Gestione delle informazioni - Big Data & In-Memory Computing
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- Bartolomeo Abbate
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1 Libro bianco Gestione delle informazioni - Big Data & In-Memory Computing Opportunità e sfide per piccole & medie imprese Gennaio 2014
2 Gestione delle informazioni Big Data & In-Memory Computing 2 Pubblicato da SAP, Pierre Audoin Consultants (PAC) GmbH Holzstr. 26, Monaco, Germania Autori e contatti: Ruediger Spies, VP Indipendente Mercati Software, PAC ( , r.spies@pac-online.com), Frank Niemann, Responsabile Consulenza Software & SaaS Markets, PAC ( , f.niemann@pac-online.com)
3 Gestione delle informazioni Big Data & In-Memory Computing 3 Contenuti 1. Executive summary 5 2. Sfide del mercato ed azione strategica Strategia aziendale e gestione delle informazioni 8 3. Sfide nella gestione delle informazioni 9 4. Big data & in-memory Le strategie aziendali guidano le attività relative ai big data In-memory computing & big data: elementi trainanti ed ostacoli Raccomandazioni Metodologia di sondaggio 17
4 Gestione delle informazioni Big Data & In-Memory Computing 4 Cifre Fig. 1: Strategia aziendale privilegiata... 7 Fig. 2: Importanza della gestione efficiente dei dati... 8 Fig. 3: Sfide in termini di gestione delle informazioni... 9 Fig. 4: Progetti relativi ai big data Fig. 5: Motivazione per progetti relativi ai big data Fig. 6: Motivazione per le attività in-memory Fig. 7: Ostacoli alle attività in-memory Fig. 8: Composizione del campione - numero di lavoratori... 17
5 Gestione delle informazioni Big Data & In-Memory Computing 5 1. EXECUTIVE SUMMARY Le PMI del settore manifatturiero sono ancora lente e stanno oggi muovendo i primi passi per quanto riguarda la capacità di sfruttare appieno i benefici offerti da big data ed in-memory computing ai fini del proprio vantaggio competitivo. Affinché tali tecnologie possano penetrare realmente in questo settore industriale sono richiesti maggiore convinzione e progetti pilota di riferimento per le PMI. Alcuni dei principali risultati del nostro studio incentrato sulle PMI del settore manifatturiero sono i seguenti: La principale strategia aziendale di tali imprese si focalizza sull incremento dell efficienza operativa piuttosto che sulla vicinanza al cliente o sulla leadership di prodotto. Un ampia percentuale (58%) delle PMI del settore manifatturiero ha fatto della gestione efficiente dei dati un aspetto chiave delle proprie strategie aziendali. Ciò avviene poiché le stesse hanno rilevato che le informazioni sono un aspetto chiave di tutte e tre le strategie aziendali: eccellenza operativa, leadership di prodotto ed intensificazione dei rapporti con i clienti. La necessità di gestire dati strutturati e non strutturati in sistemi differenti è vista come la principale sfida posta dalla gestione dei dati, a cui si aggiunge la qualità degli stessi. Per il 49% degli intervistati, i big data non hanno alcuna rilevanza oppure rappresentano un aspetto che non è ancora stato valutato. Ne consegue che vi sia ancora un gran numero di PMI del settore manifatturiero che ha necessità di comprendere il potenziale dei big data. Una ridotta maggioranza ha invece già avuto a che fare con questa tecnologia, almeno in discussioni preliminari. PAC ritiene pertanto che sia necessario rendere più trasparenti per le PMI i vantaggi derivanti dai big data. In materia di in-memory computing, gli intervistati sono ancora incerti. Non sono certi che la tecnologia sia già matura abbastanza per l adozione di soluzioni di questo tipo e/o che le stesse porteranno significativi vantaggi in termini di prezzo rispetto alle tecnologie basate sui tradizionali database relazionali. Il presente sondaggio è incentrato sulle piccole e medie imprese (PMI) del settore manifatturiero. Lo studio si è avvalso di sondaggi realizzati in India, Germania, Stati Uniti d America (USA) e Regno Unito (UK). In ragione del numero limitato di interviste effettuate (circa 100 in totale), i risultati che è possibile trarre dall analisi rappresentano soltanto delle tendenze.
