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1 SAS BIG DATA ANALYTICS FORUM PA 28 MAGGIO 2013

2 FORUM PA Cosa sono I big data? Differenti Prospettive DB Appliance Data Management Analytics

3 COSA SONO I BIG DATA? IMPATTO SI FARÀ SENTIRE IN TUTTA L'ORGANIZZAZIONE, OVUNQUE LE DECISIONI SONO PRESE SULLA BASE DEI DATI! Dati I dati che impediscono un organizzazione la capacità che di superano un'organizzazione l archiviazione di fare azioni tradizionale alta qualità di un prendendo database decisioni o la capacità in modo di elaborarli tempestivo

4 BIG DATA Definizione Big Data è un fenomeno definito attraverso la rapida accelerazione nell espansione del Volume, Velocità e della Varietà dei tipi di dati. In aggiunta, nei Big Data secondo SAS, i flussi di dati possono essere altamente inconsistenti con la presenza di picchi periodici (Variability) ed dove inoltre, è necessario collegare e correlare le relazioni, le gerarchie, tra i diversi dati con la possibilità e la necessità di eseguire collegamenti multipli tra di loro sfuggendo rapidamente al vostro controllo (Complexity). Questo fenomeno è sia una sfida per dare un senso ai dati disponibili, per raggiungere risultati, e la possibilità di sfruttarli per aumentare il Business delle organizzazioni.

5 BIG DATA Quali tipi di dati?

6 BIG DATA I dati aperti, comunemente chiamati con il termine inglese open data (OD), sono alcune tipologie di dati liberamente accessibili a tutti, privi di brevetti o altre forme di controllo che ne limitino la riproduzione e le cui restrizioni di copyright eventualmente si limitano ad obbligare di citare la fonte o al rilascio delle modifiche allo stesso modo. Quali tipi di dati? I Linked Open Data (LOD) si basano su formalismi per la rappresentazione standardizzata dei dati e dei meccanismi condivisi per l accesso e l interrogazione di tali dati attraverso l utilizzo di metadati, strutturati in modo tale da richiamare il concetto di reti ontologiche. I LOD come gli Open Data hanno l obiettivo di abbattere le barriere sociali, culturali, legali ed economiche che ostacolano la libera condivisione dei dati tra persone e agenti software.

7 OPEN DATA GLI OPEN DATA IN ITALIA 611 Chi rilascia più dataset Ripartizione del numero di dataset rilasciati rispetto al livello amministrativo degli enti Fonte: Dati aggiornati al 26/03/2013

8 OPEN DATA LOD I LOD vengono, per definizione, espressi tramite il formato RDF (Resource Description Framework), un data model che definisce un formalismo per rappresentare i dati nel web semantico. Grazie al concetto di tripla in cui è possibile descrivere una informazione nella forma soggettopredicato-oggetto, si viene a creare un grafo, i cui nodi (o risorse) sono identificate in cui i collegamentilink tra i nodi indicano le relazioni. I significati delle risorse e dei link sono descritti in ontologie, che definiscono la conoscenza che abbiamo di un dominio particolare tramite classi, relazioni tra classi e individui appartenenti alle classi.

9 OPEN DATA LOD DATASET L interconnessione tra dataset diversi, nate da iniziative di carattere governativo ma anche indipendente, porterà nel giro di pochissimo tempo alla creazione di una grande nuvola di collegamenti tra sorgenti dati differenti.

10 BIG DATA PSICOSTORIA La psicostoria (o psicostoriografia) è una scienza inventata da Hari Seldon. Il concetto si basa su una presunta ciclicità della storia, che può essere predetta, appunto, attraverso equazioni matematiche se applicate ad un numero abbastanza elevato di persone: «Le leggi della storia sono assolute come quelle della fisica, e se in essa le probabilità di errore sono maggiori, è solo perché la storia ha a che fare con gli esseri umani che sono assai meno numerosi degli atomi, ed è per questa ragione che le variazioni individuali hanno un maggior valore.».

11 BIG DATA Le predizioni psicostoriografiche, sia pure a livello probabilistico, sono in grado di prevedere l evoluzione futura di una determinata società,a condizione che: PSICOSTORIA 1. essa comprenda un numero particolarmente elevato di intelligenze umane; 2. almeno il 99% di questa collettività non deve essere al corrente della psicostoria; 3. non esistano all interno di tale raggruppamento significative intelligenze non umane (non solo in senso quantitativo, ma anche qualitativo), come alieni, robot o individui mutanti. 4. non avvenga, fra il momento in cui la previsione viene stipulata e il momento in cui dovrebbe avverarsi, una sostanziale e imprevedibile modifica nella società umana (grandi progressi tecnologici non considerati poco probabili) prevedibili o previsti, ma

12 BIG DATA PSICOSTORIA

13 BIG DATA ANALYTICS Sbloccare il valore economico degli Open Data attraverso l'adozione di Big Data Analytics. Guidare al miglior margine di profitto Definizione del Valore Efficienza Operazionale Business Value Nuove strategie e modelli di business Il valore nei Big Data Analytics è nell estrazione di trends, intuizioni, e conoscenze utilizzabili per analizzare enormi quantità di diversi tipi di dati (gran parte di essa non strutturati) spesso quasi "near-real time", per abilitare ad un migliore processo decisionale.

