Capitalizzare il valore dei Big Data

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1 Semplifica Comprendi Utilizza (Cerchio/gira/ruota) Capitalizzare il valore dei Big Data Marco Gruppo Software Technical Lead, Informatica Software Italia

2 Informatica Il vendor indipendente leader nella Data Integration Fatturato 2011: 784 M$ Tasso annuale di crescita negli ultimi 6 anni: 20% Clienti: delle prime 100 aziende Fortune Oltre il 90% delle aziende Dow Jones Presenza diretta in 27 nazioni Partner: oltre 400 I principali SI, ISV, OEM e leader on-demand Dipendenti: $800 $700 $600 $500 $400 $300 $200 $100 $

3 Leadership di prodotto Comprovata leadership tecnologica Enterprise Data Integration Data Quality Master Data Management Cloud Data Integration ULTRA MESSAGING COMPLEX EVENT PROCESSING B2B DATA EXCHANGE CLOUD DATA INTEGRATION ENTERPRISE DATA INTEGRATION APPLICATION ILM DATA QUALITY MASTER DATA MANAGEMENT Informatica's heritage in data movement and integration technology, expertise, and experience makes it an obvious choice for the application ILM needs of harried data management professionals. It also expands the company's addressable market to encompass an adjacent growth category. Informatica supports the requirements of cross-organizational data exchange, so users apply familiar & trusted data integration tools and techniques to the growing practice of B2B data integration. AgentLogic provides the means for Informatica to couple event processing with its identity resolution and change data capture technologies that can further help pinpoint changed events 29West is best-known for its low-latency Latency Busters Messaging (LBM), which is used extensively in financial markets for streaming market-data applications. 29West is used by seven of the top 10 investment banks Application ILM B2B Data Exchange Complex Event Processing Ultra Messaging

4 Il Valore di Informatica Incrementare il Valore dei Dati e ridurne i Costi di gestione per il raggiungimento degli Obiettivi di Business Migliorare le Decisioni Modernizzare il Business Migliorare l efficienza e Ridurrei I Costi Fusioni Acquisizioni & Cessioni Acquisire & Trattenere i Clienti Esternalizzare Funzioni Non-core Governance Rischio e Compliance Aumentare l efficienza della rete dei Partner Aumentare l'agilità del Business Aumenta il Valore dei Dati Tempestivi Utilizzabili Accessibili Rilevanti Completi Sicuri Affidabili Autorevoli Costi di Business Costi del Lavoro Costi Software Costi Hardware Costi Storage Riduce il Costo dei Dati Cloud Computing Applicazioni Legacy Non strutturati Dati da Terze Parti

5 La Value Proposition di Informatica Una piattaforma software completa, unificata e aperta Migliorare le Decisioni Modernizzare il Business COMPLETA Migliorare Fusioni Aumentare Acquisire & Esternalizzare Governance l efficienza e Acquisizioni l efficienza Trattenere i Funzioni Rischio e Ridurrei & della rete dei Clienti Non-core Compliance I Costi Cessioni Partner Aumentare l'agilità del Business Aumenta il Valore dei Dati Tempestivi Utilizzabili Accessibili Rilevanti Completi Sicuri Affidabili Autorevoli UNIFICATA Riduce il Costo dei Dati APERTA Transazioni Desktop On-Premise Cloud Mobile Interazioni

6 AUSTERITÀ 100% 40% Tutte le aziende alle quali parliano oggi hanno uno piano di austerità. Devono risparmiare. - Larry Ellison, CEO di Oracle Secondo gli analisti, i dati continueranno a crescere in modo esponenziale. Il 40% ogni anno. I Budget IT DEVONO crescere dal 3% al 5% all anno solo per stare al passo.