6 Gestione delle informazioni Big Data & In-Memory Computing 6 2. SFIDE DEL MERCATO ED AZIONE STRATEGICA Le attuali condizioni del mercato in cui le PMI* si trovano ad operare è caratterizzato da costanti mutamenti in tutti i settori della loro attività commerciale. Fondamentalmente, i leader aziendali dovrebbero concentrarsi principalmente su una delle tre diverse priorità fondamentali a livello di business: Eccellenza operativa: Migliorare negli ambiti in cui l azienda sta operando, riducendo i costi, facendo di più con meno, riducendo le scorte a magazzino, riducendo la durata del ciclo di progettazione e produzione, aumentando la qualità per ridurre i prodotti carenti ed intraprendendo azioni simili. Intensificare i rapporti con i clienti: Conoscere meglio i clienti e le loro esigenze, aumentare la share of wallet di un cliente, campagne di marketing più mirate, aumentare il livello di fidelizzazione dei clienti, aumentare il livello di cross - selling ed approcci simili. Leadership di prodotto: Aumentare la velocità di introduzione di prodotti nuovi e più competitivi, diventare più celeri rispetto alla concorrenza, essere i migliori per design e funzionalità, aumentare la durata dei prodotti, ridurre le necessità di manutenzione, ridurre il consumo energetico dei prodotti, per nominare soltanto alcune delle opzioni che le PMI del settore manifatturiero hanno a disposizione per aumentare l appetibilità dei propri prodotti. * Nel presente documento si fa riferimento a piccole e medie imprese, con dipendenti.
7 Gestione delle informazioni Big Data & In-Memory Computing 7 Quale strategia aziendale preferisce adottare la sua società? Percentuale di tutte le aziende, n = % 26% 28% Intensificazione dei rapporti con i clienti Leadership di prodotto Eccellenza operativa PAC 2013 for SAP Fig. 1: Strategia aziendale privilegiata Alla luce di quanto sopra, è interessante osservare quali tra le opzioni presentate sono scelte dalle PMI del settore manifatturiero come strategia aziendale privilegiata (cfr. Fig. 1). Quasi la metà delle PMI del settore manifatturiero - più precisamente il 47% - opta per l eccellenza operativa quale strategia primaria. Un elemento chiave di tale strategia è l abbassamento dei costi e l incremento della produzione. Per tutte le tre strategie aziendali discusse sopra, le informazioni rappresentano la chiave del successo: L eccellenza operativa richiede l ottimizzazione delle risorse disponibili. Ciò può significare un migliore utilizzo dei macchinari esistenti, una migliore gestione della logistica oppure una quantità di materiale inferiore per produrre la stessa quantità di prodotti. Una strategia incentrata principalmente sui clienti richiede alle aziende di intensificare uno scambio di informazioni con i clienti esistenti e di attirarne di nuovi. La vicinanza al cliente si costruisce sul motto conosci i tuoi clienti, i loro problemi ed i problemi del cliente del tuo cliente. Il solo modo possibile di gestire tali necessità è acquisire il maggior numero di informazioni possibile sulle esigenze del mercato e del cliente: ciò significa che le informazioni devono essere a portata di mano di ciascun dipendente.