14 BIG DATA SAS APPROACH

15 BIG DATA ANALYTICS PATH TO ADVANTAGE ANALYTICS REACTIVE Alerts OLAP Ad Hoc Reports Standard Reports PROACTIVE Optimization Predictive Modeling Forecasting Statistical Analysis ANALYTIC CAPABILITY REACTIVE PROACTIVE Path Path to to Advantage Advantage LARGE DATA SIZE BIG DATA

16 BIG DATA ANALYTICS DATA WAREHOUSE ARCHITECTURE Obiettivi DWH : Visione Visione integrata dei dati operativi (qualità e correttezza) Dati Dati organizzati per il reporting e analisi (non operativo) di business finalizzate a prendere decisioni Problemi DWH: Tempi Tempi lunghi di attuazione per i requisiti di business Livelli Livelli di qualità dei dati bassa Crescente numero di variabili e informazioni da analizzare Cattive Cattive prestazioni per l'analisi dei dati

17 BIG DATA BUILDING BLOCKS BIG DATA ANALYTICS ARCHITECTURE Obiettivi Big Data Architecture: Apportare miglioramenti nella tecnologia e nel processo di analisi diminuendo il Time to Value Avere un'infrastruttura integrata per la gestione e l'analisi di un numero crescente ed eterogeneo di fonti di dati. dati. Caratteristiche Big Data Architecture: Memorizzare ed analizzare elevate moli di dati utilizzando hardware di commodity Sfruttare le caratteristiche di scalabilità scalabilità degli Appliance RDBMS per la storicizzazione dei dati di valore Avere a disposizione sistemi di analisi flessibili, veloci e integrati nell nell architettura Analizzare e processare i cosiddetti Dati in Motion laddove vengono generati.

18 SAS APPROACH

19 BIG DATA ANALYTICS FLOW BUILDING BLOCKS OF A BIG DATA ANALYTICS PROCESS BIG DATA BIG VALUE Collection Integration Storage Exploitation

20 BIG DATA ANALYTICS APPROACH COLLECT Collection Data acquisition from any sources (Strutturati, Semi strutturati e No Strutturati) Accesso ai dati in modo Nativo, trasferimento dei file Transfer e federazione di dati strutturati Message & Queuing per acqusizione dati in modalità Sync/Asynch. Per dati semi strutturati Acquisizione dati no strutturati mediante Web Crawling e Web clickstream Data Governance ed esecuzione di task in pre processing Processi di ETL & EL T secondo metodologie e tecniche tradizionali Replication/Synchronization Real-time Acquisition Event Stream Processing Integrazione con Enterprise Service Bus, Web Service & Architetture SOA Technical Metadata definition Creazione di metadati per tabelle, colonne, sorgenti dati, flussi dati e processi. Control and Management Processi distribuiti e in esecuzione (Grid Computing)

21 BIG DATA ANALYTICS APPROACH INTEGRATE Integratio n Enterprise Metadata Management Definizione di metadati di business e integrazione con i relativi metadati tecnici Creazione di metadati per gli indicatori di business Security Hub su metadati tecnici e di business Data lineage per eseguire un impact analysis dei dati Enterprise Data Quality Processo di qualità sull intero ciclo dei dati. Messaggi e avvisi di eventuali anomalie sui flussi di dati così come su ben definiti indicatori atomici di business Enterprise Data Preparation Gestione ed esecuzione di processi di trasformazione ETL, EL T su dati per definire «Viste Soggetto di Analisi» Processi di deployment per caricare le «Viste Soggetto di Analisi» su layer Storage e/o In Memory. Enterprise Enrichment and Deployment Services Applicazione di regole di business "condivise" sui soggetti di analisi (ad esempio, modelli di classificazione) Deployment di modelli analitici descrittivi, predittivi and prescrttivi Apprendimento automatico di modelli aziendali sensibili e di modelli in real time Control and Management execution processes Monitorare e controllare i processi distribuiti in esecuzione (Grid Computing)

