Zeebra big dataanalytics_v1.1
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Il documento discute le opportunità di business offerte dalla Business Intelligence (BI) e dai Big Data, evidenziando due principali approcci: uno che utilizza dati interni per analisi storiche e l'altro che impiega dati esterni per previsioni. Viene sottolineato l'importanza della digitalizzazione e l'adeguamento delle strategie aziendali per massimizzare il valore delle informazioni raccolte. Inoltre, si evidenziano strumenti e tecnologie emergenti che permettono analisi avanzate e una comprensione più profonda delle dinamiche di mercato.
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- 1. BI e Big Data Cosa, Perché, Come Business Opportunities Alessandro Trinca Arnould Analytics| BPMN Consultant 1 CONCETTI di SINTESI Aprile 2016
- 2. Business Opportunities BI e Big Data BI e Big Data Per esaminare ed indagare le informazioni ed ottenere indicazioni rispetto alle performance, ai fenomeni aziendali/di processo, per effetture analisi temporali, what-if e molto altro su svariati scenari, esistono fondamentalmente due approcci (estremizzando): - Quello che coinvolge perlopiù informazioni provenienti dall’interno della propria organizzazione - Quello che coinvolge anche informazioni provenienti dal mondo esterno, a vari livelli Il primo tende ad esaminare il passato e il presente. Il secondo tende a proiettarsi anche in avanti, formulando previsioni. Il primo viene risolto essenzialmente con metodologie e strumenti di Business Intelligence (BI). Il secondo abbraccia molto spesso il mondo dei cosiddetti «Big Data» richiedendo approcci, metodologie e strumenti diversi. 2 Big Data Business Intelligence Cose che conosco Domande cui posso rispondere Cose che NON conosco Domande cui NON so rispondere
- 3. Business Opportunities BI e Big Data BI (Business Intelligence) La Business Intelligence, per come oggi la conosciamo è nata quasi contestualmente ai Datawarehouse negli anni ’90. E’ un insieme di metodi e strumenti creati per analizzare ed indagare informazioni provenienti generalmente da sistemi interni (ERP, gestionali, flat files..), per ottenere reportistiche avanzate, grafici e indicatori utili Principalmente (ma non solo) alla misurazione delle performance e dei fenomeni di processo. Il tutto con frequenze di aggiornamento delle informazioni talvolta molto vicine al real-time. Per sua natura la BI richiede competenze: - Tecnologiche - Di Dati - Di Business 3
- 4. Business Opportunities BI e Big Data BI (Business Intelligence) Gli ambiti di applicazione della BI sono innumerevoli e non riguardano solo la sfera del business. Molto sinteticamente si tratta di leggere dati da fonti esterne, normalizzarli, integrarli tra loro, definire quelli che in gergo sono le Dimensioni e i Fatti per poi disegnare un modello dati specifico per lo strumento di BI che si sta utilizzando. La visualizzazione delle informazioni che «pescano» dal modello dati BI si dividerà in Tabelle, Grafici, Indicatori, Mappe georeferenziate e quant’altro. Il tutto secondo i requisiti funzionali richiesti. Caratteristica fondamentale degli strumenti evoluti di BI è quella di poter effettuare l’analisi e la «navigazione» delle informazioni senza percorsi predefiniti, sia su pc che su dispositivi mobili. 4 ERP Db Txt, csv, xls Lettura, normalizzazione, integrazione, preparazione OLAP / AQL Db Dashboard Sorgenti dati Analisi / NavigazioneInformazioniProcessi ETL, datastore, BI repository
- 5. Business Opportunities Bi e Big Data Big Data Twitter, rete mondiale dei principali server. Il traffico produce ogni giorno enormi quantità di dati. Rappresenta solo una piccola parte delle informazioni di tipo nuovo a disposizione delle analisi di mercato. 5
