SENZA DUBBIO. RIVOLUZIONE? EVOLUZIONE? Big Data

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1 Big Data EVOLUZIONE? RIVOLUZIONE? SENZA DUBBIO. Bill Schmarzo di EMC e il consulente Ben Woo valutano se i Big Data sono una rivoluzione, un'evoluzione o entrambe le cose. di Terry Brown EMC+

2 In una recente survey di CIO condotta da CIO Magazine per conto di EMC, quasi la metà degli intervistati era d'accordo con l'affermazione seguente: "L'analitica dei Big Data è un'evoluzione, non una rivoluzione nell'area del data warehousing, dei database e dei file system di grandi dimensioni." Le opinioni dell'altra metà dei partecipanti erano suddivise quasi equamente tra "rivoluzione", "vana speranza" e "non so". Come mai questo risultato? I Big Data non dovevano cambiare il mondo? Per collocare nella giusta prospettiva l'esito decisamente ambiguo di questa survey, EMC+ ha intervistato Bill Schmarzo di EMC e Ben Woo della società di consulenza strategica e tecnologica Neuralytix. Schmarzo, che scrive regolarmente sul blog EMC Big Data, lavora per EMC Consulting e, in precedenza, è stato Vice President of Advertiser Analytics presso Yahoo. Prima di fondare Neuralytix, Woo è stato Program Vice President della divisione Worldwide Storage Systems Research di IDC, dove ha seguito il lancio dell'iniziativa di ricerca sui Big Data di IDC. Nel commentare i risultati della survey, Schmarzo e Woo non sono apparsi sorpresi. Schmarzo: In effetti, mi sarei aspettato una differenziazione ancora maggiore. Penso che il problema affrontato dal nostro settore consista nel fatto che la nostra attenzione è costantemente rivolta ad aziende come Facebook, Yahoo, Zynga, Google e Twitter, che hanno sviluppato direttamente le proprie tecnologie poiché le piattaforme esistenti non erano adatte alle loro esigenze. Ma l'esperienza di queste aziende è diversa da quella del 99% del mercato. Le società con cui ho a che fare non hanno praticamente alcun interesse nei confronti delle attività di aziende come Facebook, Yahoo ecc. Esperienze del genere sono assolutamente irrilevanti per loro. Che si tratti di polizze assicurative, trattori, calzature o qualsiasi altro prodotto o servizio, sentiamo parlare quasi esclusivamente di società che si occupano unicamente di dati. Troppi clienti vengono portati a credere di poter raggiungere la luna semplicemente salendo in cima a un albero. EMC+: I Big Data rappresentano una rivoluzione o un'evoluzione? Woo: L'analitica dei Big Data non è una tecnologia nuova, ma il miglioramento di una tecnologia esistente. Per tale motivo le posizioni espresse dai partecipanti alla survey non erano completamente sbagliate. Da questo punto di vista i Big Data e i relativi processi non hanno nulla di rivoluzionario. Ciò che invece è rivoluzionario e sta cambiando le regole del gioco è il fatto che oggi, per la prima volta, disponiamo della potenza di elaborazione, della capacità di memoria, delle reti, dello storage e, soprattutto, dei software necessari per prendere realmente in considerazione l'intero set di dati. Schmarzo: La tecnologia rappresenta un'evoluzione, ma il modo in cui viene applicata al business sta cambiando le regole del gioco. Ed è proprio questo aspetto a renderla così interessante, il fatto che dal punto di vista tecnologico non si tratta di un cambiamento rivoluzionario. In altri termini, è possibile sfruttare la Business Intelligence e gli asset dei data warehouse per ottenere informazioni ancora più approfondite. L'aspetto rivoluzionario è invece il modo in cui la tecnologia viene implementata dal punto di vista del coinvolgimento del cliente.