22 BIG DATA ANALYTICS APPROACH STORE Storage DWH Appliance Piattaforma DWH e SQL RDBMS per i dati strutturati (Teradata, Netezza, Greenplum, Exadata) Dati no-strutturati memorizzati su file system Hadoop Distributed (HDFS) Dati eventualmente memorizzati in formato nativo (datasets SAS) Data modeling flessibile a seconda della fonte, dall uso e dell'analisi che deve essere eseguita In Database Analytics accelerator per distribuire ad eseguire modelli di scoring su Appliance DWH Data Virtualization Unificazione di fonti eterogenee di dati per fornire un singolo strato di federato (Federated View) Supporto per eseguire join su tutti i dati federati Gestione centralizzata, configurazione e monitoraggio di tutte le Virtual Views. Sicurezza dei dati e controllo centralizzato Prestazioni elevate con accesso ai dati con view Caching In-Memory Analytics Storage Ambiente multi-utente In-Memory per accesso concorrente ai dati (big or small) in memoria per analizzare una o più viste soggetto di analisi, attraverso strumenti di Visual Data Discovery (SAS LASR Analytics Server ) In-Memory Analytics distributed storage per sviluppare e deployare modelli analitici mediante High Performance Business Solutions

23 BIG DATA ANALYTICS APPROACH EXPLOIT Exploitation Application Enrichment & Insights Visual Data Exploration integrata con modelli analitici Reporting on-line e mobile Operationalizing Analytics Analytics incorporati per prendere decisioni in near real time e di individuare comportamenti Proliferazione di Modelli che migliorano i processi come il tipo di campionamento, la selezione dei migliori variabili, la scelta dei modelli... Modelli di previsione per intervalli temporali più brevi (ossia 15 minuti trascorsi) Exploit dei processi di business con più dati (es. social media, social network) Analisi più complesse, più frequenti e con una maggiore comprensione su come ottenere un «full-picture» Necessità di continua evoluzione dei processi decisionali data-driven ACTIONS to change business outcomes Human (e.g. reports e analisi sui quali le persone eseguono azioni) Machine (più comune con i Big Data) Business Process Management (real-time decisioning).

24 MULTI POINT DATA HUB BUILDING BLOCKS OF A BIG DATA ANALYTICS PROCESS

25 SAS BIG DATA FRAMEWORK

26 SAS BIG DATA FRAMEWORK BIG DATA ARCHITECTURE - E2E VIEW Data Management Enterprise Data Enrichment Data Analysis Analytics - Forecast Analytics - Mining Business & Technical Metadata Visual Analytics

27 SAS BIG DATA FRAMEWORK BIG DATA ARCHITECTURE - E2E VIEW Data Management Enterprise Data Enrichment Data Analysis Analytics - Forecast Analytics - Mining Business & Technical Metadata Visual Analytics

28 SAS BIG DATA FRAMEWORK BIG DATA ARCHITECTURE - E2E VIEW Data Management Enterprise Data Enrichment Data Analysis Analytics - Forecast Analytics - Mining Business & Technical Metadata Visual Analytics

29 SAS BIG DATA FRAMEWORK BIG DATA ARCHITECTURE - E2E VIEW Data Management Enterprise Data Enrichment Data Analysis Analytics - Forecast Analytics - Mining Business & Technical Metadata Visual Analytics

30 SAS BIG DATA FRAMEWORK BIG DATA CAPABILITIES Collaboration & Governance QUALITY SERVICES

31 SAS VISUAL ANALYTICS

32

33 SAS VISUAL ANALYTICS IN UN UNICA SOLUZIONE EXPLORE DISCOVER REPORT REPORT WHAT? VISUAL ANALYTICS DISCOVER WHY? DELIVER

34 SAS VISUAL ANALYTICS CARATTERISTICHE PRINCIPALI Massime prestazioni su tutti i dati aziendali Accesso ai dati, grezzi o aggregati, utilizzabili per l analisi esplorativa ed il reporting Ridotti i tempi di realizzazione delle analisi e dei report grazie alla nuova tecnologia dell In-Memory Analytics alla portata di tutti Analytics potenti fruibili in forma chiara e semplice Esplorazione visuale del dato e visualizzazione di insight di Business Auto Charting & differenti tipologie di analitiche Funzionalità di reporting e dashboarding disponibili via web o su dispositivi mobile Filtri visuali & highlighting Drill-down / Drill-across e gerarchie dinamiche Analitiche complesse disponibili tramite semplici funzionalità di Drag-n-Drop Presentazione dei risultati Distribuzione ed analisi dei risultati via web e mobile Funzionalità di reporting disponibili direttamente su dispositivi ipad & Android

35 SAS VISUAL ANALYTICS UNICA SOLUZIONE PER DECISIONI VELOCI ED INTELLIGENTI Central Entry Point Integration Role-based Views DATA BUILDER ADMINISTRATOR EXPLORER DESIGNER Incroci tra dati provenienti da diverse sorgenti Creazione di colonne calcolate Caricamento dei dati Monitoraggio SAS LASR Analytic server Carico/Scarico dati Gestione della sicurezza Esplorazione libera e visuale dei dati provenienti da diverse sorgenti Applicazione di analitiche complesse Creazione della rappresentazione più intuitiva per distribuire gli insight scoperti nell Explorer, come dashboard di sintesi MOBILE BI Distribuzione dei report interattivi su canali tradizionali come il Web o su dispositivi mobile come Android e ipad SAS LASR ANALYTIC SERVER

