei dati sia alle nuove esigenze legate all’intelligenza artificiale, comprese le architetture data lakehouse supportate da formati open table e funzionalità native S3 Tables”. Il superamento delle barriere tra silos informatici differenti si conferma dunque il passaggio obbligato per consentire al comparto finanziario di capitalizzare gli investimenti nell’ecosistema digitale contemporaneo.
