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02/10/2012

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Tavola Rotonda Big Data: Lo stato dell’arte in Italia (Seconda Parte)

L’interesse nel nostro Paese coinvolge applicazioni e settori molto variegati tra loro

 

 

 

L’interesse in Italia coinvolge applicazioni e settori molto variegati tra loro

 

 

Dalle aziende telco a quelle finance, ma anche alle imprese dei segmenti media, logistica, retail e altri… I Big Data hanno generato interessi e curiosità diffusi, in ambiti che non riguardano solo la sentiment analysis, ma anche la fraud detection o la raccolta da sensori per i sistemi Scada. Mentre i CIO guardano alle problematiche del volume e della velocità, i responsabili del business sono attratti dalla varietà.

 


In quali tipologie di aziende italiane e in quali ambiti applicativi si muove oggi l’interesse verso i Big Data?

 

 

Luca Venturelli, Microsoft


L’attenzione principale (80%) viene dalle grandi organizzazioni (telco, finance) che vogliono valorizzare gli investimenti effettuati per ottenere una semantica di quanto avviene nel mondo digitale rispetto ai propri prodotti e servizi. C’è poi una seconda area (20% circa) in cui la raccolta di dati sul ‘campo’ può arricchire le analisi che si compiono sulle attività operative, per esempio nelle aree della produzione e delle vendite, per esplorare nuove possibilità, come nell’ambito delle tecnologie machine-to-machine. Una terza area d’interesse, infine, riguarda start up che vogliono fornire servizi di sales e marketing sofisticati che, potendo realizzare progetti in stile Big Data nel cloud, hanno l’opportunità di avviare l’attività senza bisogno di ingenti investimenti di capitale.

 

 

Marco Bellinzona, Ecos, Dedagroup


È vero. Le banche sono interessate ad analizzare volumi di dati molto più massivi rispetto a un tempo, focalizzandosi a volte su tematiche specifiche come la fraud detection. Oltre a quelli già citati, aggiungerei il comparto dei media, dove è forte l’esigenza di arricchire le base dati tradizionali con informazioni che provengono dagli ambienti social. Aggiungerei anche il retail, dove da ogni singolo scontrino si possono raccogliere una serie di informazioni e svolgere attività di analisi estremamente sofisticate. Le tecnologie di nuova generazione, di fatto, consentono di analizzare dati con informazioni sintetiche provenienti da log transazionali di sistemi che processano su basi temporali ristrette centinaia di milioni, se non addirittura miliardi di informazioni.

 

 

Giancarlo Sassi, IBM


I Big Data nascono dai nostri comportamenti: tutti produciamo ogni giorno un numero crescente di dati, per cui si stanno sviluppando logiche e strategie che prima semplicemente non esistevano. Le tipologie di applicazione sono molteplici, in particolare tutte le attività che IBM cataloga come smart. Vediamo diversi progetti che spaziano dalla sentiment analysis alla raccolta massiccia di dati che arrivano da una rete di sensori per capire, per esempio, la qualità della rete nel mondo delle telco, sino ad arrivare alla raccolta di dati con camere iperspettrali per le analisi territoriali. Quasi tutti, comunque, oggi operano in modalità ‘discovery’, ovvero cercano di capire come riutilizzare le esperienze passate in termini di infrastrutture e skill. Per quanto riguarda i mercati, aggiungerei il mondo dell’energia, del fashion e della sanità.

 

 

Roberto Sortino, EMC


Due aree significative in cui siamo coinvolti sono quelle dei contenuti multimediali, in particolare film 3D, e la ricerca genomica, dove i grandi ‘sequencer’ richiedono sistemi in grado non solo di memorizzare enormi moli di dati, ma anche di gestirli molto velocemente. Il tema della fruizione del dato, infatti, è cruciale. Oggi il mercato chiede di poter fruire in tempi rapidi dei servizi ‘portati’ dalle applicazioni: tempi lunghi per ottenere il risultato di un’analisi non sono più ammessi, mentre cresce la consapevolezza del valore dei dati presenti in azienda. Il concetto di ‘closed loop’ intorno alla fruizione dei dati, insomma, sta crescendo moltissimo e non solo presso le grandi organizzazioni ma anche presso le PMI, che infatti stanno chiedendo di scalare verso il basso le soluzioni Big Data.

