Come estrarre valore nell'universo frammentato dell'analisi dei Big Data

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1 Come estrarre valore nell'universo frammentato dell'analisi dei Big Data In che modo gli infomediari delle informazioni daranno vita a un nuovo ecosistema di dati Autori Bill Gerhardt Kate Griffin Roland Klemann Giugno 2012 Cisco IBSG (Internet Business Solutions Group) Cisco IBSG 2012 Cisco e/o le sue società affiliate. Tutti i diritti sono riservati. 06/12

2 Come estrarre valore nell'universo frammentato dell'analisi dei Big Data In che modo gli infomediari delle informazioni daranno vita a un nuovo ecosistema di dati I dati, il nuovo petrolio Già nel 2006, il ricercatore di mercato Clive Humby definiva i dati come "il nuovo petrolio". 1 Oggi che i dati stessi trascendono nel dominio in continua espansione dei Big Data, un numero crescente di esperti comincia a concordare. Scorgono infatti nei Big Data lo stesso potenziale di trasformazione e di creazione di ricchezza che nel XIX secolo alcuni visionari avevano intravisto in quella melma nera di cui erano intrise le viscere della terra. E proprio come il petrolio ha fatto cavalcare la fantasia un secolo o più fa, oggi i dati prospettano un futuro di innovazione economica e tecnica. Se sarà possibile estrarre dati "grezzi", raffinarli e convogliarli laddove possano avere un impatto in tempo reale sulle decisioni, il loro valore schizzerà alle stelle. Quando l'analisi consentirà di ricavarne informazioni cruciali (in grado di far emergere comportamenti, modelli ed eventi complessi mentre si verificano, se non prima), i dati vedranno realizzato il proprio potenziale. Se si riuscirà poi a condividerli in modo appropriato in un intero ecosistema e a renderli accessibili laddove gli strumenti di analisi risultano della massima utilità, diventeranno a tutti gli effetti una risorsa rivoluzionaria, in grado di trasformare il nostro modo di vivere, lavorare, giocare, imparare, acquistare, vendere, viaggiare, ecc. Ma i Big Data portano con sé notevoli sfide. Il problema oggi è che il flusso sempre più consistente di dati (terabyte che diventano petabyte e poi exabyte) minaccia di sommergerci con una valanga di informazioni non filtrate, non strutturate, non elaborate e apparentemente ingestibili. Allo stato attuale delle cose, l'ecosistema dei dati è altamente frammentato. Tra coloro che i dati li creano e coloro che potrebbero estrarne valore, si dipana un labirinto caratterizzato da complessità, disparità e comunicazioni di qualità scadente. Se gli strumenti di analisi devono fungere da nuova "raffineria", sarà necessario affrontare parte di tale frammentazione aumentando connettività, affidabilità ed efficienza. Ma chi è disposto a (e in grado di) assumersi questa responsabilità? Cisco IBSG (Internet Business Solutions Group) è convinto che questo ruolo così ampio verrà ricoperto da una nuova classe di soggetti, gli infomediari dei dati. Queste figure entreranno in scena mettendo in contatto chi i dati li genera con chi ne usufruisce, dando più potere ai primi e favorendo tutti i passaggi lungo la catena di valore dei dati. Così facendo, offriranno a tutti I soggetti coinvolti opportunità di armonizzare, realizzare e monetizzare l'enorme potenziale rappresentato dai Big Data. 1 Cisco IBSG 2012 Cisco e/o le sue società affiliate. Tutti i diritti sono riservati. Pagina 2

