Big Data. I Big Data. Brunello Bonanni Certified Senior Architect IM Technical Team Leader. Cuneo 13 Giugno IBM Corporation

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1 I Big Data Cuneo 13 Giugno 2013 Brunello Bonanni Certified Senior Architect IM Technical Team Leader

2 Evolvere nel modo di trattare le informazioni Ieri il Valore era Visibile Oggi il Valore è Invisibile Produrre i dati oggi è molto più facile che dargli un senso 2

3 Una costante dinamica presenza Abilità nel gestire ed analizzare la miriade di dati disponibili nella loro forma nativa: Strutturati, Semistrutturati, Destrutturati, in Continuo Movimento Ci si sta muovendo nella nuova era del Cognitive Computing 3

4 I computer hanno affiancato i Data Center per entrare nel mondo reale La trasformazione nella Pubblica Amministrazione Numero di dispositivi connessi 50 Miliardi La PA oggi Miliardi 15 Miliardi Back Office Front Office i Cittadini Per processi, fondamentalmente asincrona, e ognuno con un suo ruolo distinto La PA domani Sistema di Persone I processi perdono l accentramento nella fase di Back Office per estendersi verso i cittadini 4

5 Le Quattro Dimensioni da Fronteggiare Accumulo di documenti in una La logica mole che di dati parte che dai viene registri e si costantemente muove negli archivi generata deve essere acquisita, analizzata, e gestita per comprenderne il significato ed operare di conseguenza Dati generati sempre più rapidamente, impongono una accelerazione dei processi di ricezione, gestione e comprensione dei contenuti Necessità di interrogazioni di carattere generale in tempi rapidi Volume Velocità Varietà La diversità delle tipologie di informazioni da sorgenti interne esterne crea esigenze di integrazione, gestione, governance, ed Presenza di dati adeguamento architetturale. strutturati e non strutturati Veridicità Dato non strutturato con interpretazione diverse in base alle sfumature del linguaggio I livelli di qualità sono differenti da sorgente a sorgente, in alcuni casi anche indefiniti, ambigui o incompleti, che possono procurare un degrado complessivo di tutto il patrimonio informativo trattato 5

6 Un esempio di BIG DATA: velocity, variety, volume. I vettori di conoscenza del consumer DATI IN STREA MING DATI STRUT- TURATI VIDEO-INTELLIGENCE (riconoscimento volti e Comportamento fisico) PROFITABILITY BASKET E MIX DI ACQUISTO RECENCY, FREQUENCY, MONETARY PROFILO SOCIO-DEMO consumer DATI NON STRUTT. FIDELITY CARD, PUNTI PREMIO STRUMENTI DI PAGAMENTO SOCIAL WEB DATA (RT e non RT) GEO-POSITIONING DATI STRUT- TURATI DATI IN STREA MING DATI STRUT- TURATI GARANZIE PRODOTTI INFORMAZIONI E RECLAMI AL CONTACT CENTER DATI NON STRUTT. FEEDBACK E-SURVEY Sorgente- Big Data Live: testimonianze ed eccellenze sul tema Big Data con IBM e SDA Bocconi 6

7 I risultati della ricerca condotta in collaborazione con SDA Bocconi Target: CIO e IT Executive di medio-grandi imprese italiane 202 imprese partecipanti Manifatturiero: 31%; Distribuzione e Logistica: 18%; Finance: 11%; PAL-Sanità: 18%, Servizi-Utilities: 22% Medie Imprese (< 1000 dip.) 51%; Medio-grandi Imprese ( dip.) 26%, Grandi imprese (> 5000 dip.) 23% Aziende domestiche 49%; Multinazionali italiane 25%; Consociate di multinazionali estere 26% Sorgente- Big Data Live: testimonianze ed eccellenze sul tema Big Data con IBM e SDA Bocconi 7