8 Gestione delle informazioni Big Data & In-Memory Computing 8 La leadership di prodotto significa che le aziende devono costruire i migliori prodotti disponibili su un dato mercato. La ricerca, l innovazione e l intelligenza competitiva rappresentano le basi. È semplicemente necessario che le aziende sappiamo cosa sta succedendo sul mercato e nel campo della ricerca, sia internamente che esternamente. Molte informazioni su questi temi sono potrebbero essere in realtà rumore informativo. Il trucco sta nel saper trovare gli aghi nel pagliaio della ricerca e delle informazioni competitive. Ne consegue che l elemento di collegamento tra le tre strategie aziendali sia la capacità di gestire le informazioni disponibili nel miglior modo possibile. 2.1 Strategia aziendale e gestione delle informazioni Un risultato chiave del nostro sondaggio è stato il riconoscimento da parte della maggioranza delle aziende dell importanza della gestione delle informazioni per la propria strategia aziendale (cfr. Fig. 2). Ciò dimostra che, in generale, le medie aziende del settore manifatturiero hanno compreso l importanza di una gestione efficiente delle informazioni. PAC ha tuttavia anche appreso che non tutte sono in grado di reperire soluzioni tecnologiche che rispondano alle proprie esigenze, nell ambito della riconosciuta importanza della gestione dei dati. In ogni caso, le aziende che sono rimaste indietro devono meglio comprendere e sfruttare l importanza di una gestione efficiente dei dati. Concorda sul fatto che una gestione efficiente delle informazioni sia già diventata una parte centrale della sua strategia aziendale? Percentuale di tutte le aziende, n = % 4% 58% Concordo pienamente Concordo parzialmente Non concordo affatto PAC 2013 for SAP Fig. 2: Importanza della gestione efficiente dei dati
9 Gestione delle informazioni Big Data & In-Memory Computing 9 3. SFIDE NELLA GESTIONE DELLE INFORMAZIONI Le imprese di medie dimensioni che comprendono l importanza della gestione efficiente dei dati vedono anche le sfide insite nel proprio approccio alla gestione efficiente delle informazioni (cfr. Fig. 3). Agli intervistati è stato chiesto quali sono le sfide che si trovano ad affrontare nell ambito della gestione delle informazioni. È stata data loro la possibilità di fornire le risposte seguenti: 1 = assolutamente sì, 2 = abbastanza, 3 = dipende, 4 = non molto, 5 = per nulla. Dati complessi - tecnologie complesse La sfida più sentita - indicata dal 56% degli intervistati - è rappresentata dalla necessità tecnica di gestire dati strutturati e non strutturati in differenti ambienti tecnologici. Le aziende si lamentano allo stesso tempo della crescente complessità della tecnologia associata a volumi di dati crescenti (42%) e dei costi crescenti necessari per la gestione dei volumi di dati (41%). Oltre un terzo delle aziende intervistate (36%) conferma di non comprendere in che modo i database tradizionali (relazionali) possano gestire la crescente quantità di dati multi - strutturati. Quali sfide sono importanti per la sua azienda rispetto alla gestione delle informazioni? Assolutamente sì Abbastanza I dati strutturati e non strutturati hanno bisogno di essere gestiti in ambienti tecnologici differenti. 33% 23% La qualità dei dati non cresce di pari passo con il volume degli stessi. 25% 20% I volumi crescenti di dati generano un caos di dati crescente. 25% 17% Abbiamo difficoltà con la crescente complessità della tecnologia che va di pari passo con l'aumento dei volumi di dati. L'analisi dei dati è insoddisfacente - abbiamo più dati di quanti siamo in grado di analizzare e convertire in valore commerciale 17% 19% 14% 25% PAC 2013 for SAP Percentuale di tutte le aziende, n = 101 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% Fig. 3: Sfide in termini di gestione delle informazioni