36 BUSINESS USER ESPLORAZIONE DIRETTA VISUALE DEL DATO ED ANALYTICS PRONTI ALL USO EXPLORER BUSINESS USER HUB DESIGNER DATA BUILDER REPORTS MOBILE VIEWER WEB VIEWER ADMINISTRATOR

37 ANALYST TRASFORMAZIONE VELOCE DEL DATO IN INSIGHT SIGNIFICATIVI EXPLORER ANALYST HUB DESIGNER DATA BUILDER REPORTS MOBILE VIEWER WEB VIEWER ADMINISTRATOR

38 DATA MANAGER VELOCE ACCESSO AL DATO, TRASFORMAZIONI INTUITIVE, COSTRUZIONE IMMEDIATA DI VARIABILI CALCOLATE EXPLORER DATA MANAGER HUB DESIGNER DATA BUILDER REPORTS MOBILE VIEWER WEB VIEWER ADMINISTRATOR

39 IT MANAGER GESTIONE E GOVERNO DELL INTERO AMBIENTE EXPLORER IT MANAGER HUB DESIGNER DATA BUILDER REPORTS MOBILE VIEWER WEB VIEWER ADMINISTRATOR

40 SAS VISUAL ANALYTICS DEMO

41 Perchè SAS Visual Analytics? Il primo end-to-end che influenza radicalmente il modo di lavorare con tutti i vostri dati Unico motore analitico in-memory che supera le limitazioni dei tradizionali database relazionali Il modo più conveniente per scalare l'infrastruttura IT utilizzando commodity hardware

42 SAS DATA QUALITY

43 GARTNER: MAGIC QUADRANT FOR DATA QUALITY TOOLS Source: Magic Quadrant for Data Quality Tools, 8 August 2012, Ted Friedman This graphic was published by Gartner, Inc. as part of a larger research document and should be evaluated in the context of the document. Gartner does not endorse any vendor, product or service depicted in its research publications, and does not advise technology users to select only those vendors with the highest ratings. Gartner research publications consist of the opinions of Gartner's research organization and should not be construed as statements of fact. Gartner disclaims all warranties, expressed or implied, with respect to this research, including any warranties of merchantability or fitness for a particular purpose.

44 SAS DATA QUALITY PRINCIPALI CARATTERISTICHE Bonifica di Database/Data Warehouse/Data Mart mediante una varietà di tecniche e metodologie, fra cui la standardizzazione, la trasformazione e la razionalizzazione dei dati. Profilazione dei dati per identificare dati incompleti, inaccurati o ambigui. Accrescimento della qualità ed arricchimento dei dati. Creazione di regole di business per la bonifica e qualità dei dati riutilizzabili invocabili da programmi già esistenti, code dei messaggi e Web Services. Pulizia in tempo reale dei dati transazionali utilizzando regole di business di tipo standard. Approccio basato su una metodologia specifica (Data Management Lifecycle Methodology)

45 DATA MANAGEMENT LIFECYCLE METHODOLOGY

46 DATA MANAGEMENT LIFECYCLE PLAN Profiling Analisi dei dati (valori) per ottenere statistiche (metadati) che forniscono una valutazione della qualità dei dati nei sistemi ed aiutano a identificare cricità Struttura e qualità dei dati Miglior conoscenza dell asset dei dati aziendali

47 DATA MANAGEMENT LIFECYCLE PLAN Explore Relazioni all interno e tra differenti sistemi Identifica il contenuto dei campi Dai risultati di profiling ed explore è possibile definire azioni di correzione, fasi progettuali e identificazione delle regole di controllo da implementare.

48 DATA MANAGEMENT LIFECYCLE ACT Definizione delle business rules per misurare la consistenza, l accuratezza e l affidabilità di nuovi dati in ingresso ai sistemi Attivazione delle business rules nella infrastruttura IT Utilizzo del miglior metodo di integrazione (real-time o batch) Riutilizzo e ridistribuzione delle stesse business rules in differenti applicazioni, migliorando il governo dei dati a livello enterprise

49 DATA MANAGEMENT LIFECYCLE MONITOR Creazione di report e dashboard con le metriche e le soglie per misurare la criticità dei dati di business e IT Utilizzare informazioni dai dati di monitoring per ridefinire e disegnare nuove regole di business e determinare piani di azione

50 TO REALIZE BIG AMBITIONS YOU NEED TO BELIEVE YOU CAN DO IT AND HAVE THE RIGHT TECHNOLOGY...

51 THANK YOU

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