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23/11/2012

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Tutti i nuovi mondi dei Big Data

Negli USA attualmente sono le imprese utenti a guidare lo sviluppo della tematica

 


Guido Guerrieri, executive partner di Reply, è appena tornato dagli Stati Uniti dalla Strataconference dove i Big Data sono stati i protagonisti dell’evento: “Negli USA i Big Data sono un business che si muove alla velocità della luce. Per quattro giorni migliaia di persone si sono mosse per New York alla frenetica ricerca dei luoghi dove si discuteva di come far crescere questa tecnologia.
 

La cosa più interessante è che in questo momento a guidare l’argomento Big Data sono le aziende utenti”. Ai molti interventi di livello delle varie sessioni, hanno partecipato gli specialisti dei centri di ricerca di aziende primarie quali, per esempio, Wal-Mart, City of New York, Goldman Sachs, Bloomberg, Disney, The Washington Post.
 

Con Guerrieri abbiamo la possibilità di fare il punto su come anche in Italia si sta affrontando questa tematica estremamente attuale per il mercato ICT.

 

 

Le aziende utenti italiane che si interessano alla tematica Big Data chiedono oggi di essere affiancate da partner di tipo consulenziale. Una realtà come Reply come risponde a questa richiesta?
 

 

Quando abbiamo iniziato a occuparci di Big Data più di un anno fa, ci siamo mossi cercando di capire quali fossero le tecnologie emergenti, ma subito dopo ci siamo focalizzati, coerentemente con le nostre expertise di eccellenza su alcuni mercati di riferimento.

 

 

Quali sono i mercati a cui guardate con più interesse in relazione al tema dei Big Data?
 

 

Le istituzioni finanziarie, che con i Big Data possono affrontare meglio temi critici come quello della prevenzione dalle frodi e delle attività di analisi del rischio legate a Basilea 3. Guardiamo poi anche alle telco dove in un mercato molto competitivo gli operatori sono impegnati su problematiche di churn management (churn rate: tasso di abbandono dei clienti a favore della concorrenza, ndr). Le tecnologie dei Big Data in particolare possono aiutare a chiudere il più velocemente possibile le criticità segnalate al customer service dai clienti, mettendole in tempo reale in relazione ai malfunzionamenti dei servizi di rete; rafforzando così le strategie di mantenimento della base della clientela.
Un terzo settore è poi il mondo retail. Siamo convinti che questo verrà modificato in modo sostanziale nei prossimi anni, da tecnologie NFC (near field communications) che abilitano i pagamenti da device mobili.

 

 

I Big Data cambiano lo scenario dell’IT in maniera significativa. Come un’azienda si deve preparare a questo cambiamento di scenario?
 

 

Dal punto di vista dell’infrastruttura, che è l’area governata maggiormente dalle persone IT, l’arrivo dei Big Data non porta a grandi cambiamenti di paradigma. O meglio il cambiamento tecnologico nell’infrastruttura dovuto ai Big Data è stato già implementato una decina di anni fa da realtà come Google che ha fatto scuola per tutte le iniziative nate con i Big Data arrivate dopo come Facebook, Linkedin e altri. Chi oggi arriva ai Big Data, anche non passando obbligatoriamente per il social, deve guardare a queste esperienze. Attualmente l’offerta di sistemi e di tecnologie data center per supportare i Big Data è quanto mai ricca.
Lo scenario cambia per altre due motivazioni. Innanzitutto le soluzioni che oggi supportano l’elaborazione dei Big Data sono tipicamente dei software open source e un’azienda che vuole affrontare la problematica, se non l’ha fatto fino a oggi, deve comprendere come funziona il modello di utilizzo delle distribuzioni open source e quindi il modello di business che supporta questo mercato. Bisogna metabolizzare un cambiamento culturale.
Il cambiamento principale sta però nel modo in cui si analizzano i dati, poichè cambia il ‘time to market’ con cui bisogna portare i risultati delle analisi al cliente interno dell’IT, ovvero il dipartimento marketing, quello delle frodi, del customer service...

 

 

Cosa cambia nell’analisi dati?
 

 

Cambia il paradigma con cui i dati vengono acquisiti. Non c’è più il passaggio che richiede di strutturare il dato secondo esigenze di analisi predeterminate; non c’è più la fase di normalizzazione dei dati, e questi non vengono più mandati a un data warehouse, ovvero un database relazionale, per poi fare l’analisi. Questi passaggi che nella business intelligence tradizionale sono molto laboriosi, con i Big Data devono essere ridotti in modo sostanziale.
È un cambiamento forte, è una rivoluzione copernicana, non si spende più tempo e non si spendono più risorse nell’analisi di dove si vanno a prendere i dati e di come si strutturano, ma si vanno a prendere dati da più fonti, anche esterne e non controllate dall’azienda, ed è quindi necessario investire in strumenti molto potenti che consentono affinamenti successivi.
Questo è un cambiamento che riguarda anche gli skill all’interno delle aziende utenti e dei fornitori, ed è questo il punto forse più critico oggi di tutta la tematica Big Data.

 

 

In che senso?
 

 

Attualmente non tutte le aziende e non tutti i fornitori sono attrezzati con analisti preparati con questi nuovi skill, quelli che oggi sono identificati con i termini ‘data scientist’, necessari per compiere la prima operazione di discovery e di interpretazione dei Big Data. Proprio la fase di discovery sarà quella che assumerà sempre più importanza nel nuovo contesto di analisi, che attraverso interazioni successive di pochi minuti, anziché di ore o di giorni, sarà in grado di identificare i fenomeni ‘nascosti’.
Questo tipo di approccio ai Big Data è il più interessante, ma anche il più difficile da realizzare.

 

 

Big Data e cloud compunting, questi due temi potranno coesistere?
 

 

Certamente sì, i due temi vanno molto bene insieme. Questo perché il cloud libera dalla fatica della gestione fisica delle risorse nel data center e quindi libera ‘dell’intelligenza’ che può essere utilizzata per potenziare le capacità di analisi. Il punto d’attenzione a oggi non ancora del tutto risolto è quello della sicurezza logica, e quindi della normativa che non permette in alcuni Stati di poter esportare in un ambiente cloud una quantità di dati relativi a persone fisiche.
Ci sono alcuni esempi poi di Big Data in cloud che stanno facendo scuola, come Amazon, mentre molto interessante è anche la mossa che ha fatto Microsoft: che sul cloud Azure ha dato la disponibilità di una distribuzione di servizi Big Data, tutti integrabili naturalmente con i suoi prodotti (DotNet, Excel, etc).

 

 

Che potenzialità ha secondo lei il mercato italiano dei Big Data e che cosa bisogna fare perché queste si esprimano al meglio?
 

 

Le potenzialità sono buone, anche se in Italia le aziende veramente globali sono purtroppo molto poche... Quello che un po’ manca alle aziende italiane è la consapevolezza che i Big Data possono essere utilizzati, non solo per individuare dei macro fenomeni, ma anche per scoprire quelle nicchie di mercato che possono ancora crescere. In un mercato saturo come quello europeo questa dovrebbe essere da tempo una strategia adottata dalle nostre aziende, mentre invece solo ora qualcuno sta dedicando alle nicchie la giusta attenzione.

 

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