QUANDO I BIG DATA ERANO PICCOLI

Bnova si occupa da sempre di Dati. Siamo partiti dalla BI per evolverci negli anni ed arrivare ad essere esperti di Big Data a 360°. Seguiamo i “Big Data” fin dai loro primi passi, fin da quando non erano ancora abbastanza grandi per essere chiamati “BIG”.

La mission di BNova è quella di fornire supporto ai propri clienti nelle scelte strategiche e nello sviluppo di soluzioni di Big Data Ananlytics e Business Intelligence adatte alla loro realtà.

Con l’obiettivo di fornire soluzioni end to end per i Big Data, nel corso degli anni abbiamo portato avanti diverse attività di ricerca, per valutare, individuare e conoscere al meglio le soluzioni realmente utili al business.

DISEGNIAMO INSIEME IL PROCESSO CORRETTO PER IL TUO PROGETTO BIG DATA

Il management insieme al team di data scientist devono:

  • Analisi preliminare del contesto esistente
  • definire l’esigenza/ identificare la possibilità di business

  • identificare, analizzare e pre-strutturare il dato

  • scegliere e utilizzare lo strumento giusto

  • implementare una soluzione agile

  • assistenza durante tutte le fasi del progetto

ENTRIAMO NEL DETTAGLIO SUI BIG DATA

Il Valore del dato dipende da quanto ci fa guadagnare
questo dipende dal Capire quali informazioni ci interessano
E’ fondamentale decidere cosa estrarre prima di procedere con l’archiviazione ed elaborazione del dato stesso
Il tema dei big data non è solo questione di quantità di dati ma piuttosto della capacità di saper estrarre significato e senso da quella mole di numeri

Strategia: prima di archiviare dati o acquistare prodotti devo decidere lo scopo di business
Metriche: come prima cosa devo decidere cosa voglio estrarre, misurare, con che errore
Analytics: devo decidere e valutare la bontà del risultato e creare un processo di monitoring e miglioramento continuo del risultato con tecniche di auto-apprendimento
Rendiconto dei risultati: devo rendere conto dei risultati agli stakeholder e valutarli con loro
Trasformazione del Business: il big data non è fine a sé stesso, non deve rimanere in ambito informatico ma, per essere efficace, l’azienda deve cambiare il modo di fare business

Spesso l’approccio ai Big Data è “Agile”- Cosa significa?

  • sviluppo di un progetto in pochi mesi
  • applicazione subito in produzione ma capace di auto-diagnostica e auto-correzione e con raccolta di informazioni che consentano di valutarne la bontà
  • creazione di un processo di verifica dei risultati, elasticità delle infrastrutture ed organizzativa per potere  effettuare rapidamente le modifiche necessarie.

Vengono utilizzate tecniche e metodologie di Data Mining,  in grado di estrarre informazioni utili a partire da grandi quantità di dati attraverso metodi automatici o semi-automatici

Proprietà dei processi Agile

  • Iterativo e incrementale
  • Coinvolgimento attivo del cliente.
  • Consegna basata su priorità
  • Adattiva
  • Responsabilizzare il team
  • Centrato sulle persone
  • Sviluppo rapido
  • Rilasci frequenti
  • Testing
  • Semplicità

LA COMPONENTE UMANA DEI BIG DATA:  COS’E’ UN DATA SCIENTIST

Cosa Fa un Data Scientist:

analizza i  dati per fornire al management le informazioni utili ad assumere decisioni e disegnare strategie. Per lunghi anni si è parlato dell’importanza dei dati, ora nasce l’esigenza di saperne fare buon uso. La professione di Data Scientist richiede un mix di capacità multidisciplinari di matematica e statistica, informatica (come database SQL e noSQL), programmazione, analisi dei dati, di comunicazione ed economica.

Principali task del Data Scientist:

  • Analizzare dati relativi a nuove sorgenti dati o progettazione di nuovi utilizzi di sorgenti dati esistenti.

  • Sviluppare prototipi, algoritmi, modelli predittivi ed analisi custom.

  • Progettare e costruire nuovi data set per data mining.

  • Scoprire nuovi metodi per migliorare i dati ed aumentare le capacità predittive degli stessi.

  • Essere in grado di parlare lo stesso linguaggio del management per trasmettergli le informazioni utili a disegnare nuove strategie di business e prendere decisioni migliori.

QUANDO HA SENSO INTRODURRE I BIG DATA IN AZIENDA

  • Quando c’è una quantità did dati sufficienti

  • Quando le necessità e gli obiettivi che ci siamo prefissi superano gli strumenti e le metodologie che abbiamo a disposizione

  • Quando la cultura aziendale è pronta a recepire il cambiamento

  • Quando abbiamo un sistema infrastrutturale / strumenti che ci permettono di estrarre valore dal dato e non disperdere energie e tempo

  • Quando non ne possiamo più fare a meno

Use cases

Telco

Telco

Con i volumi di dati in continuo aumento, le compagnie di telecomuncazioni devono mantenere una stretta vigilanza sulle proprie reti, elemento chiave per monitorare il portfolio, misurare la customer care e i rischi di perdita del cliente.

Gaming

Gaming

Le aziende che operano nel mondo del gaming hanno delle enormi riserve di informazioni nascoste ma disponibili per essere analizzate e dalle quali trarre numerosi vantaggi.
Per questo i Big Data sono uno strumento che realmente può fare la differenza in questo settore

Finance

Finance

Per le aziende del finance i Big Data possono dare un sostanzioso contributo nell’individuazione di un nuovo approccio alla gestione, condivisione, utilizzo dei dati, nella ricerca e analisi.

Medical

Medical

L’ambito sanitario è sicuramente uno degli ambiti all’interno del quale i Big Data possono aprire maggiori opportunità in riferimento a diversi aspetti: la sicurezza dei pazienti, l’efficacia del protocollo, il rilevamento delle frodi e spending review.

Fashion

Fashion

Il mondo della moda, grazie alla diffusione e all’utilizzo dei Social Media e dei Social Network ha la possibilità di avere oggi a portata di mano una grande quantità di dati.
I Big Data rappresentano la soluzione per analizzare le opinioni di trendsetter e influencer.

Insurance

Insurance

Oltre ai molti dati tradizionali che da sempre caratterizzano il settore assicurativo si sono di recente aggiunti quelli prodotti provenienti dai dispositivi satellitari installati sulle auto degli assicurati.
Questo enorme flusso di dati fa delle Assicurazioni un data provider ad altissimo valore aggiunto.

“Come oceanografo, operando a metà dell’Ottocento, Maury non può certo essere considerato un analista digitale, eppure, relegato nell’archivio dopo un incidente alla gamba e sfruttando tutti i dati che le navi e i loro equipaggi nel tempo avevano raccolto e trascritto sui loro giornali di bordo riuscì a costruire, con pochissimi mezzi di calcolo, grazie ai suoi collaboratori e per la prima volta nella storia, una mappa dei venti, delle temperature e delle correnti di tutti i mari e gli oceani, regalando all’umanità un nuovo strumento per la navigazione più sicura, su cui costruire una nuova oceanografia.”Cit

Se volete sapere come e dove la vostra azienda o il vostro prodotto potranno navigare tranquilli, affidatevi a persone che sanno, non solo raccogliere dati ma estrarne il senso per i vostri bisogni.”

Buon Viaggio

Matthew Fontaine Maury, oceanografo dell’ottocento e pioniere dei big data