3 La posta in gioco è particolarmente elevata e le aziende che non saranno in grado di adattarsi verranno tagliate fuori dal mercato. I Big Data costituiscono una rivoluzione evolutiva che sta spingendo le aziende a valutare come relazionare i dati con i prodotti per renderli più efficaci, più produttivi, più pertinenti per l'utente? EMC+: Quindi siamo di fronte a un problema semantico? Perché da qualche parte è in corso qualcosa di rivoluzionario. È soprattutto una rivoluzione in termini di atteggiamento e visione? Woo: Penso che questo sia certamente un punto di partenza. Una delle sfide che dovremo affrontare è il fatto che in passato non eravamo mai stati in grado di farlo, pensavamo che fosse impossibile. Avevamo sempre creduto che fosse troppo costoso. E in molte situazioni lo era sicuramente. Per cui la differenza è proprio questa: ora non è più costoso. Non dobbiamo più acquistare un sistema specializzato investendo ingenti somme di denaro. Inoltre abbiamo la possibilità di ottenere risultati quasi in tempo reale. Per tanti anni abbiamo archiviato tutti questi dati in un data warehouse. In seguito era necessario ricorrere a un processo separato per estrarre i dati, analizzarli ed esaminare le varie ipotesi. Con i Big Data, invece, possiamo effettuare molte operazioni in parallelo. Schmarzo: Dobbiamo considerare i dati in nostro possesso come un asset, sottoporli a una forma di trasformazione intelligente, che è fortemente analitica e incentrata sui dati, quindi trasformarli in ciò che i clienti vogliono. Questo è il punto di partenza. Forse si tratta di trasformare i visitatori in pubblico o i siti e le proprietà in inventario. La monetizzazione dei dati consiste esattamente in questo. Effettuare analisi creative con i dati di cui si dispone per generare qualcosa che gli utenti vogliono acquistare. Non importa se nel cloud o implementando architetture scale-out economiche su microprocessori commodity. Anche un rivenditore che opera su scala regionale con 100 punti vendita può farlo, costruendo una piattaforma Big Data con processori x86, Hadoop e un'architettura MPP Postgres. Una soluzione del genere non deve necessariamente essere eccessivamente onerosa. EMC+: Quindi è possibile ottenere profitti elevati con una spesa contenuta o graduale? Woo: Le efficienze in termini di costi vengono studiate sin dagli albori dell'elaborazione commerciale. Molte organizzazioni destinano all'it un budget relativamente contenuto. La spesa per l'it rappresenta una percentuale delle entrate molto modesta. Ipotizziamo che si aggiri attorno al 2%, una cifra su cui molti concordano. Se aiuto un'azienda a ridurre del 10% la spesa per la tecnologia, passerà dal 2% delle entrate all'1,8%. Sia ben chiaro, si tratta certamente di un risultato notevole. Ma se riesco a fare della tecnologia un investimento e a trovare o favorire la generazione di nuove linee di fatturato, nuovi prodotti o, ancor meglio, a creare di conseguenza un vantaggio competitivo, il fatturato può aumentare di decine di punti percentuali. Quando poi si prendono in considerazione entrate e redditività, è sufficiente aumentare le entrate per diminuire naturalmente la percentuale corrispondente alla spesa per la tecnologia.

