Innovare con i BIG DATA: la rivoluzione dei dati nelle imprese ed organizzazioni?

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1 Innovare con i BIG DATA: la rivoluzione dei dati nelle imprese ed organizzazioni? Ezio Viola, Co-Founder& General Manager, The Innovation Group BIG DATA ANALYTICS Conference 2013 Roma, 17 Ottobre The Innovation Group The management consulting & advisory boutique

2 Quanto interessano i Big Data 2

3 Le caratteristichedi unadata Driven Enterprise Capace di trovare, accedere e analizzare le informazioni provenienti da ogni sensore sia interno che esterno Capacedi insight e di azione : precisae rigorosanel prenderele decisonisufattie non a sensazionie intuito Capacedi anticiparee reagireal mercatovelocemente: event driven Capace di memorizzare e riutilizzare la conoscenza accumulata Companies with data-driven decision making have productivity level 5-6% higher Source: Prof. E. Brynjolfsson MIT Sloan School of Management 3

4 Una data driven enterprise gestisce come asset il portafogliodei datiaziendali Unstructured Data Transactional Data Machine Data Third Party Data Semi- Structured Data Analytical Data Audio Visual Data Manually Managed Data Scientific Data Application Data User Data EDW Data Web Data Financial Data SCM / ERP Data Sales Data Forrester: «Firms use effectively 5% of available data» Gartner: «enterprisedata isexpectedto growby 650% in the next5 years» 4

5 Business Analytics: dove siamo Da diversiannile aziendefannoanalisideidati? Le Sorgentidi dati sono relativamente piccole, strutturate, all interno dell azienda I Dati sono memorizzatiin DW o Data Mart aziendaliprima dell analisi La maggiorparte delleanalisisonodi tipodescrittivoe orientate al reporting La creazione di modelli di analisi era/è un lavoro Batch che può richiedere diverso tempo Le analisiquantitative sonofatteda risorseseparate dal business Poche aziende hanno la visione di poter competere con gli analytics 5

6 Cosac èdi nuovo: ibig DATA?! Big Data is a term applied to data sets whose size is beyond the ability of commonly used software tools to capture, manage, and process the data within a tolerable elapsed time. Big data sizes are a constantly moving target currently ranging from a few dozen terabytes to many petabytes of data in a single data set. Esempi: Source: Wikipedia web logs; RFID; sensornetworks; social networks; Internet text and documents; Internet searchindexing; call detailrecords; astronomy, atmospheric science, genomics, biogeochemical, biological, and other complexand/or interdisciplinaryscientificresearch; militarysurveillance; medicalrecords; photographyarchives; video archives; and large scale ecommerce. Velocità, Volume, Varietà, Variabilità, Veridicità, Value etc., 6

7 Cosac èdi nuovo: ibig DATA creanovaloreper ilbusiness I BIG DATA sonodiversiperchèhannoaltivolumi, vengono dall esterno e per lo più sono non strutturati Devono essere memorizzati e processati rapidamente Necessitano di architetture e piattaforme tecnologiche nuove Nuove modalità di analisi non solo descrittiva Nuove tecniche di Visualizzazione e discovery dei dati 7

8 Le Opportunità per settore (ROI vs Spending on Big Data) High Utilities Energy & Resource Projected ROI on Big Data High Tech Retail Telecom Banking Insurance Travel Life Science Manufacturing Low High Spending on Big Data (asa % of meanindustryrevenue) Source : The emerging Big return from BIG DATA TCS February aziende a livello internazionale Low 8

9 Dove si possono ottenere i maggiori benefici 1. Identificare iclientia piùalto potenziale, opportunitàdi cross-sellinge l efficacia delle campagne e dei canali (expected ROI 41% -56%) 2. Identificareibisognideiclientiper nuoviprodottio miglioramenti( expected ROI 40-48%) 3. Identificareclientia rischio, analizzareicomportamentideiclientionline (expected Roi 54%) 4. Monitorare qualità dei prodotti e delle spedizioni, ottimizzazioni scorte (50-70%) 5. Misurareilrischio, pianificazionebudgeting e forecasting ( expected ROI 69% 6. Migliorarela retentiondellerisorsequalificatee l efficaciadel recruiting ( expected ROI 48%) Source : The emerging Big return from BIG DATA TCS February aziende a livello internazionale 9

10 Utilizzo dei BIG DATA: previsioni di ampia crescita Quali fonti di dati utilizzate per le analisi sul comportamento dei Clienti? Dati sul comportamento online dei clienti (visite) Conversazioni su siti Social (Sentiment data) Anagrafica clienti Analisi di mercato (fonti esterne) Transazioni relative agli acquisti Dati demografici (fonti esterne) Indagini di Customer Satisfaction Comunicazioni dei clienti ( , customer service) Dati di geo-posizionamento (GPS) Feedback dei clienti (negozio, online) Dati generati da sensori/misuratori digitali (RFID) Registrazioni video 70% 43% 50% 83% 80% 77% 67% 10% 67% 10% 57% 13% 27% 43% 53% 13% 3% 33% Big Data 10% 23% Big Data 23% 3% 3% 7% Big Data Big Data Big Data Big Data Big Data Ad oggi Tra 2 anni 0% 20% 40% 60% 80% 100% Già oggi, le fonti di Big Data relative ai clienti utilizzate dalle aziende del B2C sono numerose. Per alcune fonti di dati sono previsti ampi tassi di crescita (es. Sentiment data, GPS, sensori, video). 10

