Big Data e Analy@cs? Cosa sono, soluzioni e vantaggi. Servono alle PMI?

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Casimiro Brunelli
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1 Big Data e Analy@cs? Cosa sono, soluzioni e vantaggi. Servono alle PMI? Relatore: Gabriele Gabrielli Casalecchio di Reno, 18 se6embre 2015

2 I Big Data cambieranno le nostre vite, il nostro lavoro e ciò che pensiamo riguardo al business, alla salute, alla poli@ca, alla cultura e all innovazione. Victor Mayer- Shonberger Professore di Internet Governance and Regula@on alla Università di Oxford

3 Alcuni esempi Walmart di più di un milione di transazioni dei suoi all ora. Si che il suo DB contenga più di 2.5 petabyte di (1 petabyte = 10 alla 15esima). Walmart è ora in grado di combinare e processare da@ da una estesa varietà di fon@ di acquisto, loca@on del cliente, proprio magazzino, social media ed altro. Con tali da@ può stru6urare offerte promozionali su misura. Ad esempio: Chi ha acquistato merci collegate a BBQ, abita nel raggio di 3 kilometri da un negozio Walmart e c è il sole riceve scon@ sullo smartphone per prodoa BBQ food e BBQ Cleaner.

4 Alcuni esempi Gli algoritmi di Uber combinano i da@ del traffico, la lunghezza del percorso, il ra@ng del guidatore,il ra@ng del passeggero, il tasso di acce6azione delle chiamate del guidatore, da@ GPS. Da ques@ da@ Uber ricava: - i prezzi che variano a seconda del tempo impiegato e non dalla distanza come i taxi. I prezzi possono variare da 35$ a 135$ per lo di percorso. - i migliori matching tra driver e cliente.

5 Alcuni esempi Amazon crede che, processando la propria enorme mole di con i da@ di social media ed altro, entro breve, sarà in grado di prevedere cosa il consumatore comprerà in futuro in modo così accurato da inviarglielo a casa prima che il consumatore l abbia ordinato. (inquietante!)

6 Alcuni esempi Merk ha usato l analisi delle varianze delle condizioni dell ambiente in cui venivano prodoa dei loa di vaccini. In tre mesi hanno preso i da@ di produzione di 5.5 milioni di vaccini e con 15 miliardi di calcoli hanno capito le condizioni oame di fermentazione dei vaccini evitando sprechi e incrementando enormemente produzione e margini.

7 Alcuni esempi GE che potere avere i da@ di produzione di magazzino, di distribuzione e di sicurezza connessi, comunican@ e coordina@ da intelligenza ar@ficiale è un enorme strumento di efficienza ed abbaamento di sprechi. GE calcola che questa convergenza di da@ potrebbe portare l industria manifa6uriera mondiale ad un risparmio di più di 200 miliardi di Euro.

8 Alcuni esempi

9 nella ricerca nel risk management bancario e non, nel marke@ng, nella individuazione frodi, nell amministrazione, nella sicurezza, nella ges@one delle risorse umane, negli armamen@, nella ges@one del traffico, della agricoltura ed in un innumerevole serie di altre funzioni. Ulteriori u0lizzi

10 Cosa realmente sono i Big Data Si parla di BD quando si hanno data set così grandi da richiedere per il loro processo di strumen@ tecnologici non convenzionali Si parla di BD quando i da@ hanno cara6eris@che di: Velocità, Volume, Varietà. (c è anche chi parla di 4 o 6 cara6eris@che )

11 Cosa realmente sono i Big Data

12 Di che numeri parliamo ad esempio solo sul WEB ogni minuto, si producono circa 2,5 miliardi di GB : app downoladed 72 h video 4 million google research 7 million Facebook messages tweets $ su Amazon

13 Come i BD vengono usa0 dalle aziende italiane Il Politecnico di Milano in una ricerca calcola che il trend dei BD analy@cs è cresciuto in un anno del +25% Sempre nella stessa ricerca si dice che il 64% delle aziende italiane ado6ano l'analisi Big Data sul proprio CRM interno, il 56% si spinge ad Analisi Finanziarie (a pagamento), il 44% usufruisce dei da@ di Analisi Social & Web, il 39% svolge Analisi della Customer Experience. Ma in generale, il mercato italiano appare ancora senza una precisa strategia aziendale sui Big Data.

14 Fondamentalismo Big Data Quando i numeri sono abbastanza grandi, parlano da soli. La fine della teoria.

15 Le cri0che Problemi Big non significa necessariamente buoni Ad esempio 1936 Landon vs Roosvelt Literary Digest 10 million vs Gallup 50 mila

16 I senza contesto perdono valore: grezzi sono un ossimoro. Esempio nr tweet / sms verso colleghi sono spesso maggiori di quelli verso i familiari. Ciò non vuol dire che ho più affe6o verso i colleghi che verso i i miei familiari Causalità VS Correlazione I big data predicono il futuro se il futuro è uguale al passato: questo è vero solo in parte: Le Learning machine

17 Considerazioni I Big Data sono qui per rimanere. Il mondo sta ancora imparando ad usarli Esempi : Uragano Irene- Stato di New York.

18 Piramide: da0- informazioni- conoscenza

19 Cosa abbiamo imparato fino ad ora? E importante avere prima Smart Data e poi Big Data Alla fine non è l ammontare di da@ in termini di Petabyte or Exabyte la cosa importante, ma le tecnologie che da loro estraggono valore. Che sono le tecnologie di Analy5cs.

20 Raccomandazioni AmbroseE Per generare valore dai Big Data, tu6avia, non è sufficiente arricchire i propri database con un grande e variegato numero di da@; ma occorre disporre di Strumen( di Big Data Analy(cs che riescano ad estrarre informazioni u@li all interno di tali database e ad individuare modelli, schemi, ricorrenze o correlazioni tra i da@.

21 Gli ostacoli che le PMI incontrano nell uso dei BD la disponibilità delle competenze interne all azienda per processare i da@ ed estrarne delle informazioni. mezzi economici per acquisire gli strumen@ (analy@cs). organizzazioni e processi di implementazione dei suggerimen@ evidenzia@ dagli analy@cs. Consapevolezza

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