4 EMC+: Quindi, in pratica, si tratta solo di imparare a conoscere il proprio business e immaginare i diversi modi in cui è possibile rendere felici i clienti. E molto probabilmente così facendo si individuerà un use case per i Big Data. Schmarzo: Proprio così. Produttori di automobili, società di telecomunicazioni, rivenditori al dettaglio: tutti possono cercare di utilizzare al meglio questi dati per offrire una migliore esperienza ai clienti, agli utenti, agli acquirenti o agli automobilisti. Per me questo è un aspetto rivoluzionario. Ma siccome non stiamo chiedendo alle aziende di cambiare il proprio modello di business, è anche evolutivo. Chiediamo solo di utilizzare i dati di cui già dispongono per offrire un'esperienza decisamente superiore ai clienti, ai dipendenti, ai partner, ai fornitori e a tutti coloro che fanno parte del proprio ecosistema. Il costo per me è rappresentato dalle persone creative capaci di esaminare i miei asset e ciò che i miei clienti vogliono comprare per poi effettuare questa trasformazione. Si possono utilizzare dati già esistenti o magari farne uno strumento per raccogliere altri dati. Tale approccio è fortemente incentrato sull'analitica, che permette di trasformare i dati in risorse utili. Perché i nostri clienti non vogliono acquistare dati. Vogliono acquistare approfondimenti, informazioni rilevanti. Vogliono acquistare strumenti in grado di migliorare la produttività o di semplificare l'uso dei dati e l'esperienza. EMC+: Qual è il principale ostacolo alla partecipazione per un'azienda di medie dimensioni? Schmarzo: La mentalità e lo sviluppo di un set di competenze specializzate per i Big Data. Per quanto riguarda la mentalità, occorre studiare attentamente le esigenze dei clienti. Penso che questa sia la sfida più grande, perché la tecnologia è comunque disponibile. Per quanto riguarda le competenze, se per alcune attività è richiesto Hadoop, che in molti casi è ormai indispensabile, è necessario individuare o sviluppare un certo livello di competenze in ambito Hadoop. In effetti, credo che tutte le organizzazioni affrontino questo problema, ovvero come riassegnare gli incarichi in base alle competenze di cui dispongono. L'azienda dispone di dipendenti specializzati in Business Intelligence e data warehousing; essi sanno che cosa vogliono i clienti e come interagire con loro. Ma non conoscono l'uso di alcuni di questi nuovi strumenti che consentono di ottenere nuovi approfondimenti da questi dati. In tale contesto è necessario cambiare mentalità e affrontare la sfida della riassegnazione degli incarichi in base alle competenze per cui si dovranno assegnare nuovi ruoli e fornire nuove competenze. Non si chiede l'impossibile. Probabilmente questi dipendenti hanno iniziato programmando in COBOL. Forse hanno seguito il percorso da Fortran a COBOL, a C++, a Java e ora chiediamo loro di imparare a scrivere in Perl e MapReduce. Si tratta solo di diversi linguaggi di programmazione.

5 Woo: I Big Data non sono una decisione tecnologica. Sono una decisione di business, una decisione che significa: crediamo nei nostri clienti e siamo in grado di utilizzare le informazioni in nostro possesso che li riguardano. Ogni azienda possiede informazioni sui propri clienti. Le aziende ricorrono ai Big Data per essere in grado di prelevare tali dati e di estrarre e sfruttare nuovi modi per fidelizzare il cliente. In genere le iniziative Big Data non vengono avviate dall'it, ma dai reparti del marketing e dalle vendite, dal CFO o dal CEO. Ed è qui che le aziende devono prendere atto, il prima possibile, del fatto che la tecnologia non è solo una spesa. È un'opportunità di guadagno che offre ai dirigenti o ai responsabili delle linee di business l'opportunità di chiedersi: quali dati in nostro possesso possono farci guadagnare di più o aiutarci a capire meglio i nostri clienti? Queste sono le prime domande da porsi. EMC+: Quindi con la giusta mentalità e buone idee su come utilizzare i dati, chiunque può partire in piccolo, ottenere risultati e ampliare progressivamente il progetto? Schmarzo: Beh, in realtà, il punto cruciale è che numerose aziende possiedono già le fondamenta necessarie per avviare un'esperienza Big Data rivoluzionaria. Facciamo un esempio sempre nell'ambito della vendita al dettaglio. Si suppone che ormai la maggior parte delle aziende abbia acquisito e archiviato, probabilmente su nastro, tutti i dati dei programmi di fidelizzazione