big data e terza piattaforma (eataly smeraldo, 29 ottobre 2015)

Big Data Analytics La trasformazione dei dati in valore

per l’azienda 29 Ottobre 2015 Fabrizio Tagliabue

I Big Data: grandi possibilità ma prima di tutto conosciamo il nostro business? La Business intelligence come processo aziendale è

- Certificata?

- Condivisa?

- Esaustiva?

Dai Data ai BIG Data: Siamo Pronti?

Posso Analizzare i dati esterni mettendoli in relazione con i dati aziendali per creare Valore?

BIG Data: Aspettative «..I Big Data sono come il sesso per gli adolescenti:

Tutti ne parlano

Nessuno sa realmente cosa sia

Tutti pensano che gli altri lo facciano

Quindi tutti dicono che lo fanno..»

Dan Airley

BIG Data: Aspettative Hype Cicle Gartner 2011 Emerging Technologies

- Iniziano le Aspettative

- In 2-5 anni

BIG Data: Aspettative Hype Cicle Gartner 2012 Emerging Technologies

- Crescono le Aspettative

- In 2-5 anni

BIG Data: Aspettative Hype Cicle Gartner 2013 Emerging Technologies

- Crescono le Aspettative

- In 5-10 anni

BIG Data: Aspettative Hype Cicle Gartner 2014 Emerging Technologies

- le Aspettative scendono

- In 5-10 anni

BIG Data: Conosciamoli

Big data è il termine usato per descrivere una raccolta di dati così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valore

BIG Data: Conosciamoli Velocità

dati che affluiscono e necessitano di essere processati a ritmi sostenuti o in tempo reale. La velocità a volte è un fattore critico

BIG Data: Conosciamoli Varietà Elementi di diversa natura e non strutturati come testi, audio, video, flussi di click, segnali provenienti da RFID, cellulari, sensori, transazioni commerciali di vario genere

BIG Data: Conosciamoli Volumi Quanti dati ci sono nel mondo? - 800 Terabytes, 2000

- 160 Exabytes, 2006

- 500 Exabytes, 2009

- 2.7 Zettabytes, 2012

- 35 Zettabytes 2020

BIG Data: Conosciamoli

Altre V dei BIG DATAVeracità (IBM)Valore Viscosità ViralitàVitalità…

QUINDI?

BIG Data: Usiamoli

• Data fusion • Data integration • Machine learning

• Supervised learning • Unsupervised learning

• Spatial analysis • Simulation • Time series analysis

• Data mining • Association rule

learning • Classification • Cluster analysis • Regression

• Natural language processing

Tecniche per l’analisi

• Neural networks • Network analysis • Pattern recognition • Predictive modeling • Sentiment analysis

BIG Data: Usiamoli

Tecnologie per l’analisi • Business intelligence (BI) • Cloud computing • Distributed system • Relational database • NoSQL systems • Stream processing • Visualization

• Big Table • Extract, transform, and load (ETL) • Mashup • Semi-structured/Unstructured data

BIG Data: Vediamoli Analisi dei Volumi

Limiti dei Volumi

• I Volumi ci indicano

Quanto si parla di un argomento, restando completamente all’oscuro di Come si parla di un argomento

BIG Data: Vediamoli Sentiment Analysis – Prada vs Armani

Dai Volumi ai Sentimenti La Sentiment Analysis si basa sui contenuti e non sulle sole numeriche.

Limiti L’analisi dei sentiment spesso si basa su dizionari. I dizionari hanno dei limiti in quanto - Statici - Ignoranti

«l’ultimo capo che ho acquistato sembrava bello, alla moda, robusto, ma in realtà è fatto male» COMMENTO POSITIVO!

BIG Data: Vediamoli Sentiment Analysis – Il nuovo iPad

BIG Data: Vediamoli Sentiment Analysis - Alitalia

BIG Data: Vediamoli Libri o E-Book?

BIG Data: Vediamoli Il WNI

.Uno dei primi esperimenti sui BIG data è il Wired Next Index. Il WNI include indicatori «Freddi» e indicatori «Caldi» Gli indicatori Freddi inclusi sono: • Numero imprese • Tasso disoccupazione • Export • Aspettative ISTAT dei consumatori • Aspettative ISTAT delle imprese

Gli indicatori Caldi derivano da un analisi twitter su: • Fiducia su riprese economica • Fiducia sulle proprie condizioni personali • Fiducia sulla politica

Tra 2013 e 2014 analizzando 60 M di post

BIG Data: Vediamoli WNI e MIB

BIG Data: Conclusioni

Rischi • Ingestibilità dei dati a disposizione • Inefficacia delle analisi

• Costi

• Privacy

BIG Data: Conclusioni Per un Progetto di successo

Breve Termine (1 Anno)

• Identificare le linee di Business interessate alla Big Data Analysis

• Identificare specifici obiettivi e quali Analisi possono portare valore effettivo ai processi di business

• Identificare quali cambiamenti Infrastrutturali, di processo e di risorse sono necessari per il raggiungimento degli obiettivi individuati

BIG Data: Conclusioni Per un Progetto di successo Medio - Lungo Termine (2-5 Anni)

• Pianificare l’espansione di soluzioni e servizi Big Data a tutta l’azienda, creando valore comune

• Pianificare gli Investimenti per soluzioni di Big Data Analysis sia in termini di processi che di infrastruttura IT per il raggiungimento degli obiettivi economici

Keen Consulting s.r.l. Sede Legale Via Vassallo, 31 - Milano Sedi Operative Via Artigianato, 2 pal B - 20061 Carugate (MI) Via della Resistenza, 4 - 61037 Marotta (PU) Via delle Petunie - 70026 Modugno (BA) c/o l'Incubatore di Puglia Sviluppo tel +39 02 36722156 fax +39 02 87161388 mail: marketing@keenconsulting.it

Grazie per l’attenzione.