3 Cruciali in questo senso saranno le infrastrutture di trasporto e archiviazione degli stessi Big Data. I soggetti che dispongono della panoramica più vasta e chiara su reti e data center, con la capacità di raccogliere e controllare le informazioni in movimento, avranno migliori possibilità di integrare figure disparate associate ai Big Data in un sistema perfettamente funzionante. Nel presente documento verranno esaminate alcune delle più ampie implicazioni dei Big Data, ne verrà analizzata la prospettiva di trasformazione e verranno messe in evidenza alcune delle difficoltà che ne caratterizzano la gestione. Ma, soprattutto, verranno illustrate le opportunità a disposizione degli infomediari dei dati per trasformare il potenziale dei Big Data in una forza in grando di determinare un enorme cambiamento, il nuovo petrolio della nostra epoca. La vera natura dei Big Data Nel tentativo di sviluppare processi decisionali basati su presupposti più solidi, molte aziende utilizzano data warehouse e strumenti di analisi dei dati tradizionali per ridurre il tasso di abbandono, migliorare l'efficacia delle campagne e contrastare le frodi, solo per fare qualche esempio. I Big Data rappresentano un rivoluzionario passo avanti rispetto all'analisi dei dati tradizionale e sono caratterizzati da tre elementi principali: varietà, volume e velocità. La varietà dei dati si concretizza in due tipologie: strutturati e non strutturati. I primi entrano in un data warehouse già contrassegnati con tag e sono facili da smistare. Oggi, tuttavia, i dati sono per la maggior parte non strutturati e provengono da fonti quali Facebook, Twitter e contenuti video. Si tratta di informazioni casuali, difficili da analizzare e presenti in quantità enormi. Il volume dei Big Data da solo è eccessivo per il normale data warehouse. Ad esempio, secondo le stime di Facebook, i suoi utenti pubblicano 2,7 miliardi di "mi piace" e commenti ogni giorno. A molti la vastità di questi dati fa paura: non riescono a stare al passo, men che meno a organizzarli, analizzarli e a estrarne valore. Tutti questi dati possono essere difficili da gestire quando irrompono a una velocità che supera di gran lunga la capacità di elaborazione di numerosi soggetti. Affinché I Big Data riescano ad assumere un ruolo autenticamente rivoluzionario, devono essere analizzati a una velocità pari a quella, fulminea, che caratterizza il flusso di informazioni nei data warehouse. Nel giro di microsecondi occorre decidere se vale la pena acquisire un determinato dato e in merito alla sua rilevanza quando viene combinato con altre informazioni. Ad esempio, il volto di un noto criminale tra migliaia di immagini potrebbe attivare un meccanismo di "stop", un modello di frode creditizia potrebbe innescare avvisi, mentre indicazioni di un crescente tasso di abbandono da parte dei clienti potrebbe suggerire un'offerta di buoni. Ogni volta che si registra un'anomalia di rilievo a livello dei dati, è necessario segnalarla prima che questi vengano archiviati, in modo da poter adottare provvedimenti in tempo reale. Cisco IBSG 2012 Cisco e/o le sue società affiliate. Tutti i diritti sono riservati. Pagina 3

4 Più potere grazie alla rete Per sua stessa natura, il traffico di rete può essere considerato Big Data. In una sola sezione della rete, quella mobile, al mondo si contano 6 miliardi di abbonamenti e ogni giorno vengono inviati 10 miliardi di SMS. 2 Secondo una stima di International Data Corp., società globale di ricerche di mercato, nel 2011 tutti i dati generati sul pianeta ammontavano a 1,6 trilioni di gigabyte. La quantità di dati trasversali alle reti continuerà ad aumentare vertiginosamente. Entro il 2020 saranno connessi alle reti e a Internet 50 miliardi di dispositivi. 3 Ma la rete è tutt'altro che un canale passivo che si limita a trasportare questa marea di informazioni. Oltre a consentire volumi del genere, la rete può ricoprire due ruoli importanti ai fini dello sviluppo del potenziale dei Big Data a favore delle aziende (vedere la figura 1). Anzitutto, la rete può raccogliere dati e fornire contesto a velocità elevata. Può acquisire informazioni da dispositivi, reti private e WAN pubbliche, spesso estraendo valore e utilizzandolo in tempo reale o quasi. I dati raccolti consentono alla rete di determinare il contesto, ad esempio abbinando ai dati le informazioni su posizione, identità o presenza. Inoltre, è possibile che il contenuto stesso dei dati acquisiti abbia valore. Il fatto di sapere non solo quali siti sono stati visitati ma anche quali operazioni vi sono state svolte può fornire informazioni cruciali. Figura 1. La rete collega settori di dati. Fonte: Cisco IBSG, Unione internazionale delle telecomunicazioni, "The Internet of Things: Tutto cambierà con la prossima era di Internet", Cisco IBSG, Cisco IBSG 2012 Cisco e/o le sue società affiliate. Tutti i diritti sono riservati. Pagina 4

