Progettazione di una piattaforma cloud-native di Digital Asset Management con integrazione di tecnologie next-generation = Design of a cloud-native Digital Asset Management platform with integration of next-generation technologies

L’obiettivo di questa tesi è lo sviluppo di una piattaforma cloud native di Digital Asset Management che integri tecnologie next-generation come Machine Learning e Artificial Intelligence per ridurre al minimo le operazioni manuali di etichettatura dei documenti. Per asset si intendono tutte le entità su cui un’azienda basa il proprio business, le quali possono essere, ad esempio, degli oggetti fisici (come dei prodotti che vengo-no venduti), dei documenti (come le caratteristiche di un prodotto) o delle immagini. Negli ultimi anni, le aziende si ritrovano a gestire sempre più asset digitali ed hanno la necessità di utilizzare degli strumenti che possano aiutarle in questo compito. Le piattaforme di Digital Asset Management aiutano le aziende nella gestione di tali contenuti, costituendo un unico e centralizzato punto di accesso agli asset dell’azienda. In questo modo è possibile facilitare le operazioni di controllo esemplificare le operazioni di estrazione del valore dai contenuti, rendendo tutte le informazioni accessibili fin da subito a chi ne ha bisogno. Inoltre, è possibile raccogliere informazioni su come vengono utilizzati i contenuti, creando un potenziale valore aggiunto. L’introduzione di tecnologie come Machine learning e Artificial Intelligence per etichettare automaticamente gli asset in base al loro contenuto può ridurre al minimo le attività manuali di indicizzazione delle informazioni di ricerca, rendendo la gestione degli asset quanto più efficiente possibile. Inoltre, l’utilizzo di servizi di cloud computing per sviluppare queste piattaforme garantisce flessibilità e scalabilità, risparmiando sui tempi di sviluppo e sul costo della gestione dell’hardware. Nel contesto di questo lavoro di tesi sono stati utilizzati i servizi di cloud computing di AWS. L’intero progetto di tesi è stato proposto e sviluppato in collaborazione con l’azienda Storm Reply s.r.l., la quale si occupa di disegnare soluzioni in cloud utilizzando i servizi AWS.