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Accelerare la creazione dei modelli analitico-predittivi

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Accelerare la creazione dei modelli analitico-predittivi

Le informazioni contenute nell’enorme mole di dati presenti in azienda possono migliorare l’attuale business delle organizzazioni, ma sono anche utili per differenziare e innovare. “Siamo nel pieno dell’era dei Big Data. Oggi, una gestione strategica dei processi informativi si basa su tre macro-funzionalità: Data Management, Decision Management, Analytics Management”, osserva Angelo Tenconi, Analytics & Technology Development Director di Sas.

16 Feb 2012

di Nicoletta Boldrini

L’aumento del volume, della velocità e della varietà dei dati spesso supera la reale capacità dei dipartimenti It di gestirli ed elaborarli adeguatamente. Una complessità che rende difficile fronteggiare le crescenti esigenze del business nei tempi richiesti. “L’It dovrebbe riuscire ad andare oltre la propria confort zone nell’utilizzo della tecnologia e saper supportare l’intero processo di gestione dell’informazione”, esordisce Angelo Tenconi, Analytics & Technology Development Director di Sas. “Di fatto, oggi i dipartimenti It si trovano a dover affrontare nuove sfide in termini di gestione e analisi dei dati. Si stanno confrontando, per esempio, con una mole di dati, spesso destrutturati, che aumenta in maniera esponenziale. Diventa pertanto difficile individuare quelli a maggior valore ed estrarre informazioni realmente utili al business. Non solo, la tipologia di dati non è più uniforme e legata ai sistemi legacy. Oggi i dati sono in formato testuale, audio e video, in streaming, provenienti da blog, web e social network”.
I dati vengono oggi prodotti e resi disponibili con una velocità e frequenza sempre maggiore. “Il ‘time to decision’ richiesto all’It si sta riducendo sempre di più – precisa Tenconi -. La sfida dell’It è riuscire a gestire ed elaborare informazioni in tempi sempre più rapidi: i sistemi devono rispondere velocemente alle sempre più complesse richieste del business. Ne consegue che i modelli analitici necessari sono sempre più complessi e impongono capacità elaborative decisamente superiori rispetto a solo pochissimi anni fa”.
In questo contesto, per le aziende diventa fondamentale essere in grado di determinare e discriminare ciò che è davvero rilevante ai fini del business dell’azienda.
“Le informazioni contenute nell’enorme mole di dati presenti in azienda possono migliorare l’attuale business delle organizzazioni, ma sono anche utili per differenziare e innovare”, puntualizza Tenconi. “Una gestione strategica dei processi informativi si basa, a mio avviso, su tre macro-funzionalità: 1) Data Management: accesso a qualsiasi dato di qualsiasi formato, integrazione dei dati provenienti da fonti diverse e asincrone, governance dei processi di estrazione e qualità del dato, fino alla certificazione univoca delle entità (“single view of” customer, provider, citizen, ecc.) in tutti i sistemi gestionali e analitici; 2) Decision Management: integrazione dei processi di intelligence con le regole di business che guidano i processi It, nonché funzionalità di workflow che permettano l’integrazione con processi decisionali manuali o automatici; 3) Analytics Management: gestione strutturata degli asset analitici prodotti dagli utenti di business, comprendente il deploy e la gestione in esercizio dei modelli analitici e il monitoraggio delle loro performance nel tempo”.
In altre parole, le aziende che vogliono aumentare il vantaggio competitivo per differenziarsi sul mercato devono verificare scenari diversi prima di prendere decisioni. “Per fare questo è necessario avere una piattaforma analitica che sia scalabile, che risponda in modo veloce e preciso e riesca a gestire le grandi quantità di dati estrapolando le informazioni necessarie”, insiste il manager di Sas. “Sas High Performance Computing, per esempio, soddisfa i requisiti appena citati grazie a tre specifiche funzionalità: Sas Grid Computing che permette la distribuzione dei processi analitici e degli utenti su hardware dipartimentali e di commodity, migliorandone la gestione e aumentandone l’affidabilità; Sas In-Database che consente di eseguire funzionalità Sas direttamente all’interno dei database, evitando movimentazioni di dati in rete; Sas In-Memory Analytics che, grazie all’hardware e al software dedicato, permette prestazioni elevate attraverso l’elaborazione dei dati e il calcolo computazionale ‘in-memory’, garantendo la risoluzione di problematiche di tipo analitico irrisolvibili in passato”.
L’approccio integrato, secondo la visione di Sas ribadita dallo stesso Tenconi, “consente alle aziende di ottenere informazioni accurate per prendere decisioni tempestive in una finestra sempre più ridotta di opportunità. Non si tratta solo di agire su problematiche sempre più complesse, ma di farlo velocemente e in real time, incorporando gli analytics nei processi aziendali e avvicinandoli ai punti di decisione”, ci tiene a precisare il manager. “Significa essere in grado di gestire anche i rischi a oggi sconosciuti e le domande sempre più rilevanti che arriveranno dal business nel prossimo futuro”.
“Un approccio strutturato e integrato consente anche di utilizzare e gestire in modo ottimale le risorse It, siano esse infrastrutture, umane o economiche, garantendo allo stesso tempo prestazioni e scalabilità”, conclude Tenconi. “In questo modo, i dipartimenti It possono essere più assertivi nel proporre gli analytics come fattore davvero differenziante ed innovativo nel modo di fare business”.

Nicoletta Boldrini

Direttore responsabile di ZeroUno

Direttore di ZeroUno e del portale AI4Business dedicato all'intelligenza artificiale, seguo da molti anni le novità e gli impatti dell'Information Technology e, più recentemente, delle tecnologie esponenziali sulle aziende e sul loro modo di "fare business", nonché sulle persone e la società. Il mio motto: sempre in marcia a caccia di innovazione #Hunting4Innovation

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