8 FONTI DATI maggiormente associate ai Big Data Social networks e social media (es. Facebook, Twitter, blogs, forum, ) 54% Documenti cartacei digitalizzati 52% 46% Transazioni 40% Immagini 34% Registrazioni video 32% Dati di geo-posizionamento (GPS) 25% Dati generati da sensori o misuratori digitali (es. RFID, NFC, meters) 25% Automazione processi produttivi 24% Clickstream Web Log 18% M2M (Machine to Machine) data - Internet of Things 17% Digitalizzazione dei processi di R&D (es. nella bioinformatica e biogenetica, chimica, climatologia, ecc.) 15% Registrazioni audio 12% Altro (specificare) 3% Sorgente- Big Data Live: testimonianze ed eccellenze sul tema Big Data con IBM e SDA Bocconi 8

9 Principali aree di impatto e di beneficio di business dei Big Data 1. accuratezza delle analisi del comportamento del mercato e nelle maggiori informazioni sui Clienti (più dimensioni di analisi) al fine di servirlo meglio (con piattaforme digitali di Customer Experience multicanale) 2. costruzione di una nuova piattaforma IT (che superi i limiti del DW, che permetta analisi di milioni di transazioni, che permetta di analizzare grandi quantità di dati strutturati e non, ecc.) 3. velocità delle insight a supporto delle decisioni strategiche (predizioni, scenari e previsioni di medio-lungo termine) 4. analizzare e gestire Point-of-interest aziendali (PdV, magazzini, concessionari e dealer, turbine, cantieri, ecc.) e infrastrutture sul territorio (reti elettriche, canalizzazioni, strade, ecc.) 5. analisi di dati strutturati e non che convergono in documenti aziendali core dematerializzati (fascicoli sanitari, gestione sinistri, ) 6. ottimizzazione dei processi aziendali (supply chain complesse, campagne promozionali ripetitive, ) Sorgente- Big Data Live: testimonianze ed eccellenze sul tema Big Data con IBM e SDA Bocconi 9

10 Quale Executive è, o potrebbe essere, maggiormente interessato ai Big Data nella sua azienda? CIO 37% Un team o un comitato interfunzionale di executive 21% Chief Marketing Officer 20% CEO 18% CFO 15% Nessun executive 13% Chief Sales Officer 12% DG 11% Risk manager 8% Altro (specificare) 1% Sorgente- Big Data Live: testimonianze ed eccellenze sul tema Big Data con IBM e SDA Bocconi 10

11 Quale Executive il Cio ma non da solo! CEO 18% % sempre rispetto al campione complessivo Nessun executive 3% 13% 5% 2% 2% 1% 3% 1% DG 11% Un team o un comitato interfunzionale di executive 21% 1% 1% 2% 1% 5% 2% 5% 4% 1% 2% 5% CIO 37% Chief Sales Officer 13% 1% 1% 2% 5% 1% 2% CFO 15% Chief Marketing Officer 20% 2% Risk manager 8% Sorgente- Big Data Live: testimonianze ed eccellenze sul tema Big Data con IBM e SDA Bocconi 11

12 Cosa pensano i Manager Sorgente: (IBM Institute for Business Value in collaboration with Said Business School, University of Oxford, Analytics: The real-world use of big data, 2012) 12

13 Fase del ciclo di adozione/maturity/esperienza 1. La maggioranza delle aziende si presenta nella Fase di comprensione dei BD e dei loro possibili benefici (57%). 2. Un altra porzione di rilievo (25%) è consapevole del valore dei BD ma ha priorità immediate nella gestione della privacy e della sicurezza dei dati. 3. Il 25% non sente il bisogno dei BD (con un 7% che ha però avviato una fase di comprensione), 4. il 18% ha definito una strategia di BD o sta svolgendo studi di fattibilità o ha avviato progetti in ambito (ricerca a livello Global: 28 % in Execution; 48% in Planning) Sorgente- Big Data Live: testimonianze ed eccellenze sul tema Big Data con IBM e SDA Bocconi 13

14 Abilitatori organizzativi per i Big Data 1. il funding, il budget delle iniziative (22%) 2. la corretta valutazione dei ritorni dell investimento (14%) 3. il committment direzionale (13%) 4. le competenze interne (tecnologiche, analitiche, interpretative) (12%) Sorgente- Big Data Live: testimonianze ed eccellenze sul tema Big Data con IBM e SDA Bocconi 14