dei clienti e delle transazioni dei clienti, giusto? Tutti questi dati sono disponibili. Ora, storicamente questi dati sono stati aggregati per la generazione di report; pertanto le aziende hanno raccolto tutti i dati dettagliati forniti dai registratori di cassa dei punti vendita e li hanno aggregati per conoscere i livelli delle vendite per punto vendita, categoria di prodotto, prodotto ecc. Ma, aggregando le informazioni, si sono perse le sfumature che caratterizzavano i singoli dati. Tuttavia questi dettagli non sono andati persi per sempre, ma sono stati inseriti in una piattaforma di data warehousing che non è in grado di interpretarli e gestirli. Ed ecco la novità! Le piattaforme in grado di gestire questi dati dettagliati sono finalmente una realtà. Greenplum, ad esempio, è una delle migliori attualmente disponibili. Non solo perché offre lo stesso genere di funzionalità scale-out, ma anche perché questa soluzione, basata solo su software, consente alle aziende di iniziare ad analizzare i Big Data in modo economico e scalabile, senza dover compiere un passo estremamente impegnativo, come acquistare Superdome di HP. Woo: Sì, si può iniziare in piccolo, ma l'importante è cominciare. Non v'è dubbio che in questo momento la concorrenza sta cercando di ottenere il massimo dai dati in suo possesso. La risorsa più preziosa di un'organizzazione è costituita dai record, delle transazioni e dai dati digitali da essa detenuti. Questi dati rappresentano una vera e propria miniera d'oro che aspetta solo di essere sfruttata. Una migliore comprensione dei clienti consente di avere molte più possibilità di capire i clienti già acquisiti e potenziali, che la pensano allo stesso modo.

6 EMC+: Naturalmente servono persone capaci di implementare il programma. Queste figure specializzate devono essere cercate esternamente o coltivate all'interno dell'azienda? Schmarzo: Dipende dai propri obiettivi e dai dipendenti già disponibili: alcune aziende dovranno fare entrambe le cose. Ma, come primo passo, inizierei con la valutazione delle risorse interne. È possibile far crescere queste persone? Non dimentichiamo che il personale interno sa bene come funziona l'organizzazione. L'esperienza del personale esterno si è formata sulla base di modelli di business diversi da quelli dell'azienda. È davvero necessario reclutare nuovi collaboratori? È sempre possibile trasmettere le conoscenze tecnologiche attraverso la formazione. Non è indispensabile creare un team tutto nuovo. Woo: Lasciate che vi faccia un esempio. Un'importante azienda manifatturiera, con un giro d'affari di diversi miliardi di dollari, era consapevole dell'importanza dei propri dati in termini di entrate e soddisfazione del cliente ed era alla ricerca di una serie di metriche più approfondite da utilizzare per misurare le prestazioni aziendali. Ma mentre l'azienda approfondiva la questione, è emerso che disponeva di più dati su assistenza tecnica sul campo e field support di quanto non credesse. Alla fine l'impresa è stata in grado di eseguire analisi predittive dei tassi di errore molto accurate, che permettevano di stimare con un alto grado di certezza i possibili errori associati all'usura e ad altri fattori presso i siti dei clienti. Ora l'azienda può adottare un approccio proattivo e preventivo alla manutenzione. Queste informazioni e analisi sono state sviluppate internamente dal personale aziendale e sulla base dei dati già esistenti. EMC+: Come si crea lo slancio iniziale? Chi dovrebbe fare la prima mossa? Schmarzo: L'analitica dei Big Data è efficace solo se viene utilizzata per risolvere problemi di un certo rilievo o per valorizzare ulteriormente la catena del valore di un'organizzazione. Pertanto l'azienda deve disporre di un Executive Sponsor, di qualcuno che comprenda che non si tratta di una questione di tecnologia, ma di business. La tecnologia è solo un enabler. E qui torniamo al dilemma iniziale. Rivoluzione o evoluzione? La risposta è: entrambe le cose. E le aziende e i vendor che avranno successo sono coloro che da un lato sapranno convincere l'it che si tratta di un'evoluzione, nel senso che parte dagli asset già esistenti, e dall'altro i dirigenti del fatto che si tratta di una rivoluzione per il modo di riformare la catena del valore e il modo di integrare e servire i clienti. È una strada difficile da intraprendere. Ma una volta intrapresa, consentirà di rendere più competitivo il proprio business.