 

 

Fredi Agolli, Informatica


Oltre al volume bisogna tenere presente altre due V - velocità e varietà – e i nuovi paradigmi IT, dal cloud al mobile: parlare di Big Data vuol dire in realtà parlare di nuovi flussi informativi, e quindi, di fatto, di business intelligence, un tema che interessa tutti. Per questo non ci stiamo posizionando su un settore specifico, ma stiamo cercando di capire quali siano, in Italia, i mercati più ricettivi. Notiamo interesse da parte del mondo dei trasporti, dove stiamo portando l’expertise maturata con US Express, e dei media, dove c’è l’esigenza di analizzare dati che hanno nuovi formati, non strutturabili con tabelle fatte di righe e colonne, mentre la business intelligence si fa ancora utilizzando righe e colonne. L’obiettivo è quello di allineare la business intelligence a questo nuovo scenario, riconoscendo all’interno dei Big Data quelli realmente rilevanti.

 

 

Jean-Pierre Giannetti, MicroStrategy


Vedo due trend irreversibili: l’accesso universale alle piattaforme mobile e l’utilizzo pervasivo dei social network, basti pensare a Facebook, che ha ormai quasi un miliardo di utenti. Per quanto riguarda i Big Data, notiamo grande fermento nel retail, non solo tra gli operatori tradizionali ma, per esempio, nel fashion e nel CPG (consumer packaged goods) dove si sperimentano applicazioni molto evolute. Si cominciano a vedere progetti di business intelligence in store con informazioni e offerte che vengono inviate direttamente sui device mobili dei clienti, sino ad arrivare a sistemi di fidelizzazione su mobile. Per essere fruiti in mobilità, i prodotti diventano software: la musica è già diventata software, i libri e i giornali lo stanno diventando, i sistemi di pagamento lo diventeranno.

 

 

Pietro Ferraro, SAS


Evidenzierei due approcci: i CIO si focalizzano in genere su velocità e volume, per rispondere alle esigenze di business in modo sempre più efficace; per il management, invece, il valore principale è la varietà, ovvero il valore che deriva dai dati esterni. Nel primo caso si utilizzano semantiche specializzate per estrarre informazioni dai dati che possano descrivere attributi o elaborare indicatori dai documenti interni. Sul web, invece, si sta andando oltre la sentiment analysis generica per analizzare temi più specifici come la sensibilità verso l’ecosostenibilità. Un ambito applicativo interessante è legato ai rischi, dove si punta ad aumentare gli indicatori dei modelli predittivi. Per quanto riguarda i mercati, infine, vorrei citare la PA, che deve consolidare grandi moli di dati, per esempio ai fini di una migliore analisi fiscale.

 

 

Vincenzo Guarino, Oracle


L’interesse verso i Big Data c’è, non tanto nell’ottica di accumulare sempre più informazioni, che alla lunga possono diventare difficili da gestire, ma in quella di dare più valore ai dati che le aziende, anche quelle di medie dimensioni, hanno scoperto da poco di avere a disposizione, sfruttando possibilmente gli investimenti effettuati nel corso degli anni. Nell’attuale contesto macroeconomico, in cui permane una logica di riduzione delle spese IT, non è facile, infatti, uscire da questa logica. Ai vendor, quindi, viene chiesto innanzitutto un supporto per capire quali siano gli indicatori automatici che possono essere raccolti per migliorare ciò che si ha. Un tema che interessa un po’ tutti, dalla PA, anche in ottica open data, al mondo industriale e finanziario.