10 Gestione delle informazioni Big Data & In-Memory Computing 10 Definizione: dati strutturati e non strutturati Dati strutturati: i dati che possono essere gestiti in un database relazionale tradizionale, ossia numeri, stringhe di dimensioni fisse o stringhe di dimensione variabile ma limitata. In altre parole, principalmente dati che possono essere gestiti in un tipico database aziendale. Utilizziamo invece il termine dati non strutturati per tutti gli altri tipi di dati, come informazioni in documenti testuali, ad esempio documenti contrattuali, descrizione di prodotti, informazioni, ordini, schede di manutenzione o traffico e- mail. La categoria dei dati non strutturati può inoltre includere anche file contenenti fogli elettronici, dati CAD, flussi voce, video di marketing, bisogni dei clienti raccolti, flussi di dati in entrata provenienti da feed di notizie o blog, ecc. I problemi non sono tuttavia soltanto di ordine tecnico. Altre sfide sono rappresentate, ad esempio, dalla capacità di attrarre persone competenti, in grado di gestire la quantità crescente di dati (54%). Quantità crescente di dati significa caos crescente Un altra costante necessità relativa ai dati è la qualità degli stessi. Il 44% degli intervistati conferma che la qualità non sta crescendo di pari passi con l aumento della quantità di dati. Tale osservazione è in linea con l esperienza di PAC in altri progetti di analisi. La sfida insita nella qualità dei dati è un problema tanto quanto lo è l integrazione degli stessi. In assenza di dati puliti, l integrazione non è affidabile e perde quindi valore. Data la tendenza all aumento dei dati, si tratta di un problema che diventerà ancor più grave in futuro. Per gestire tale sviluppo sono necessarie un incisiva integrazione dei dati e tecnologie dedicate alla qualità degli stessi. Tuttavia, anche in questo caso sono necessarie le giuste competenze per raggiungere gli obiettivi. Il problema non scomparirà da solo. Tale situazione è rispecchiata anche dalla dichiarazione secondo cui quantità crescente di dati significa caos crescente (42%). Ciò dimostra che, sebbene l importanza dei dati sia confermata da una maggioranza delle PMI del settore manifatturiero, le stesse non sono tuttavia in grado di controllare la gestione dei propri dati. Troppi dati ma insufficienza di informazioni Esattamente un terzo degli intervistati si lamenta del fatto di avere troppi dati ed informazioni insufficienti, poiché risulta difficile estrapolare dai dati esistenti informazioni utili all attività commerciale. Il problema potrà solo peggiorare se tali aziende non implementeranno una solida strategia di gestione delle informazioni. Tale situazione rappresenterà una grossa minaccia, considerando le summenzionate sfide a livello di attività aziendale ed il modo in cui la concorrenza deciderà di affrontarle.
11 Gestione delle informazioni Big Data & In-Memory Computing BIG DATA & IN-MEMORY I big data possono essere definiti dalle 4v : I big data possono essere caratterizzati da volumi di dati sensibilmente maggiori rispetto a quelli gestiti in passato; i dati possono cambiare ad una velocità maggiore rispetto al passato; i dati possono avere una maggiore variabilità - che si traduce in più dati non strutturati in vari formati - e possono rappresentare un valore maggiore per l operatività giornaliera e strategica di un impresa. Nel nostro sondaggio abbiamo chiesto se le aziende avessero già intrapreso attività legate ai big data. Quale risposta si applica alla sua azienda? Almeno un progetto relativo ai big data! Percentuale di tutte le aziende, n = % 22% 20% 14% 6% 12%... è già stato realizzato/è in corso di realizzazione... inizierà nei prossimi 3-24 mesi... si trova in una fase di pianificazione attiva è oggetto di discussione I progetti relativi ai big data non hanno per noi alcuna importanza Non abbiamo ancora valutato il tema in alcun modo PAC 2013 for SAP Fig. 4: Progetti relativi ai big data La Fig. 4 mostra che poco più della metà degli intervistati ha almeno discusso un progetto relativo ai big data, avvierà un progetto relativo ai big data oppure è nella fase di realizzazione di un progetto relativo ai big data. Tuttavia, circa la metà degli intervistati sembra avere difficoltà nell estrapolare il valore reale dalle nuove tecnologie discusse. Ciò potrebbe rappresentare uno svantaggio strategico se visto in prospettiva. Coloro che sono in grado di sviluppare oggi una reale comprensione del potenziale futuro dei big data e dell in-memory computing ne beneficeranno in maniera sproporzionata domani.