5 In secondo luogo, la rete consente alle imprese di intervenire immediatamente sulle informazioni ricavate dai dati. Attraverso una serie di punti di controllo in tempo reale, la rete può raggiungere il cliente o influire sulla sua esperienza. Tali punti di controllo dettano modifiche in termini di policy, privacy, preferenze, sicurezza, qualità del servizio, nonché di rerouting o di elaborazione locale. Potendo contare su una gestione end-to-end della rete dal punto di vista del contesto e del controllo, queste aziende hanno a disposizione una panoramica ampia e chiara. Come i Big Data ci cambieranno la vita Se si riuscirà a sfruttare appieno il potenziale dei Big Data, si registreranno trasformazioni radicali in un'ampia gamma di operazioni e attività quotidiane, dalle più complesse alle più comuni (vedere la figura 2). Gli ingorghi stradali sono solo uno degli esempi in questo senso. Possono sembrare un male necessario, inestirpabile. Ma proviamo a immaginare cosa accadrebbe se si potessero ridurre notevolmente, se non addirittura eliminare. I risparmi in termini di stress e di tempo (che, ovviamente, fa rima con denaro) sarebbero enormi. Con il taglio dei tempi di pendolarismo la qualità della vita migliorerebbe e aumenterebbe il tempo da trascorrere con la famiglia. La soluzione non è rappresentata da automobili volanti, bensì dall'analisi predittiva in tempo reale dei flussi di traffico, con il conseguente e immediato aggiornamento dei segnali stradali, della segnaletica digitale e dell'instradamento del traffico prima che quest'ultimo si intasi. Per non parlare degli scontrini e delle ricevute di negozi e banche che si accumulano nel portafoglio. E se si riuscisse a sostituirli con documenti elettronici? Le aziende potrebbero arricchirli con informazioni contestuali e comparative. Gli utenti potrebbero gestire, condividere, monetizzare e sfruttare i dati attraverso, ad esempio, applicazioni per la gestione del budget e l'assistenza sanitaria. Cisco IBSG 2012 Cisco e/o le sue società affiliate. Tutti i diritti sono riservati. Pagina 5

6 Figura 2. Rilevanza dei Big Data. Fonte: Cisco IBSG, 2012 Tra i progressi in campo medico favoriti dai Big Data potrebbero figurare terapie personalizzate in base agli specifici problemi di salute di un paziente. Sarebbe possibile prevedere, monitorare e limitare epidemie di malattie contagiose o contaminazioni alimentari. Google Flu Trends ha già aggregato dati su ricerche di informazioni di carattere sanitario allo scopo di prevedere l'insorgere di epidemie a livello mondiale. Su scala planetaria (e oltre) i Big Data possono aiutare a tenere sotto controllo e ad analizzare enormi quantità di informazioni in qualsiasi ambito: dai cambiamenti climatici all'astrofisica, dal consumo di energia alla geopolitica fino alla socioeconomia. In tutti i casi, l'analisi dei Big Data può portare a una più profonda comprensione dei fattori chiave alla radice di eventi cruciali, con la parallela possibilità di prevedere tendenze future. Big Data su misura per le aziende I Big Data possono anche cambiare il modo in cui interagiamo con le aziende. Attimo dopo attimo, le interazioni dei consumatori con il mondo circostante danno luogo a un prodotto secondario spesso trascurato: enormi quantità di dati personali, tra cui ricerche sul meteo, confronti tra prezzi, acquisti e migliaia di altre scelte e azioni quotidiane. Analizzando i dati generati da tutta questa attività, i Big Data permettono di rivoluzionare le interazioni tra consumatori e rivenditori. Alcune aziende si stanno già muovendo in questo senso. Di seguito sono riportati alcuni esempi: Cisco IBSG 2012 Cisco e/o le sue società affiliate. Tutti i diritti sono riservati. Pagina 6