11 Benefici associati ai BIG DATA Quali saranno secondo voi i principali benefici associati alla disponibilità di BIG DATA sui Clienti? Migliore conoscenza del Cliente e capacità di rispondergli meglio Sviluppo di nuovi approcci più efficaci rivolti a incrementare l'engagement dei Clienti Produzione di Customer Insights in tempi più rapidi per migliorare il supporto decisionale 70% 67% 73% Ottimizzazione di processi core dell azienda (es. campagne promozionali) Possibilità di misurare meglio la Customer Satisfaction Altro 7% 43% 40% Churn prevention, sviluppo nuovi servizi 11

12 Analytics 2.0: LA DATA REVOLUTION stà nel fondere BIG DATA e Analytics Partireda checosavogliamootteneredaidati Identificare e Integrare I dati interni ed esterni, strutturati e non Supportarele decisioniinterne all aziendama anchecostruirele basiper nuovi product, service data driven or based Costruire modelli analitici che possano essere incorporati in processi operativi e decisionali Adottare architetture di dati post-dw più veloci e più economici Le nuovetecnologiein-memory accoppiatea metodianaliticiagilie flessibilie a tecnichedi machine learning permettonoanalisiquasi in real time Team mistidi specialistidi dati, analistiquantitativie di business, e IT sono allabase di nuoveorganizzazionidedicate allaba Analytical Apps che supportano particolari decisioni rese disponibili sul punto di utilizzo(on fingertips) 12

13 BIG DATA: nuovi business models e data products(1) LA CATENA DIPRODUZIONE GENERA NUOVI MODELLI DI BUSINESS e Servizi Data Sourcing Storage Processing & Normalization Visualization Sales & Mktg Raw Material Brokering Arbitraggio Mash up Vertical Specific 13

14 BIG DATA: nuovi business models e data products(2) Adsense FedEx, UPS Map services Location based Customer Service Contextual Services Bloomberg, D&B? New Info Brokers (social media, unstructured, Open data mah up) services Amazon as info provider? Specializzazioni by Industry New Players Fornitori di infrastrutture Nuovi Marketplace Delivery Network per content providers (simili alle cabletv per Content provider) 14

15 BIG DATA landscape: una industria in sviluppo 15

16 L adozione di BIG DATA: i fattori di sviluppo BIG DATA Technologies facilida gestire, usaree distribuire: sono mature le attuali tecnologie a livello aziendale? BIG DATA Skills e pratiche: Cisonoin aziendae sulmercato? e come li organizzo? Un nuovo MINDSET: le aziende hanno la cultura adatta per sviluppare applicazioni e per estrarre valore daibig DATA? 16

17 BIG DATA Technology Platforms: diversi approcci e soluzioni Data Integration DW Appliance BA/BI BIG DATA Cloud service Open Source Framework (Hadoop, HFS etc) NoSQL Databases Machine Data Processing Streaming Data Text & Semantic Analytics In memory processing analytics Etc.. 17

18 Scelte tecnologiche per bisogni differenti Strutturati Multi-strutturati No SQL Generalizzati Hadoop Standard SQL Appliance No SQL Specializzati Streaming In Memory Analytics Batch Real Time 18

19 L approccio tradizionale non è più adatto CRM ERP Data Data ETL Data Quality Normalized Data Traditional Data Warehouse Finance IT/Data Warehouse Specialist/Admin Business Analyst Business User 19

20 Checosaserve alleaziende: un nuovomindset Come DEMOCRATIZZARE ibig DATA? 20

21 Open Data e BIG data e Cloud siintersecano Il movimento open data sarà un fattore di accelerazione dell utilizzo deibig data e ancheviceversa Iniziative a livello Commissione Europea e Italiano nell Agenda Digitale e a cura della Agenzia Digitale Ancheal G8Obama ha fatto una dichiarazione su open data come fattore di crescita del Pile dell'occupazione. AGID: «Dobbiamo farci trovare pronti. Ma per poter aprire il sistema informativo pubblico e i dati ai privati abbiamo bisogno del cloud: di luoghi che ospitino basi dati importanti della PA» AGID : Propedeutico a tutto questo sono le linee guida del cloude degli open data, che l'agenzia conta di fare entro giugno. Nelle linee guida indicheremo non solo i requisiti tecnici minimi, ma anche quali sono gli elementi fondamentali per erogare servizi cloudpubblici. Prevediamo che queste linee guida saranno poi adottate, volontariamente, anche dal privato.

22 Conclusione: Quale approccioper la BA e BIG DATA nelle aziende Nuova cultura della qualità e dell utilizzo del dato( certificazione del dato cambia, le correlazioni sono sono predefinite, affidabilità legata all utilizzo?) NuoviApproccial disegnoe sviluppodelleapplicazioniintegrazionee Sperimentazione: trial pilot & repeat, learning by doing Team Multi-interdisciplinaree massacriticaorganizzativaper skills richiesti a volte sottosimati Scelte Tecnologiche oculate perchè molte tecnologie emergenti non sono ancora mature a livello aziendale Implicazioni su Sicurezza e Privacy possono essere significativi: rivedere i processi di information governance 22

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