7 INNOVAZIONE <5% Chi riesce a comprendere le esigenze dei propri clienti e a soddisfarle 90% I CEO preoccupati per l incapacità di coinvolgere i clienti

8 Big Data una imperdibile opportunità di Business $53,40Md $32,10Md $5,10Md Fonte: Wikibon.org, 2012

9 La nostra Mission Trasformare i Dati in un asset strategico aziendale Implementare un percorso di innovazione collaudato Big Ridurre i costi dei Big Data al crescere dei dati

10 Opportunità VS Sfida Tecnologica

11 Opportunità VS Sfida Tecnologica

12 Big Data 4 Analytics Esecuzione di modelli predittivi avanzati Riduzione dei tempi di analisi Migliore affidabilità dei processi decisionali

13 Mancanza di una visione comune Non definire ambienti Legacy Big Data Virtualizzare i dati Utilizzare sand-box Strutturare i dati in fatti e dimensioni per semplificarne la comprensione

14 Affidabilità dei Dati Qualità Trasparenza Valore Varietà Accuratezza Mappatura del valore Sicurezza Privacy

15 Metodologia per ottenere valore dai Big Data Gestione/Amministrazione Architettura Modellazione Governance

16 Informatica integra i Big Data Big Transaction, Big Interaction & Big Data Processing BIG TRANSACTION DATA BIG INTERACTION DATA Online Transaction Processing (OLTP) Online Analytical Processing (OLAP) & DW Appliances Social Media Data Device Sensor Data Call detail records, image, click stream data BIG DATA INTEGRATION Scientific, genomic Machine/Device BIG DATA PROCESSING

17 Monitor & Manage (Hadoop or non Hadoop jobs/processes) Profile Data on Hadoop Orchestrate Workflows (Hadoop or non Hadoop jobs/processes) Sfruttare la Potenza di Hadoop 6. Extract Data from Hadoop 5. Invoke Custom Business Analytics on Hadoop Sales & Marketing Data mart Customer Service Portal 4. Transform & Cleanse/Standardize Data in Hadoop (MapReduce) 3. Parse & Prepare Data in Hadoop (MapReduce) 2. Discover Hadoop data for anomalies, relationships and domain types 1. Ingest Data into Hadoop Account Transactions Product & Service Offerings Marketing Campaigns Customer Profile Social Media Customer Service Logs & Surveys

18 Importazione ed Estrazione dei Dati Transazioni, OLTP, OLAP Caricamenti via Batch Applicazioni Documenti, Replicazione e CDC Estrazione Data Warehouse Social Media, Web Logs Streaming MDM Machine Device, Scientific Archiviazione Estrazione Storage a basso costo Industry Standards

19 Network File System (NFS) Dati in Streaming verso Hadoop Transazioni, OLTP, OLAP Informatica Ultra Messaging Documenti, PowerCenter Social Media, Web Logs Informatica Ultra Messaging Machine Device, Scientific Dati in Streaming Continuo Industry Standards

20 Analytics dei Dati Scalabili e Convenienti Analytics dei Big Data con Hadoop Esigenza. Ridurre il tempo di elaborazione dei dati al fine di analizzare in modo più efficace il marketing, lo sviluppo del prodotto e le iscrizioni, oltre ad accrescere il business La Soluzione Il Risultato HParser PowerCenter BI tool DWH Appliance Incremento della produttività con rilasci di soluzioni per il business in sole 3 settimane ed una riduzione dei costi operativi di un fattore del 4X

21 Informatica HParser Come elaborare i dati complessi del mondo reale? 5% HParser UI - qualsiasi formato - qualsiasi complessità - in modo semplice Dati del mondo reale - in Map Reduce record Hadoop M risultati M R 80% M

22 IDE (Costruisci una volta, distribuisci ovunque + prototipizzazione più rapida Ridurre i Costi di Gestione dei Dati Incrementare la produttività utilizzando un ambiente di sviluppo integrato (IDE) Esecuzione su hw a basso costo Traditional Grid EDW Distribuzione su server o nel cloud GUI di sviluppo ODS Pushdown verso RDBMS MDM

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24 Informatica & Big Data Data

25 Grazie per l attenzione! mgruppo@informatica.com Informatica.com/it twitter.com/ InformaticaITA facebook.com/ InformaticaCor poration linkedin.com/ company/ informatica

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