7 Harrah's ha aumentato i ricavi dell'8-10% analizzando i dati sulla segmentazione dei clienti, 4 mentre a un certo punto Amazon ha dichiarato che il 30% dei propri ricavi era riconducibile al suo motore analitico per i consigli ai consumatori. 5 Il reparto di gestione dell'inventario di Wal-Mart ha implementato la tecnologia RFID (Radio Frequency IDentification, identificazione con radiofrequenza) per collegare informazioni in tempo reale tra i fornitori e il data warehouse Retail Link. Così facendo, ha ridotto del 16% la frequenza di esaurimento delle scorte. 6 FedEx ha ottenuto visibilità in tempo reale con i dati su spedizioni e consumatori provenienti da più di centri di distribuzione e supply chain. Kaiser Permanente ha ridotto del 40% i costi operativi mediante l'integrazione degli archivi medici elettronici e del sistema di gestione dei pazienti interni ed esterni. L'integrazione dei dati clinici e quelli sui costi ha portato alla scoperta degli effetti collaterali del Vioxx e al conseguente ritiro del farmaco dal mercato. 7 I Big Data sono già entrati tra le priorità dei CIO. 8 Tuttavia, Cisco IBSG prevede un livello ancora più elevato di analisi dei dati e di interazione tra di essi lungo la loro catena del valore. Abbiamo identificato otto tipologie di casi d'uso ricavate dall'analisi di qualche centinaio di potenziali applicazioni dei Big Data in numerosi settori verticali: 1. Garanzia di ricavi. L'integrazione dei dati all'interno di una stessa azienda potrebbe perfezionare l'identificazione e prevenire le frodi prima che si verifichino. A trarne beneficio sarebbero soprattutto i settori più soggetti a questo tipo di problemi, ad esempio quello dell'assistenza sanitaria. 2. Attenuazione del rischio. Attualmente le reti trasportano petabyte di informazioni cruciali per aziende, enti pubblici e consumatori, acuendo sempre di più la vulnerabilità a intrusioni e attacchi alla sicurezza. L'associazione dei dati tra punti geografici e della rete distanti consentirebbe d'individuare modelli sospetti, segnalando immediatamente la necessità di intervenire. 3. Ciclo di vita del cliente. Le aziende possono concentrarsi su casi di frustrazione dei clienti e offrire una risposta immediata, migliorando così l'esperienza e riducendo il tasso di abbandono. Qualsiasi settore basato sui servizi che tenga ai rapporti con I clienti ne trarrebbe beneficio. 4. Applicazione nel mercato. I Big Data consentono migliori servizi di mercato grazie ai sistemi di analisi, ampliando le opportunità di cross-selling e up-selling. Tra i settori che potrebbero beneficiarne maggiormente spiccano banche e commercio su Internet. 4 Gartner, McKinsey & Company, "Does RFID Reduce Out-of-Stocks? (L'RFID riduce l'esaurimento delle scorte?)", University of Arkansas, 2005; "Opening Up the Big Box: Measuring the Wal-Mart Effect (si apre lo scatolone: valutazione dell'effetto Wal-Mart)", The Economist, 23 febbraio McKinsey & Company, Da uno studio condotto nel 2011 da IBM è emerso che l'83% dei dirigenti ha scelto i Big Data come argomento strategico, preferendolo a soluzioni di mobilità, virtualizzazione e cloud computing. Cisco IBSG 2012 Cisco e/o le sue società affiliate. Tutti i diritti sono riservati. Pagina 7