12 Gestione delle informazioni Big Data & In-Memory Computing 12 PAC ritiene che sia i fornitori di soluzioni informatiche che i consulenti in tale ambito dovrebbero non soltanto illustrare gli aspetti tecnologici dei big data ma anche insistere maggiormente sui benefici legati all attività commerciale. Un ambito del settore manifatturiero in cui i big data diventeranno molto importanti molto rapidamente è tutto quanto ruota attorno alla strategica Industria 4.0, conosciuta anche come Internet delle cose. In tale settore, un sistema di storage connesso elettronicamente ed i dati del sensore, unitamente ai dati di qualità del prodotto del cliente finale, genereranno una grande quantità di dati in grado di offrire il massimo impatto nel momento in cui sono analizzati (in tempo reale). Un altro campo in cui la rapidità dell analisi è molto importante ancora oggi è l ottimizzazione della catena di fornitura. È necessario in tale ambito valutare un gran numero di scenari differenti a fronte di condizioni limitanti. È necessario calcolare volumi di dati molto grandi in tempo quasi reale. 4.1 Le strategie aziendali guidano le attività relative ai big data Qual è/quale sarebbe un fattore motivante per le vostre attività relative ai big data? Assolutamente sì Abbastanza Acquisire maggiori conoscenze rispetto ai processi interni 46% 29% Ottenere una migliore pianificazione relativa al prodotto Raggiungere una migliore intelligenza competitiva 37% 44% 23% 31% PAC 2013 for SAP Acquisire maggiori conoscenze rispetto ai rapporti con i clienti 35% 21% Una migliore e più solida gestione del rischio 38% 17% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% Percentuale di tutte le aziende in cui è in discussione almeno un progetto relativo ai big data, n = 52 Fig. 5: Motivazione per progetti relativi ai big data
13 Gestione delle informazioni Big Data & In-Memory Computing 13 Come si evince dal grafico (Fig. 5), sembra che le PMI abbiano l esigenza di fare un migliore uso dei dati disponibili internamente, compresi i dati non strutturati ed i dati considerati come big data, anche se non sono denotati come tali. Le PMI del settore manifatturiero sarebbero motivate da una migliore comprensione dei processi interni, il che sarebbe in linea con la principale strategia aziendale di migliore eccellenza operativa (cf. Fig. 1). Molte aziende vedono la gestione dei rischi come un fattore che spinge verso la gestione dei big data. Per le aziende del settore manifatturiero ciò comprende, tra le altre cose, i rischi associati a stabilità finanziaria, qualità dei propri prodotti, aspetti legati alla conformità e frodi. È anche interessante notare come il secondo fattore di motivazione più importante per l approccio a progetti relativi ai big data sia relativo alla pianificazione del prodotto. Ciò è in linea anche con la strategia aziendale della leadership di prodotto (cfr. anche in questo caso la Fig. 1). Non sorprende quindi vedere che le PMI del settore manifatturiero sono molto interessate ad una migliore intelligenza competitiva ed a raggiungere una migliore comprensione dei rapporti con il cliente. Entrambi gli aspetti possono essere interpretati come fortemente orientati al mercato ed al cliente. Entrambe le risposte possono essere interpretata alla luce di ed in linea con la terza principale strategia aziendale, la leadership rispetto ai clienti (cfr. Fig. 1).
