La gravità dei dati è la capacità di un corpo di dati di attrarre applicazioni, servizi e altri dati.
La forza di gravità, in questo contesto, può essere pensata come il modo in cui software, servizi e logica aziendale vengono attratti dai dati rispetto alla loro massa (la quantità di dati). Maggiore è la quantità di dati, più applicazioni, servizi e altri dati saranno attratti da essa e più rapidamente verranno estratti.
In termini pratici, lo spostamento dei dati più lontano e più frequentemente influisce sulle prestazioni del carico di lavoro, quindi ha senso che i dati vengano accumulati e che le applicazioni e i servizi associati si trovino nelle vicinanze. Questo è uno dei motivi per cui le applicazioni Internet of Things (IoT) devono essere ospitate il più vicino possibile a dove vengono generati e archiviati i dati che utilizzano.
L'iperconvergenza è un termine spesso utilizzato per illustrare il concetto di gravità dei dati. In un'infrastruttura iperconvergente, le risorse di elaborazione, rete e virtualizzazione sono strettamente integrate con l'archiviazione dei dati all'interno di una scatola hardware di largo consumo. Maggiore è la quantità di dati e più altri dati potrebbero essere collegati ad essa, maggiore è il valore che i dati hanno per l'analisi.
La storia della gravità dei dati
L'esperto IT Dave McCrory ha coniato il termine gravità dei dati come un'analogia per il modo fisico in cui gli oggetti con più massa attraggono naturalmente oggetti con meno massa.
Secondo McCrory, la gravità dei dati si sta spostando nel cloud. Poiché sempre più dati aziendali interni ed esterni vengono spostati nel cloud o ivi generati, anche gli strumenti di analisi dei dati sono sempre più basati sul cloud. La sua spiegazione del termine distingue tra gravità dei dati naturale e cambiamenti simili creati da forze esterne come legislazione, limitazione e prezzi manipolativi, che McCrory definisce gravità artificiale dei dati.
McCrory ha recentemente pubblicato il Data Gravity Index, un rapporto che misura, quantifica e prevede l'intensità della gravità dei dati per Forbes Global 2000 Enterprises in 53 metropolitane e 23 settori. Il rapporto include una formula in attesa di brevetto per la gravità dei dati e una metodologia basata su migliaia di attributi delle presenze di società aziendali Global 2000 in ciascuna sede, insieme a variabili per ciascuna sede, comprese
- Prodotto interno lordo (PIL)
- Popolazione
- Numero di dipendenti
- Dati tecnologici
- Spendere IT
- Larghezza di banda e latenza medie
- flussi di dati