 

 

Giuseppe Borgonovo, Adobe


La nostra esperienza in ambito Digital Marketing conferma quanto è emerso sinora. Siamo partiti focalizzandoci sull’online, ma ora sta emergendo l’esigenza di integrare le modalità tradizionali di fare business con il mondo web, in un’ottica multicanale. In Italia siamo agli inizi, ma a livello internazionale le esperienze non mancano. Nei progetti Big Data, quindi, l’obiettivo è quello di aggregare le diverse informazioni che provengono dai motori di ricerca, dalla pubblicità online, dal tele marketing, dal CRM ecc. correlandole tra loro, per avere una vista globale. Nei progetti che abbiamo seguito per alcune banche, in Italia UniCredit, la sfida è quella di capire qual è l’esito di una campagna che parte dal web e si realizza in filiale: misurare l’efficacia delle iniziative web, infatti, sta diventando sempre più strategico.

 

 

Guido Gerrieri, Reply


Ci sono, oggi, clienti pronti a ragionare al di fuori degli schemi consueti? Non è ancora emerso un tema centrale: il gap tecnologico. Bisogna partire dalla tecnologia, perché i Big Data cambiano lo scenario in maniera significativa. Supportare i Big Data, intesi come nuovi oggetti, significa procedere con interventi consistenti di riscrittura del software. Anche gli skill richiesti cambiano, servono data analyst con una formazione matematica, più che ingegneristica o informatica, molto difficile da reperire. Oltre all’area computazionale, un’altra area di attenzione è l’analisi del mondo social, ma in Italia e in Europa c’è un problema: come si può fare il feed dei dati dagli ambienti social quando i dati che riguardano un’azienda non appaiono sulle pagine di questa? Senza contare che la normativa europea in materia è molto stringente.

 

 

Fabio Todaro, SAP


Se i Big Data non vengono inseriti in una logica di real time, perdono valore. In questo momento c’è bisogno di fare molto ‘enablement’, spiegando ai clienti le reali possibilità di business che aprono le nuove tecnologie a supporto dei Big Data, che permettono di fare cose semplicemente impensabili fino a ieri, come per esempio fare streaming di dati che arrivano dagli Scada (supervisory control and data acquisition). Stiamo riscontrando interesse da parte di diversi settori, dal transportation al retail, dalle utility al fashion e alle telco e, con alcuni clienti, siamo già in produzione. Per consentire alla tecnologia di esprimere tutte le sue potenzialità dobbiamo però cambiare il modo di pensare, prima di noi stessi, e poi dei nostri clienti.

 

 

 

Stefano Maio, QlikView


Amo ripetere che noi non ci occupiamo di Big Data, perché il tema di fondo è un altro: come fornire strumenti che consentano di prendere la decisione giusta basandosi sui dati reali, pochi o tanti che siano, in tempi rapidi. È evidente che, in un mondo in cui i dati generati raddoppiano ogni 14 mesi, i temi sul tappeto sono sempre di più, e non riguardano solo quello dei dati rilevanti. Per questo il nostro compito è quello di capire innanzitutto le esigenze specifiche di ogni cliente, come accadde 19 anni fa quando QlikView nacque per dare una risposta concreta alle necessità del nostro primo cliente, Tetrapack.
Oggi può capitare di sentirsi chiedere un’offerta per 20 TB di Big Data, come se avessero un peso specifico diverso dai dati normali, mentre la sfida reale è la capacità di analisi.

 

 

 

Antonio Gentile, Fujitsu Technology Solutions


Oggi dobbiamo essere prima di tutto consulenti, per dare risposte concrete ai bisogni dei clienti. Questo vale anche per i Big Data, intesi come una infrastruttura coerente in grado di supportare la business intelligence real time indispensabile alle aziende per essere sempre più efficienti e competitive, soprattutto in un periodo di crisi come l’attuale. Si tratta in pratica di far dialogare tra loro architetture completamente diverse rendendo disponibili dati eterogenei non solo sui classici pc e notebook ma anche su smartphone e tablet, sino ad arrivare agli schermi da 50 pollici: l’informazione deve essere riadattata e riadattabile automaticamente a seconda del device di destinazione e alla modalità di accesso. Per quanto riguarda i mercati più ricettivi, citerei il retail e le utility.

 

 

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