ICT Trade 2013 Special Edition Lo scenario di Mercato nelle sue tre aree chiave: Infrastrutture, Search Applications, Analytics Gianguido Pagnini Direttore della Ricerca, SIRMI
La dimensione del fenomeno Megabyte 10 6 un milione Gigabyte 10 9 un miliardo Terabyte 10 12 mille miliardi Petabyte 10 15 un milione di miliardi Exabyte 10 18 un miliardo di miliardi Zettabyte 10 21 mille miliardi di miliardi Yottabyte 10 24 un milione di miliardi di miliardi 2
I Big Data in sintesi Il termine Big Data va riferito a tipologie di dati presenti in così grandi quantità, così complessi e dinamici da non poter essere facilmente gestiti con gli strumenti IT tradizionalmente dedicati a raccolta, archiviazione, gestione e analisi MOBILE Dai Terabytes ai Petabytes per arrivare ai Zettabytes Sono Big Data oltre 100 Tb VOLUME VELOCITA BIG DATA Non solo a livello di generazione dei dati, ma anche e soprattutto di Gestione in quanto diventano obsoleti rapidamente, perdendo dunque valore SOCIAL NETWORK APPS VARIETA VALORE INTERNET OF THINGS Dati strutturati e non strutturati Da fonti eterogenee, interne ed esterne all azienda, di tipo People To People Machine To Machine People To Machine Enterprise data Non sempre il dato grezzo ha già valore di per sé; sovente si deve ricorrere a strumenti di analisi per trasformarlo in informazione di valore 3
I Big Data in sintesi VOLUME VARIETA BIG DATA VELOCITA VALORE Il ricorso ai sistemi ETL (Extract, Transform, Load) e alla normalizzazione non è più la regola È difficile, se non impossibile, far passare quotidianamente i BIG Data attraverso sistemi ETL Una parte consistente dei Big Data viene processata ed analizzata senza che i dati siano stati prima strutturati in base ad esigenze di analisi predeterminate, ricorrendo a database schemaless I database relazionali tradizionali (RDBMS) non sono in grado di gestire adeguatamente ed appieno dati destrutturati Tutti gli strumenti di gestione ed analisi dei Big Data devono rispondere all esigenza di ridurre il time to market, gestendo allo stesso tempo volumi di dati sempre maggiori e una crescente varietà dei dati Cresce l utilizzo di Sistemi integrati ISistemiIntegratinonsono buonipertuttelestagioni 4
Big Data Landscape CLOUD PROVIDER DATA ANALYTICS DESCRIPTIVE (BI and data mining) PREDICTIVE (forecasting) PRESCRIPTIVE (optimizationand simulation) SCORECARDS AND DASHBOARDS CLOUD ANALYTICS DATABASE NON -RELAZIONALI DATABASE RELAZIONALI DATA ECOSYSTEM File system DB ANALYTIC Hadoop NoSQL DB OPERATIONAL MASTER DATA MANAGEMENT DATA QUALITY DATA INTEGRATION DATA GOVERNANCE NewSQL RDBMS DB ANALYTIC DB OPERATIONAL DATABASE AS A SERVICE DATA QUALITY MANAGEMENT A S A SERVICE INFRASTRUCTURE Server Server Server SERVER AS A SERVICE SECURITY STORAGE AS A SERVICE NETWORKING Le tecnologie che si sono sviluppate insieme al fenomeno Big Data Le tecnologie che sono evolute in conseguenza allo sviluppo del fenomeno Big Data 5
Chi investe sui Big Data Ad oggi sono pochi i progetti realizzati in Italia in area veri Big Data Si tende a confondere o a equiparare Big Data con Analytics C è tuttavia molto interesse ad approfondire la tematica per capire e valutare i reali vantaggi derivanti dall adozione di tecnologie per la gestione dei Big Data In Italia, il tema Big Data viene analizzato anche per dimensioni limitate Il maggiore livello di attenzione è in capo a: Aziende che producono e gestiscono grandi volumi di dati Finance, Telco, Utilities Tutte le aziende con modelli di business web native o web attractive e che quindi si trovano a gestire ed interpretare dati semistrutturatie destrutturati provenienti dal web 6
Alcuni casi di analisi Finanza Prevenzione dalle frodi Analisi del rischio legate a Basilea 3 Analisi utilizzo delle carte di credito Marketing territoriale Telcos Gestione delle criticità segnalate dai clienti al customer service Analisi commerciali per fasce di clienti e territori Retail Analisi delle vendite e dei reclami Controllo di spedizioni ed inventari Cura del rapporto con i clienti Utilities Smart Metering Confronto fra Mercato e Rete Trasporti Gestione parco mezzi Gestione loadfactore ottimizzazioni Gestione carico e distribuzione Sanità Analisi di ricoveri e dimissioni Contabilità per centri di costo Gestione archivi digitali in pixel Tutti i settori Analisi di mercato per individuare nuovi spazi di crescita 7
Il mercato delle soluzioni di Big Data in Italia RIPARTIZIONE SOFTWARE NEL 2013 250,0 200,0 IL MERCATO DELLE TECNOLOGIE BIG DATA Dati 2010 2015 (valori in M ) + 41,4% + 33,3% 206,5 275,2 102,6 Services Business Intelligence 13,1% Data Integration & Quality Tools 5,3% Management 15,9% Middleware e Application Integration 35,2% Big Data Content Analytics 2,5% 78,4 146,0 150,0 + 40,9% 72,6 103,6 56,1 100,0 + 37,4% 51,8 75,4 19,4 39,8 + 47,8% 35,8 15,0 51,0 30,4 50,0 27,1 10,7 54,6 19,0 41,8 21,8 7,0 28,5 16,3 4,4 17,9 4,9 3,2 8,6 7,6 10,2 11,8 14,9 19,5 26,0 0,0 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Software Networking Servers Services Software Networking 1,2% 0,9% 0,7% 0,5% 0,3% 0,2% 1,8% 1,3% 0,9% 0,7% 0,6% 0,4% 3,8% 2,8% 1,9% 1,2% 0,7% 0,5% 2,3% 1,3% 5,2% DBMS 27,9% TASSO DIPENETRAZIONE PER SEGMENTO DI MERCATO % su totale mercato 8,7% 13,3% 18,2% 2015 2014 2013 2012 2011 2010 Servers 7,1% 4,9% 3,4% 2,3% 1,6% 1,0% 8
Le opportunità per le Terze Parti Il tema Big data è molto vasto e impatta trasversalmente, sia pur in modo diverso, su tutto l IT. I Big Data possono rappresentare un opportunità di business per l implementazione di servizi di e Backup avanzati Potenziamento dei Server Vendita ed integrazione di software di gestione dati e di Applicativi di Business Intelligence e Analytics In Italia il mercato Big Data deve ancora mostrare le sue potenzialità C è ancora spazio di rilievo per quanti intendano operarci I Big Data rappresentano anche un opportunità per sviluppare contemporaneamente il business di servizi di Cloud Computing I Big Data non sono una esigenza delle sole grandi imprese ma anche di molte medie e piccole imprese che hanno la necessità di gestire grandi volumi di dati e informazioni, per la maggior parte non strutturati, e che spesso non sanno esattamente cosa farci e come trasformarli in nuovo Business 9
Warning Non basta infarcire la proposta commerciale con espressioni che più volte rinviano al tema Big Data Si tratta di costruire una propria offerta Big Data a partire dalle competenze già in possesso Acquisendo nuove competenze, anche non IT, necessarie per affrontare il tema Big Data con approccio funzionale e di Business, e non solo Tecnologico 10
ICT Trade 2013 Special Edition