maggio 2012
office automation
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Il problema ‘grandi dati’ e le 4V
La crescita esponenziale dei dati è un problema.
Spesso le aziende possiedono sistemi informatici so-
vraccarichi e basi dati difficili da maneggiare. L’au-
mento del volume, della velocità e della varietà dei
dati supera di frequente la reale capacità dei diparti-
menti IT di gestirli ed elaborarli adeguatamente. Da
questa constatazione è nata l’espressione big data.
“Quando parliamo di big data non ci riferiamo solo
a dati numerici, naturalmente, ma anche a tutti quei
dati provenienti dalle fonti più diverse e in formati
differenti, anche non strutturati, pensiamo ai testi, alle
immagini, ai video che condividiamo tutti i giorni sui
social network e che per essere analizzati necessitano
di algoritmi per l’analisi semantica. La possibilità di
ottenere informazioni accurate per prendere deci-
sioni tempestive in una finestra sempre più ridotta di
opportunità – ha affermato
Shekhar Iyer
, general ma-
nager center of execellence di SAS. Qui non si tratta
solo di agire su problematiche sempre più complesse,
ma di farlo velocemente e in tempo reale, incorpo-
rando gli strumenti analitici nei processi aziendali e
avvicinandoli ai punti di decisione. A cui si aggiunge
la possibilità di gestire i rischi finora sconosciuti e le
domande sempre più rilevanti che arriveranno dal bu-
siness nel prossimo futuro”.
La risposta a tutto questo, secondo SAS, è che l’IT
deve andare oltre i confini della propria comfort
zone nell’utilizzo della tecnologia e imparare a sup-
portare l’intero processo di gestione delle informa-
zioni. L’analisi del fenomeno big data evidenzia quat-
tro aspetti, che guarda caso cominciano tutti con la
lettera V.
Volume. I dipartimenti IT si stanno confrontando
con una mole di dati spesso destrutturati, che au-
mentano in modo esponenziale. Diventa perciò dif-
ficile individuare quelli a maggior valore ed estrarre
informazioni realmente utili al business.
Varietà. La tipologia di dati non è più uniforme e le-
gata ai sistemi legacy. Oggi i dati sono in formato te-
stuale, audio e video, in streaming, provenienti da
blog, web e social network.
Velocità. I dati vengono prodotti, e quindi resi di-
sponibili, con una velocità e frequenza sempre più
elevate. Il ‘time to decision’ richiesto all’IT si sta pro-
gressivamente riducendo. Per l’IT la sfida è dunque
quella di riuscire a gestire ed elaborare informazioni
in tempi sempre più rapidi.
Valore. I sistemi devono rispondere velocemente alle
sempre più complesse richieste del business. I mo-
delli analitici necessari crescono rapidamente in
complessità e impongono capacità elaborative fino a
poco tempo fa impensabili.
Nello scenario delle 4V, è fondamentale essere in
grado di determinare e selezionare ciò che è davvero
rilevante ai fini del business dell’azienda.
Le tecnologie fondamentali
Una gestione strategica dei processi informativi si
basa su tre macro-funzionalità: data management,
decision management, analytics management. Per
fare tutto questo, occorre disporre di una piatta-
forma analitica che assicurando scalabilità, velocità
e precisione sia in grado di gestire enormi quantità
di dati. SAS High Performance Analytics risponde a
queste esigenze grazie a tre specifiche funzionalità:
grid computing, in-database e in memory analytics.
Il grid computing permette la distribuzione dei pro-
cessi analitici e degli utenti su hardware diparti-
mentali e di commodity, migliorandone la gestione
e aumentandone l’affidabilità; In-database consente
invece di eseguire funzionalità SAS direttamente al-
l’interno dei data base, evitando movimentazioni di
dati in rete. Infine, l’in-memory analytics permette
prestazioni eccezionali attraverso il calcolo compu-
tazionale, risolvendo problematiche di tipo anali-
tico ingestibili in passato.
Secondo le previsioni degli analisti, nei prossimi anni l’area
dei business analytics richiederà l’inserimento nelle aziende
tra i 140mila e i 180mila esperti a livello mondiale. Per l’Ita-
lia il fabbisogno è stimato in circa 2.000 professionisti. “Tutte
le aziende, pubbliche e private, devono e dovranno sempre
più affrontare la sfida dei big data – ha affermato Paolo Icar-
di, amministratore delegato di SAS Italia, durante il recente
SAS Forum –. Sia che si tratti di un’azienda retail che voglia
ottimizzare l’assortimento di migliaia di articoli, di un ospe-
dale che intenda identificare i programmi terapeutici che mi-
gliorano le condizioni dei pazienti o di una banca che deve
prevenire nuove tipologie di frodi, i big analytics di SAS af-
frontano volumi massivi di dati strutturati e non, estraendone
un quadro completo e indicazioni utili per prendere decisioni
migliori e consapevoli”.
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