14 Gestione delle informazioni Big Data & In-Memory Computing In-memory computing & big data: elementi trainanti ed ostacoli Il termine in-memory computing indica una nuova modalità di gestione informatica, che potrebbe essere caratterizzata dalla gestione di tutti i dati coinvolti nelle transazioni nella memoria principale di un computer. I vantaggi offerti dall in-memory computing sono, tra gli altri, un accesso molto più rapido ai dati (in alcuni casi fino a volte più veloce), un minor volume necessario per lo storage e la possibilità di realizzare applicazioni completamente nuove, per cui il modello informatico tradizionale non era, molto semplicemente, abbastanza veloce. Nel nostro sondaggio abbiamo chiesto quali fossero gli elementi trainanti e gli ostacoli relativi all impiego dell in-memory computing rispetto ai big data. Qual è/sarebbe un fattore motivante per le vostre attività "in-memory"? Riteniamo che l'in-memory computing sia un'ottima base per le sfide che ci troviamo ad affrontare rispetto ai big data.challenges. Possiamo migliorare i nostri processi commerciali utilizzando l'in-memory computing. L'in-memory computing ci renderà più orientati al cliente. L'in-memory computing consente alla nostra azienda di gestire più volumi e di conseguenza supporta la crescita. Da un prospettiva che tiene in conto prezzo e prestazioni, l'in-memory computing vale l'investimento che comporta. Assolutamente sì Abbastanza 17% 15% 18% 13% 14% 16% 13% 15% 10% 11% PAC 2013 for SAP L'in-memory computing è offerto a prezzi ragionevoli. 10% 8% Percentuale di tutte le aziende, n = 101 0% 10% 20% 30% 40% 50% Fig. 6: Motivazione per le attività in-memory
15 Gestione delle informazioni Big Data & In-Memory Computing 15 Qual è/sarebbe un ostacolo per le vostre attività "in-memory"? Assolutamente sì Abbastanza La tecnologia non è ancora matura - non ci fidiamo ancora del concetto. 23% 18% La tecnologia è nel complesso interessante, ma temiamo la perdita di dati. NON riteniamo che vi sia un grosso vantaggio a livello di prezzi rispetto ai database relazionali tradizionali ed altri sistemi di storage dati. 14% 17% 18% 12% PAC 2013 for SAP Non vediamo alcun valore nell'inmemory computing. 12% 14% Percentuale di tutte le aziende, n = 101 0% 10% 20% 30% 40% 50% Fig. 7: Ostacoli alle attività in-memory Nel complesso, il quadro è ambivalente. Il 32% ritiene che l in-memory computing sia una buona base per le sfide poste dai big data (Fig. 6), mentre la stessa percentuale teme la perdita di dati (32%). Si ritiene che i processi commerciali possano essere migliorati (31%, Fig. 6) e che sia possibile raggiungere un miglior orientamento al cliente (30%). Tali posizioni ed affermazioni contraddittorie si ripetono svariate volte (cf. Fig. 6, 7). Per le aziende di altri settori, i big data sono diventati sinonimo di fusione di dati strutturati e non strutturati nei relativi sforzi analitici o, ad esempio, la generazione di risposte vocali automatiche nei call center. Altri ancora stanno cercando di gestire meglio i rapporti con i propri clienti analizzando i flussi online di dati provenienti dai social media. Le possibilità sono infinite.
16 Gestione delle informazioni Big Data & In-Memory Computing Raccomandazioni Definire e ridefinire la propria strategia di gestione delle informazioni È fortemente raccomandato alle aziende del settore manifatturiero di definire il proprio significato di big data all interno della propria organizzazione. La tecnologia informatica, in collaborazione con l azienda, è in grado di identificare nuove opportunità per trarre un maggior numero di informazioni dai dati esistenti e raggiungere gli obiettivi aziendali. Si consiglia alle società di implementare una solida strategia di gestione delle informazioni, per affrontare il quadro in continuo mutamento dei tipi di dati e la crescita di volume. Valutare le nuove possibilità offerte dall in-memory computing Lo stesso tipo di esercizio dovrebbe essere fatto a livello aziendale per una definizione interna di in-memory computing. Anche qui la nebbia del marketing è ugualmente fitta. Tuttavia, dopo aver avviato la discussione, i differenti team all interno delle PMI del settore manifatturiero inizieranno a comprendere le nuove possibilità offerte dall inmemory computing. Ciò potrebbe portare a raggiungere la nuova flessibilità e velocità richieste alle PMI per affrontare la pressione competitiva delle grandi imprese. Si consiglia alle aziende di rivalutare la propria struttura informatica alla luce delle nuove opportunità di in-memory computing. Potrebbe essere necessario adattare di conseguenza un prodotto informatico ed una gestione del portafoglio servizi correlati. Designare un ambasciatore del futuro all interno della propria azienda Si raccomanda inoltre caldamente alle PMI del settore manifatturiero di designare un ambasciatore del futuro che valuti le possibilità per l adattamento delle nuove tecnologie rese possibili da big data ed in-memory computing. Tale mansione di cacciatore di tendenze interno potrebbe non essere un lavoro a tempo pieno, soprattutto nelle PMI del settore manifatturiero. Dovrebbe tuttavia essere data ai professionisti in ambito tecnologico la possibilità di mettere continuamente in discussione il modo in cui è attualmente implementata la gestione delle informazioni. I leader aziendali dovrebbero essere pertanto aperti alla possibilità di rivedere le proprie opzioni rispetto ai modi in cui l in-memory computing può supportare gli obiettivi aziendali quali la strategia in materia di prezzi, l ottimizzazione della catena d fornitura e della logistica, la strategia di marketing online, la manutenzione preventiva e gli strumenti di pianificazione - per citarne soltanto alcuni - in base alle nuove opportunità offerte dall in-memory computing e seguendo le proposte dei cacciatori di tendenze interni.