Per maggiori informazioni www.keenconsulting.it

Competitività e Big Data: il cambiamento dei confini tradizionali

del business 29 Ottobre 2015 Pier Luigi Montanaro

Il mondo è cambiato…

La tecnologia anche…

…e le aziende?

E’ cambiato il modo di fare business…

Organizzazioni Insight –Driven

Nel 2001 l’economista Peter Druker disse: «gli uomini d'affari stanno sulla sommità della società della conoscenza»

Organizzazioni Insight –Driven

In una tale società, il vantaggio competitivo di una società deriva da un bene a lungo sotto-utilizzato: la capacità di generare e applicare conoscenze e giudizi qualitativi per l'innovazione

Organizzazioni Insight –Driven Il guaio è che la maggior parte delle aziende utilizzano un approccio number-driven per l'innovazione. Le aziende investono molto nello sviluppo di capacità analitiche. Negli ultimi anni, gli investimenti si sono riversati nelle analytics e sui Big Data per aumentare la potenza di analisi organizzativa.

Organizzazioni Insight –Driven

I processi di innovazione sono stati riprogettati, o sovra-ingegnerizzati, con processi stage-gate, dotate di strumenti di valutazione finanziarie per sostenere il go / no-go delle decisioni e la liberazione di risorse in ogni fase.

Organizzazioni Insight –Driven

Nella loro ricerca di numeri, gli analisti cercano punti di riferimento, da cui possono estrapolare i casi e le previsioni aziendali. Ma prima di arrivare ad ottenere il risultato delle loro analisi, la decisione è stata presa e la società impegnata in una innovazione «me-too».

Organizzazioni Insight –Driven Strategia e innovazione non devono essere un mero esercizio della potenza delle analytics, ma un processo qualitativo in cui l'analisi serve a supportare le intuizioni nate da osservazioni e riflessioni individuale, piuttosto che il percorso contrario.

Organizzazioni Insight –Driven 6 regole a supporto delle organizzazioni Insight-Driven 01 Chiunque può avere un’intuizione I neuroscienziati hanno dimostrato che l’intuizione non è «un dono divino» • Solo il 30% delle prestazioni nei test di generazione di creatività e intuizione può essere attribuito alla genetica • Al contrario l'80% del QI è attribuibile alla genetica.

Organizzazioni Insight –Driven 6 regole a supporto delle organizzazioni Insight-Driven 02 Formare le menti Tutte le persone hanno innata capacità di pensiero creativo, ma spetta ai manager accendere e nutrire tale capacità. Le migliori aziende organizzano programmi di formazione per il loro personale - nessuno escluso - per sviluppare una competenza trasversale all'interno delle proprie organizzazioni.

Organizzazioni Insight –Driven 6 regole a supporto delle organizzazioni Insight-Driven 03 Esplorare in prima persona Le aziende affidano a team di ricercatori professionisti l’identificazione dei nuovi prodotti per soddisfare le aspettative dei clienti. L’80-90% dei nuovi prodotti creati va incontro ad un fallimento ogni anno

Organizzazioni Insight –Driven 6 regole a supporto delle organizzazioni Insight-Driven 04 Rendere l’intuizione una regola L’intuizione non è un «fulmine a ciel sereno», deve essere un’attitudine del team aziendale

Organizzazioni Insight –Driven 6 regole a supporto delle organizzazioni Insight-Driven 05 Creare un processo di valutazione Le migliori intuizioni da sole non si trasformano da sole in imprese di successo; le aziende devono essere in grado di sfruttarle. Per questo è indispensabile analizzare il loro impatto sulle aziende e sul mercato

Organizzazioni Insight –Driven Il ruolo dei Big Data 06 Creare un incubatore di idee Spesso le intuizioni non hanno il giusto supporto aziendale e questo porta inevitabilmente ad una moria di buone intuizioni.

Organizzazioni Insight –Driven Solo Professionisti La responsabilità ricade su un gruppo ristretto di esperti. Gli strumenti e le regole sono altamente standardizzate ma al di fuori del gruppo non c’è nessun supporto. In genere queste sono le aziende number-driven

Esploratori La generazione dell’intuizione avviene in gruppi omogenei e spinta fino al livello più basso dell’organizzazione tramite opportuni corsi di formazione. Le regole e gli strumenti sono standardizzati per massimizzare l’efficacia e la replicabilità dell’approccio

I seguaci di Schumpter L’attenzione è posta sulla soluzione dei problemi. Non esistono standard e la generazione delle intuizioni è lasciata alla buona volontà del singolo.

Caos Creativo Il management favorisce le iniziative individuali a tutti i livelli aziendali. Non vengono adottati standard e percorsi formativi e pertanto il caos potrebbe regnare sovrano quale risultato della mancanza di disciplina

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Responsabilità dell’intuizione Diffusa Ristretta

Organizzazioni Insight –Driven & Big Data

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