15 Abilitatori tecnologici per i Big Data ICT Outsourcing Streaming processing Hadoop/MapReduce Cloud computing/ict as-a-service Sistemi di database management relazionali Sistemi di database management non relazionali (es. inmemory, Content Analytics Strumenti per l Integrazione di dati (es. ETL, etc.) 3,84 4,05 4,13 4,23 4,31 4,49 4,56 4,57 Business Analytics 4,85 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 Sorgente- Big Data Live: testimonianze ed eccellenze sul tema Big Data con IBM e SDA Bocconi 15

16 Cosa pensano i Manager di Business Sorgente: (IBM Institute for Business Value in collaboration with Said Business School, University of Oxford, Analytics: The real-world use of big data, 2012) 16

17 Opportunity Cost Starts Here Nowcast Forecast Big Data Cambiare il paradigma dei modelli di analisi Bootstrap Enrich Adaptive Analytics Model Data Ingest

18 Analisi dei Dati in Movimento e dei Dati Persistenti 18

19 I Patterns ad oggi più diffusi Big Data Exploration Trovare, visualizzare e comprendere i Big Data per migliorare la conoscenza del proprio Business Enhanced 360 o View of the Persone Ottenere una vista unificata delle persone incorporando alle sorgenti interne le informazioni provenienti dalle fonti esterne Security/Intelligence Extension Contenimento dei rischi, analisi delle frodi e monitoraggio della sicurezza in tempo reale 19 Operations Analysis Analisi di tutte le segnalazioni prodotte dai propri sistemi per individuare l insieme delle azioni composite operate in uno specifico contesto Data Warehouse Augmentation Integrare big data e data warehouse per migliorare l efficienza operativa

20 Per IBM Big Data vuol dire un insieme di tecnologie Solutions Analytics & Decision Management IBM Big Data Platform Visualization & Discovery Hadoop System Application Development Accelerators Stream Computing Systems Management Data Warehouse Information Integration & Governance Perseguire chiari obiettivi Integrare e gestire il volume, la varietà, la velocità e la veridicità dei dati Applicare modelli di analisi specifici per il trattamento nelle loro forme native Visualizzare tutti i dati disponibili per un analisi per contesto Disporre di un ambiente di sviluppo per costruire nuove applicazioni analitiche Monitoraggio, ottimizzazione del Workload e gestione dello scheduling Sicurezza e Governance Integrazione con gli ambienti di Datawarehouse Capacità di operare con open source per condividire esperienze, algoritmi e modelli con la comunità mondiale Big Data Infrastructure 20

21 Tecnologia integrata out-of the box Soluzione con Workload Ottimizzato specifico per gli Analytics Solutions Analytics & Decision Management IBM Big Data Platform Visualization & Discovery Application Development Systems Management PureData System for Analytics Accelerators Hadoop System Stream Computing Data Warehouse Information Integration & Governance Big Data Infrastructure 21 21

22 Funzionalità ottimizzate pre-costruite già disponibili Statistics Descriptive Statistics+ Distance Measures* Hypothesis Testing* Chi-Square & Contingency Tables* Univariate & Multivariate Distributions+ Monte Carlo Simulation* Transformations Data Profiling / Descriptive Statistics+ General Diagnostics Statistics+ Sampling Data prep Time Series Autoregressive+ Forecasting* Mathematical Basic Math* Permutation and Combination* Greatest Common Divisor and Least Common Multiple* Conversion of Values* Exponential and Logarithm* Gamma and Beta Functions Matrix Algebra+ Area Under Curve* Interpolation Methods* Data Mining Predictive Geospatial Association Rules+ Clustering+ Linear Regression+ Logistic Regression+ Geospatial Data Type Geometric Functions * Fuzzy Logix DB Lytix capabilities Feature Extraction+ Discriminant Analysis* Classification Bayesian Sampling Geometric Analysis + Netezza Analytics and Fuzzy Logix DB Lytix capabilities Model Testing 22 22

23 Grazie Brunello Bonanni Certified Senior Architect IM Technical Team Leader

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