8 5. Innovazione dei prodotti. Il feedback dei clienti è fondamentale per lo sviluppo di nuovi prodotti e oggi molte aziende dichiarano già di disporre di maggiori informazioni su ciò che piace e non piace alla loro clientela. L'integrazione di fonti di dati non aziendali quali feed di social network fornirebbe un quadro più completo delle opinioni dei consumatori su un determinato prodotto, portando potenzialmente alla luce la necessità di un nuovo prodotto prima che quest'ultimo venga pensato o progettato. 6. Modelli commerciali. Nuovi algoritmi per la definizione dei prezzi consentiranno nuove opportunità di monetizzazione e interazioni più efficienti con i consumatori. In particolare, i rivenditori al dettaglio potrebbero trarre beneficio da nuovi modelli di prezzi associati alla località specifica e al comportamento dei consumatori. 7. Gestione operativa. I Big Data potrebbero aiutare quasi tutte le aziende a ottimizzare l'efficienza. Un provider di servizi, ad esempio, potrebbe migliorare le operazioni quotidiane della propria rete. Un rivenditore al dettaglio, invece, potrebbe dare vita a interazioni più efficienti e redditizie presso il punto vendita. E praticamente tutte le supply chain diventerebbero più armoniose. In generale, un tessuto di informazioni comune migliorerebbe l'efficienza dei processi e fornirebbe una panoramica completa degli asset. 8. Campagne pubblicitarie avanzate. Più dati le imprese raccolgono sul comportamento dei clienti, più facile è riconvertire tali informazioni in pubblicità. emarketer è giunta alla conclusione che, attraverso il targeting avanzato basato sui dati, l'efficacia delle campagne pubblicitarie raddoppia. Sono possibili aumenti di più del 50% del costo per mille impressioni (CPM). Per sfruttare ulteriormente questi vantaggi mediante l'analisi dei Big Data, sarà necessario implementare meccanismi di fiducia in grado di alleviare i vincoli relativi alla privacy e fare in modo che gli annunci con targeting siano in linea con le informazioni sui consumatori presenti in rete. Come adattarsi al meglio alle fasi dell'evoluzione dei Big Data Il pieno potenziale di questi casi d'uso si concretizzerà in tre fasi di evoluzione (vedere la figura 3). In ciascuna di esse, l'attività di analisi può essere descritta sul piano dei dati, sul piano del controllo e sul piano dei consumatori. Sul piano dei dati si esaminano le fonti dei dati utilizzate. Sul piano del controllo si analizzano le modalità di utilizzo dei dati, di creazione delle informazioni e si illustra cosa accade quando si giunge a un risultato o a una conclusione. Sul piano dei consumatori si osserva il rapporto di questi ultimi con il processo di analisi dei dati, nella consapevolezza che spesso i consumatori sono i creatori dei dati e solo a volte i proprietari. Cisco IBSG 2012 Cisco e/o le sue società affiliate. Tutti i diritti sono riservati. Pagina 8

9 Figura 3. Evoluzione dei Big Data a livello di settori. Fonte: Cisco IBSG, 2012 Oggi la maggior parte dei settori si trova nel pieno della prima fase. I dati sono in larga misura suddivisi in compartimenti stagni all'interno delle singole unità aziendali e vengono utilizzati principalmente per creare report ex post. I dati vengono compilati dopo l'evento, ma l'impatto di tali report sulle decisioni è indiretto. I consumatori, da parte loro, hanno scarso controllo (e scarsa consapevolezza) dei propri dati. La loro preoccupazione principale riguarda la sicurezza e l'integrità dei dati e prevale una vaga sensazione di un loro potenziale uso improprio. Con la seconda fase, il piano dei dati si sposta da una rigida suddivisione a compartimenti stagni a una situazione in cui le informazioni possono passare da un compartimento all'altro all'interno dell'azienda ed essere trasferite a un repository comune. Una volta lì, il set molto più ampio di dati raccolti può essere analizzato e condiviso per processi decisionali più efficaci. E, sul piano del controllo, nuove informazioni si traducono in azioni. Anziché semplici informazioni su una variabile, più variabili e considerazioni possono generare un allarme in grado di attivare una modifica (ad esempio l'ordine di un prodotto in inventario o l'invio di un buono a un cliente). Dal punto di vista dei consumatori, in questa fase cresce l'impressione che concedere l'accesso ai dati personali potrebbe avere i suoi vantaggi. I consumatori possono scegliere tra opzioni di adesione volontaria per determinare le modalità di utilizzo dei propri dati. Cisco IBSG 2012 Cisco e/o le sue società affiliate. Tutti i diritti sono riservati. Pagina 9

