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11/12/2012

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Analisi dei Big Data e integrazione con la BI tradizionale

A conclusione della Tavola Rotonda i temi tecnologici di interesse dei CIO

 

Dal real time all’integrazione. Dal riconoscimento del dato rilevante alla richiesta di uniformità. I temi tecnologici assumono diverse priorità a seconda delle problematiche di business che le aziende intendono affrontare con i Big Data. I CIO si aspettano molte novità dai fornitori attuali e sono incuriositi dalle proposte che potrebbero emergere dai player emergenti di questo nuovo mercato.

 

 

Tra i temi che i fornitori enfatizzano come fondamentali per i Big Data spiccano l’elaborazione real time di grandi volumi di dati e l’integrazione con la BI più tradizionale. Concordate, oppure gli aspetti tecnologici più importanti che secondo voi abilitano i Big Data sono altri?

 

 

Claudio Nasti, Chantelcler - Io credo che, a differenza della BI tradizionale, le attività legate ai Big Data potranno essere gestite tranquillamente in outsourcing, perché i dati trattati avranno un livello di sensibilità molto diversa. I dati sensibili, legati al core business di una azienda verranno gestiti dalla BI tradizionale e continueranno a risiedere sullo storage aziendale, mentre le macro evidenze che arriveranno dall’esterno, legate anche a contesti abbastanza evanescenti, si potranno mantenere all’esterno, usufruendo del cloud inteso non solo come infrastruttura tecnologica ma anche come competenze, skill e supporto consulenziale esterno.

 

Potrebbero trovare spazio, quindi, nuovi player in grado di fornire, oltre al supporto tecnico, anche servizi consulenziali, come già avviene con la BI tradizionale. Alcune simulazioni potranno poi essere portate all’interno dell’azienda, ma la maggior parte potrà restare all’esterno e non avrà bisogno di essere integrata con i dati aziendali.

 

 

Italo Candusso, Bomi Group - Ritengo che uno dei fattori più importanti sia allineare ancora di più l’IT alle esigenze di business, lavorare insieme per individuare dove si possono trovare margini di miglioramento. Penso che nasceranno anche nuove figure professionali in grado di fare da ‘ponte’ tra queste due anime aziendali per dare risposte a esigenze specifiche, un percorso che in fondo è già iniziato.

 

Nel nostro settore, ad esempio, l’analisi predittiva è molto importante, può influenzare realmente l’andamento del business: effettuare simulazioni mirate per capire in che modo può incidere un determinato evento – come per esempio l’aumento del prezzo del carburante - e come riuscire a ‘neutralizzarlo’ può dare un reale vantaggio competitivo all’azienda.
 

Personalmente ritengo che un collegamento tra i dati strutturati di una azienda e quelli che possono venire dall’esterno esista, e vada gestito correttamente, al fine di individuare le azioni che possono realmente portare i benefici attesi. Senza dimenticare, naturalmente, il fattore umano, perché qualsiasi tecnologia resta sempre uno strumento a disposizione dell’uomo.
 

 

Mario Martinelli, Sisal - Per chi vive in Internet mettere in atto azioni specifiche sul singolo cliente in tempo reale a fronte di comportamenti rilevabili in rete è essenziale, è un’attività che tutti gli operatori del nostro settore, e in generale dei settori coinvolti sul commercio digitale, stanno facendo al fine di differenziarsi e far percepire il valore della propria offerta.

 

Anche la correlazione tra i dati strutturati, presenti nei nostri sistemi, e quelli non strutturati rilevati all’esterno per noi riveste un ruolo di primo piano, perché è da lì che possono emergere nuove tendenze che possiamo intercettare al fine di mettere a punto servizi innovativi.
 

Resta il fatto che il nostro punto di vista, orientato ai risultati, non coincide del tutto, ad oggi, con quello dei vendor, interessanti ciascuno a proporre la propria soluzione tecnologica, che spesso è un’eredità del passato... In questo momento, quindi, il nostro impegno è quello di lavorare insieme al business per affrontare e risolvere le sfide che si presentano ogni giorno, in attesa che le tecnologie Big Data trovino definizioni comuni che ci permettano di mettere a punto strategie di medio-lungo periodo.

 

 

Massimo Messina, UniCredit Business Integrated Solutions - C’è un altro tema da non sottovalutare, quello dell’aderenza alle normative, queste ultime in rapida evoluzione.
 

Gli orientamenti del legislatore non sono ancora del tutto chiari, per cui ritengo che ci sarà grande prudenza sull’uso dei Big Data sino a quando non sarà stata fatta maggiore chiarezza in merito agli obblighi che ricadranno su chi intende proporre servizi ad essi legati.
 

Nel mondo Finance, poi, bisogna tenere presente un altro fattore: le banche, ancora oggi, sono grandi produttrici di software, e alcuni componenti sono presenti nei sistemi da molto tempo.
 

Nonostante la contingenza economica non abiliti i grandi progetti di rinnovamento architetturale, è probabilmente arrivato il momento di operare una forte standardizzazione sulle piattaforme su cui poggiano le applicazioni, cosa che altri segmenti di mercato hanno già fatto.

 

Nel momento in cui sarà possibile acquisire sul mercato potenza computazionale a basso costo questo asset, ancora oggi ritenuto strategico, diventerà sempre più una commodity, come è avvenuto in passato per altri asset, come la potenza elettrica (agli albori dell’era industriale le fabbriche producevano in proprio l’energia elettrica) e le reti di telecomunicazione proprietarie.

 

È in uno scenario simile che le tecnologie Big Data esprimeranno tutto il loro valore, essendo nate per essere frazionate su un numero potenzialmente infinito di motori paralleli piccoli a piacere che consentano di scalare orizzontalmente per fare calcoli paralleli molto elevati.
 

Personalmente vedo due percorsi diversi: le realtà medio-piccole si orienteranno inevitabilmente verso il cloud pubblico, mentre le grandi organizzazioni avranno l’opzione di usare servizi pubblici o di entrare in nuovi mercati diventando provider a loro volta.

 

Naturalmente per ora bisogna avere un approccio prudenziale e incrementale, perché, come sempre avviene nei momenti di cambiamento, gli early adopter assumeranno rischi non banali, ma bisogna comunque muoversi perché i maggiori cambiamenti saranno di tipo organizzativo e di governance, e sono più lunghi e difficili da ottenere.

 

 

 

 

Alessandra Banfi, Pirelli - L’integrazione tra i Big Data e la BI, ovvero di ambiti tradizionali di data warehousing e reporting, è fondamentale.
 

Tuttavia, a causa dei limiti interpretativi dei Big Data di cui ho parlato prima, occorre mantenere un atteggiamento prudente, testando sempre le nuove tecnologie attraverso progetti pilota.
 

 
TAG: Big Data

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