17 Gestione delle informazioni Big Data & In-Memory Computing METODOLOGIA DI SONDAGGIO Il sondaggio in oggetto si basa su interviste telefoniche con aziende del settore manifatturiero in quattro Paesi: India, Germania, Stati Uniti d America (USA) e Regno Unito (UK). Il numero totale di interviste effettuate ed utilizzate ai fini dei risultati del sondaggio è stato di 101, di cui un quarto circa in ciascun Paese. Composizione del campione per numeri dipendenti locali Percentuale di tutte le aziendes, n = % 13% 64% dipendenti dipendenti dipendenti PAC 2013 for SAP Fig. 8: Composizione del campione - numero di lavoratori
18 Informazioni su SAP SAP si pone come leader di mercato nel settore degli applicativi software aziendali; il suo mercato chiave è il supporto alle aziende ed industrie di tutte le dimensioni, finalizzato a migliorarne il funzionamento. Dal back office alla sala riunioni, dal magazzino al negozio, dal desktop al dispositivo mobile, SAP consente alle persone e alle organizzazioni di collaborare in maniera più efficiente e di utilizzare la conoscenza del mercato in maniera più efficace, per mantenere un vantaggio rispetto alla concorrenza. Le applicazioni ed i servizi SAP consentono ad oltre 197,000 clienti (compresi i clienti derivanti dall acquisizione di SuccessFactors) di operare in maniera proficua, di adattarsi ai continui mutamenti e di crescere in maniera sostenibile. Per maggiori informazioni, visitare SAP ha fornito software per imprese commerciali che consentono ai propri clienti di compiere le proprie operazioni commerciali quotidiane. SAP fornisce inoltre una serie di componenti tecnologici, compresi middleware quali un message bus, soluzioni di business process management, data warehouse e soluzioni analitiche per il business, oltre ad una serie di tecnologie e soluzioni per l abilitazione alla mobilità. Da poco tempo SAP è fortemente coinvolta in modalità di gestione delle informazioni e soluzioni basati su Cloud Computing. Le soluzioni SAP HANA si pongono come il modello per l informatica di nuova generazione per l inmemory computing e come la piattaforma ideale per le soluzioni dedicate ai big data. Informazioni su Pierre Audoin Consultants Dalla strategia alla messa in atto, PAC offre risposte specifiche ed obiettive alle sfide poste dalla crescita agli attori del settore delle Tecnologie della Comunicazione e dell Informazione (ICT). Fondata nel 1976, PAC è una società privata di ricerca e consulenza per il mercato dei software e dei servizi informatici. PAC aiuta i fornitori di soluzioni informatiche ad ottimizzare le proprie strategie offrendo analisi di mercato qualitative e quantitative, oltre a consulenza strategica ed operativa. Consigliamo ai CIO ed agli investitori finanziari di valutare i fornitori di servizi informatici e le relative soluzioni e di supportare le proprie decisioni di investimento. Anche le istituzioni ed organizzazioni pubbliche fanno affidamento sulle nostre analisi chiave per concepire e sviluppare le proprie politiche in ambito ICT. Per maggiori informazioni visitare
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