10 Con la terza fase i dati vengono raccolti, condivisi ed elaborati a livello dell'intero ecosistema. Le aziende possono utilizzare solo i propri dati, ma anche una miriade di informazioni di terze parti, tra cui modelli meteorologici, indicatori economici, vendite al dettaglio "anonimizzate", traffico sui social media, ecc. In questa fase, le aziende usano i dati in processi sempre più complessi per eseguire l'analisi predittiva, prevedendo cioè gli eventi prima che si verifichino. Una volta trasmesse queste informazioni, l'azienda può adottare provvedimenti automatici in tempo reale anche senza intervento umano (ad esempio reinstradando il traffico o riordinando la merce). Con la terza fase i consumatori fanno propria l'idea che esistono opportunità per creare valore dai propri dati personali. Stabiliscono policy di utilizzo, confidando che vengano messe in pratica nell'intero ecosistema. L'aumento della trasparenza a livello di ecosistema accresce la sicurezza dei consumatori, che constatano le modalità di utilizzo dei loro dati. Molti entrano volontariamente in un mercato in cui i propri dati costituiscono un prodotto dotato di valore, con benefici tangibili. Tutte queste idee si stanno diffondendo e, in base a quanto rilevato da Cisco IBSG, stanno già avendo un impatto. Con il passaggio dalla prima alla terza fase, i vantaggi aumentano, ma i problemi possono acuirsi. Problemi sulla strada verso un mondo abilitato per i Big Data e loro risoluzione Con i Big Data l'obiettivo finale è raccogliere e archiviare i dati, individuarne il significato ed estrarne valore. Allo stato attuale delle cose, l'ecosistema dei Big Data appare frammentato. Non mancano però le potenzialità per orchestrare tutti gli aspetti dell'ecosistema, consentendo a chi crea i dati e a chi ne beneficia di collaborare in armonia, con un livello di fiducia molto più elevato. Ma esaminiamo i fattori chiave di successo per altri ecosistemi complessi, quali evasione delle transazioni finanziarie, roaming cellulare, interscambio elettronico di dati, caselli autostradali automatizzati e cartelle cliniche elettroniche. Dalla nostra ricerca emerge come gli ecosistemi complessi abbiano bisogno di entità esterne per svolgere funzioni a valore aggiunto allo scopo di favorire partnership, innovazione, governance e scala. In alcuni ecosistemi a tale scopo sono nati "intermediari" incaricati di garantire il successo dei propri settori: TransUnion in quello bancario, Syniverse Technologies per il roaming mobile e RosettaNet per la gestione della supply chain. Altri settori, ad esempio i caselli autostradali automatizzati in Europa e le cartelle cliniche negli Stati Uniti, sono invece rimasti indietro. In questi casi nessun organismo si è reso disponibile a (o è stato in grado di) assumersi il ruolo di infomediario, con un conseguente rallentamento dei progressi. Cisco IBSG è convinto che nell'ecosistema di analisi dei Big Data un intermediario o più infomediari diventeranno necessari affinché il settore sfrutti appieno il proprio potenziale e si tenga al passo con la rivoluzione dei Big Data. Cisco ritiene che l'infomediario dei dati debba svolgere quattro mansioni (vedere la figura 4 e i paragrafi successivi): Cisco IBSG 2012 Cisco e/o le sue società affiliate. Tutti i diritti sono riservati. Pagina 10

11 Figura 4. Ruolo degli infomediari dei dati. Fonte: Cisco IBSG, Partnership: per un ecosistema redditizio. È necessario spostare i dati dalla loro origine a dove generano valore, mitigando i timori in termini di privacy e sicurezza nel corso dell'operazione. Oggi, tuttavia, non esiste un mercato redditizio in cui condividere una vasta gamma di fonti di dati e trarne beneficio. Ciononostante, gli innovatori stanno scoprendo il valore di dati variegati. Target, ad esempio, ha eseguito un accurato data mining delle abitudini di consumo delle clienti incinte, dal momento che prima e dopo il parto si aprono straordinarie opportunità per fidelizzare nuovi clienti. Come suggerito dalla rivista Forbes, Target potrebbe condividere questo prezioso database di informazioni con altre aziende nelle circostanze appropriate e nel mercato adeguato. 9 E svariate compagnie di assicurazioni stanno ampliando i propri dati sulle richieste di risarcimento con database di terze parti tra cui social media e fonti settoriali di rilevamento delle anomalie progettate per individuare nuovi modelli di frode. 9 "How Companies Learn Your Secrets (Come le aziende scoprono i tuoi segreti)", Charles Duhigg, New York Times, 16 febbraio 2012; "How Target Figured Out a Teen Girl Was Pregnant Before Her Father Did (Ecco come Target ha scoperto che una teenager era incinta prima di suo padre)" Kashmir Hill, Forbes, 16 febbraio Cisco IBSG 2012 Cisco e/o le sue società affiliate. Tutti i diritti sono riservati. Pagina 11