- 6. Business Opportunities BI e Big Data Big Data Dati Strutturati Dati Destrutturati Internet (Web, Social, Engines, etc.) Mobile Devices Internet Of Things Sensori GIS Sempre più informazioni di natura diversa, che viaggiano simultaneamente, provenienti dalle fonti più disparate, e che producono una vera e propria valanga di Bit che può essere utilizzata sapientemente a proprio vantaggio. 6
- 7. Business Opportunities BI e Big Data Big Data Cosa significa Big Data ? Possiamo dire che: I «Big Data» sono «dati» così vasti, complessi e dinamici da dover essere estratti, processati, immagazzinati e analizzati mediante metodi e strumenti NON convenzionali, differenti da quelli utilizzati per la BI normalmente intesa 7
- 8. Business Opportunities BI e Big Data Big Data Qual’è il «mercato» dei Big Data ? 8
- 9. Business Opportunities BI e Big Data BI e Big Data Cosa significa valorizzare le informazioni Gran parte del valore potenziale dei Big Data sta nelle analisi che vi si possono applicare. Un esempio: per capire sempre meglio tutto ciò che riguarda dinamiche di mercato e, sopratutto, specificità del cliente. In altre parole: il contesto socioeconomico in cui viviamo per poi tradurlo in VALORE. Descrittive Predittive Adattative Business Intelligence Big Data TipidiAnalisi 9
- 10. Business Opportunities BI e Big Data Le analisi effettuate mediante utilizzo di metodi e tecnologie di Big Data possono accrescere enormemente il Vantaggio Competitivo. Tipi di Analisi : DESCRITTIVE - analizzo il passato PREDITTIVE - cerco di capire cosa potrebbe avvenire ADATTATIVE - capisco cosa avverrà e mi organizzo per rispondere Descrittive Predittive Adattative Business Intelligence Big Data TipidiAnalisi Crescita del Vantaggio Competitivo 10 BI e Big Data
- 11. Business Opportunities BI e Big Data Le aziende che decidono di analizzare i Big Data per migliorare il proprio Business riescono ad individuare prima e meglio dei competitor dove e come intervenire sul mercato. Business Monitoring Business Insight Business Optimization Data Monetization Business Metamorphosis Processo di crescita – dalla BI verso il Big Data VantaggioCompetitivo 11 BI e Big Data
- 12. Business Opportunities BI e Big Data Basic Analytics Performance Mgmt Analytics Advanced Analytics Processo di crescita – modalità di utilizzo delle analisi Big Data VantaggioCompetitivo Le analisi che coinvolgono i Big Data, per essere efficaci, dovrebbero avvenire entro perimetri ben definiti con obiettivi mirati, per poi estendersi man mano che se ne apprezzano i risultati. 12 BI e Big Data
- 13. Business Opportunities BI e Big Data Si può introdurre una tripartizione in cui suddividere la maturità delle aziende rispetto al tipo di informatizzazione adottato. 1. Esistono le imprese che ancora mantengono un approccio “prima maniera”, con un ICT che vive a latere del business (ancora parecchie) 2. Ci sono poi le organizzazioni che sono passate ad un approccio più industrializzato e strutturato dell’ICT (in crescita) 3. Infine, ci sono le aziende che hanno capito che ICT e business fanno parte di un unico modello di sviluppo ben definito, caratterizzato dalla capacità di scegliere e guidare l’innovazione digitale, promuovendo nuove modalità di relazione e ingaggio tra colleghi così come tra partner, operatori e clienti (al momento una piccola minoranza, pochissime in Italia) Le aziende del punto 3. inaugurano inedite economie di scala capaci di portare valore aggiunto non solo in termini di efficienza ed efficacia, ma anche in funzione di una nuova visione olistica secondo cui non c’è business se non c’è una buona gestione delle informazioni Dalla governance dell’ICT alla Leadership digitale 13 BI e Big Data
- 14. Business Opportunities BI e Big Data Dalla governance dell’ICT alla Leadership digitale IT Artigianale Tecnologia Programmazione, gestione dei sistemi Lavoro in isolamento, scarsa interazione con utenti interni ed esterni Automazione relativa, innovazione sporadica, problemi frequenti IT Industriale Processi IT Management, Service Management Colleghi gestiti come clienti, disimpegno verso gli utenti esterni Diversi servizi e soluzioni per una maggiore efficienza ed efficacia Digitalizzazione Modello di Business Leadership Digitale Colleghi gestiti come partner, impegno verso i clienti esterni Digital Business Innovation e nuove scale di valore FOCUS CAPACITA’ INGAGGIO LIVELLO DI SVILUPPO siamo qui (2016) Scenario 14 BI e Big Data
- 15. Business Opportunities BI e Big Data Secondo IDC negli ultimi tre anni siamo riusciti a produrre il 90% delle informazioni che oggi circolano in Rete: si parla di oltre 3 quintilioni di bytes, e le statistiche raccontano che ogni 14 mesi i dati in Italia raddoppiano. Siamo nel pieno dell’epoca dei «Big Data», la cui analisi richiede metodi e strumenti sempre più potenti: tool e software capaci di effettuare analisi e simulazioni statistiche, ipotizzando scenari e previsioni a corto, medio e lungo termine. I Big Data derivano dalla digitalizzazione di attività una volta cartacee (ordini, bollettazioni, fatture, ma anche cartelle cliniche o carteggi notarili), dai social, dalle pagine web di qualsiasi tipo, da sensori di vario tipo (IoT) che stanno inondando ogni angolo della nostra vita, dalla contabilizzazione dei consumi (smart grid), dalle attività di monitoraggio (emissioni nocive, umidità, radiazioni e via dicendo), dai sistemi di pagamento e dai siti di e-commerce. Una vera e propria valanga di dati dalle proporzioni inimmaginabili. Dalla governance dell’ICT alla Leadership digitale 15 BI e Big Data
- 16. Business Opportunities BI e Big Data Esistono sempre più mezzi, strumenti, logiche che si intersecano e impattano sui sistemi IT e sulla cultura aziendale. Vivere passivamente il mondo digitale è quasi impossibile e non avere una strategia di misurazione a riguardo è un grave punto di debolezza per il business. Molto presto (in molti casi già oggi) non basterà più esaminare i dati provenienti dai propri sistemi interni per produrre qualche dashboard di BI e misurare le performance. I CIO devono cominciare ad affrrontare tematiche di integrazione talvolta molto complesse, ad esempio amministrando il flusso delle informazioni che vengono dai pc, dalle telecamere, dai tablet e dagli smartphone, dall’Unified communication, dalle tecnologie Rfid in tutte le declinazioni (Nfc, Rtls, Gps tag e microchip) o da tutti i tipi di codici a barre che servono a tracciare beni e servizi. I dati corrono sulla Rete e vengono dalla Rete: per la business agility la digital strategy diventerà un must: il marketing la invoca e l’ICT dovrà adeguarsi. In un futuro peraltro già presente, gli IT manager vecchia maniera scompariranno per lasciare il posto a figure in grado di comprendere le logiche di business e di condividere la digital strategy con gli altri stakeholders. Dalla governance dell’ICT alla Leadership digitale 16 BI e Big Data
- 17. Business Opportunities BI e Big Data Leader Tools Dalla governance dell’ICT alla Leadership digitale – scegliere il Tool di BI / Analytics Comparazione tra leader di mercato 17 Leader emergente. Consente di trattare enormi quantità di dati a velocità elevatissima con ridotto effort lato Back- End. La tecnologia «in- chip» unità alla potenza dell’Elasticube e all’integrazione di «R» e molto altro, ne fanno il Tool in assoluto più interessante del mercato Leader conclamato. Il database associativo «in- memory» costituisce l’elemento distintivo di un tool molto potente per il «data discovery», in grado di soddisfare molte esigenze. Dispendioso in termini di effort lato «back-end» e poco adatto al data-entry benché consenta la gestione degli input. La «Self-Service BI» di Qlik. Si contrappone a Tableau essendo comunque più potente e in grado di trattare volumi di dati molto maggiori in multiutenza. Molto «user- friendly» consente agli utenti più smaliziati di costruirsi i propri dashboard. Nativamente adatto al mobile.