12 Ciononostante, oggi le aziende devono ancora sviluppare da sole gli strumenti per utilizzare dati esterni. Gli infomediari dei dati, invece, potrebbero identificare il valore, individuare la fonte, portare a termine gli accordi giuridici/economici, nonché perfezionare e standardizzare il formato dei dati in modo da renderlo compatibile con i sistemi interni. Gli infomediari dei dati favorirebbero la condivisione dei dati in tutto l'ecosistema, dando vita a un punto di smistamento e a un mercato per lo scambio di dati all'interno di uno stesso settore e tra settori distinti. Semplificherebbero inoltre enormemente il processo contorto che si trovano ad affrontare le aziende che cercano di trarre beneficio per la prima volta dai Big Data, in particolare le imprese più piccole che non rientrano tra le poche già impegnate in ingenti investimenti nei Big Data. Per facilitare le cose, gli infomediari dei dati potrebbero creare standard condivisi e identificare chi desidera acquistare i dati e come può trarne valore. 2. Innovazione: trarre valore da un mare magnum. Per l'utente finale, acquisire valore in uno tsunami di dati può essere come cercare il proverbiale ago nel pagliaio. Molte aziende si trovano in difficoltà anche solo a provare a gestire grandi quantità di dati, figurarsi se si trovassero a dover creare valore da un'informazione isolata. Incaricandosi delle mansioni di gestione e autenticazione dell'identità, l'infomediario dei dati consente alle imprese di sperimentare in modo più agevole. Una volta autenticati, i dati potrebbero essere trasportati e condivisi ovunque. Dal punto di vista del consumatore, ad esempio, sarebbe possibile trasferire le informazioni archiviate su Facebook in Myspace o Amazon senza doverle ricreare ogni volta. 3. Governance: allineamento interno ed esterno delle risorse. Qualcuno deve unificare l'ecosistema dei Big Data, attualmente così frammentato. Poiché i dati attraversano svariate stazioni intermedie (sia interne che esterne), una mancanza di organizzazione e governance blocca il percorso che conduce al valore. Per contrastare questo fenomeno, l'infomediario dei dati allineerebbe le risorse (interne ed esterne, pubbliche e private) per creare armonia in una struttura cloud comune. Questo approccio proteggerebbe i dati da eventuali sabotaggi, tranquillizzando al contempo le agenzie governative circa la correttezza del loro impiego. Da una recente analisi di Facebook, ad esempio, sulla questione della tutela della privacy si addensano ombre minacciose. L'infomediario potrebbe contribuire a stabilire standard per il settore, facendo in modo che i dati di Facebook non vengano percepiti come qualcosa di distruttivo ma di valore, da utilizzare in base ai desideri dei consumatori. Conquistandosi la fiducia di consumatori e operatori dei Big Data, gli infomediari dei dati metterebbero a disposizione una quantità ancora più ingente di dati da analizzare, stimolando ulteriori misure in tempo reale. Cisco IBSG 2012 Cisco e/o le sue società affiliate. Tutti i diritti sono riservati. Pagina 12

13 4. Scala: alle prese con i requisiti di elaborazione. Il prezzo della gestione dei Big Data risulterà proibitivo per molte aziende, rendendo necessario l'intervento di servizi di terze parti. Senza l'accesso a capacità su vasta scala, interne o esterne che siano, presto la gestione dei dati va incontro a colli di bottiglia. E anche se la capacità di archiviazione interna viene portata a livello di petabyte, il contemporaneo afflusso di richieste di analisi di dati può comunque esaurire un sistema. L'infomediario dei dati avrebbe un ruolo cruciale nella gestione di enormi volumi di dati. Offrirebbe infatti metodi di archiviazione più scalabili ed economici, contribuendo all'importantissima elaborazione dei dati. Le varie Apple, Amazon e Facebook investono già in queste risorse, riuscendo ad analizzare i dati in tempo reale man mano che vengono creati. Il ruolo di infomediario dei dati può essere assunto da tutta una serie di soggetti, tra cui provider di servizi, società di IT, banche, aziende, società Web 2.0, agenzie governative o nuove start-up. Il futuro successo dei Big Data dipende dalla capacità di queste figure di rimuovere collettivamente i problemi indicati in precedenza. Un salto nel buio alla scoperta dei Big Data: un appello ai responsabili decisionali I leader aziendali stanno iniziando a chiedersi dove entrare nel mondo dei Big Data e fin dove avventurarsi. Di seguito vengono riportate alcune opzioni che i responsabili decisionali dovranno prendere in considerazione: Sperimentare nella prima fase. L'azienda può continuare a raccogliere dati in modo selettivo per singole applicazioni indipendenti, ad esempio per la definizione dei prezzi, ed estrarne valore laddove possibile. Passare alla seconda fase. In questa fase l'azienda può scegliere di passare a una dimensione più ampia, dal pensiero tattico all'utilizzo strategico dei dati. È possibile che la strategia si limiti ad attività interne, ma si registrano un impegno e un investimento volti a differenziare l'esperienza del servizio attraverso l'analisi dei dati e la risoluzione proattiva. Pensare "esternamente". In questa fase l'azienda si rende conto che la marea di informazioni ora elaborate in modo più efficiente e perspicace potrebbe essere utile anche ad altri. Così, un soggetto all'interno di un ecosistema potrebbe vendere i propri dati di geolocalizzazione a un altro operatore, ottenendo in cambio ricavi per i propri servizi. Wal-Mart, ad esempio, potrebbe decidere di vendere i propri dati sulle vendite al dettaglio a Virgin Media. Analogamente, Amazon potrebbe affittare parte della propria capacità di cloud computing supplementare a piccole e medie imprese che altrimenti non avrebbero accesso a tale infrastruttura. Diventare infomediari dei dati. È possibile che determinate aziende aspirino a diventare la figura di maggior fiducia del settore, l'infomediario dei dati. In questa fase possono contribuire a rimuovere gli ostacoli, a fare da ponte tra i vari settori, a offrire nuovi servizi e a fornire protezione e sicurezza. Cisco IBSG 2012 Cisco e/o le sue società affiliate. Tutti i diritti sono riservati. Pagina 13

14 La strada per il successo con i Big Data Man mano che Cisco IBSG progetta l'evoluzione futura dei Big Data, definirà i compromessi strategici che dovranno essere presi in considerazione dalle aziende per massimizzare I potenziali vantaggi. In particolare, Cisco IBSG è convinto che la rapida espansione dell'importanza dei Big Data presenti notevoli opportunità per i potenziali infomediari dei dati. E mentre il mercato si avvia verso un punto di flesso cruciale, passando da un'analisi rivolta all'interno a un modello associato e contestuale, è questo il momento di agire. Le aziende possono comunque trasformare i propri sistemi di analisi dei dati, anche scegliendo di mantenere una strategia rivolta all'interno. Tuttavia molte trarranno benefici da una strategia e una prospettiva maggiormente rivolte verso l'esterno, condividendo dati e informazioni nell'intero ecosistema. Altre, in particolare i provider di servizi di rete (con il loro accesso end-to-end alla rete), potrebbero assumere il ruolo di infomediari dei dati, seminando armonia, fiducia, innovazione ed efficienza nel labirinto dell'ecosistema dei Big Data. Dal punto di vista di Cisco IBSG, la questione non è se la maggior parte delle aziende debba o meno investire nel futuro dei Big Data, ma fino a che punto tali aziende debbano spingersi in questo campo. Come quegli aspiranti magnati che un tempo ponderavano i costi e I potenziali benefici di avviare un'attività petrolifera, oggi i responsabili decisionali sono alle prese con la sfida di massimizzare il valore ricavato dall'era dei Big Data, ormai alle porte, a qualsiasi livello scelgano. Come alla fine del XIX secolo, l'entità della potenziale ricompensa è difficile da ignorare. Riconoscimenti Gli autori desiderano sottolineare i preziosi contributi forniti alla stesura del presente documento da Neeraj Arora, Marc Latouche, Thomas Renger, Rob Rowello e Evgenia Ryabchikova. Cisco IBSG 2012 Cisco e/o le sue società affiliate. Tutti i diritti sono riservati. Pagina 14

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