Che cosa sono i Big Data? Cos’è la Big Data analytics? Sono domande che oggi si sentono sempre più spesso, soprattutto in Italia, dove da poco i big data sono diventati un must per tutte quelle aziende che puntano a trasformarsi in una “data-driven company” per prendere decisioni consapevoli basate su dati pertinenti.

I Big Data  costituiscono una quantità crescente di informazioni che la trasformazione digitale del business sta creando e facendo circolare all’interno e all’esterno delle aziende. Al di là dei flussi di dati prodotti dai sistemi informatici e dalle infrastrutture a supporto della produzione, della distribuzione e dell’erogazione dei servizi, i big data sono un fenomeno associato a un’evoluzione massiva degli usi e delle abitudini della popolazione.

In che modo i Big data aiutano le aziende?

I Big Data possono essere utilizzati nelle aziende ad esempio per:

• Aiutare a capire le reazioni dei mercati e la percezione che questi hanno dei brand;
• Identificare i fattori chiave che muovono le persone ad acquistare un certo servizio o un determinato prodotto;
• Segmentare la popolazione per personalizzare quanto più possibile le strategie d’azioni di marketing;
• Sfruttare la potenza degli algoritmi predittivi, grazie a uno storico di informazioni talmente ad ampio raggio e puntuale da consentire simulazioni  verosimili;
• Facilitare l’introduzione di nuovi modelli di business.

Esempi di Utilizzo : Smart City e Aziende Retail

Le smart city stanno diventando un chiaro esempio di Big Data Management e dei Big Data Analyst. Grazie ai lampioni sensorizzati, la PA riesce a gestire meglio i picchi del traffico e a monitorare l’inquinamento. La polizia può ricostruire i percorsi automobilistici sospetti analizzando le telecamere a circuito chiuso (CCTV) onnipresenti fuori dai locali e dalle banche. Per la raccolta differenziata si usano tag RFID che rendono cassonetti, mastelli e sacchetti connessi e comunicanti.

Tutto questo rappresenta una montagna di informazioni da collezionare e da analizzare per definire un’offerta servizi e prodotti sempre più a misura di cliente.

Utilizzando le funzionalità legate al geomarketing e alla geolocalizzazione (beacon, NFC, app, touch point interattivi), le opportunità sono rilevanti. 

I trend Tecnologici

Le tendenze tecnologiche che stanno trasformando lo scenario dell’analisi dei dati nelle organizzazioni sono basate principalmente su Hadoop, piattaforma software open source per l’elaborazione di elevate moli di dati in modalità parallela, che  si è affermato negli ultimi anni come standard tecnologico.

Oggi però l’ecosistema open source si è arricchito di tecnologie e complessità, al fine di gestire al meglio analisi in tempo reale e Machine Learning.  Si affermano così nuovi standard tecnologici, come Apache Spark (motore di elaborazione nel cluster Hadoop) e Apache Kafka (sistema di stream processing).

I Big Data con SAP

E’ possibile integrare sistemi di Big Data con SAP HANA o più semplicemente con HANA, per poter sfruttare la capacità di calcolo in-memory di HANA.

Un tipico schema di collegamento è rappresentato nella figura seguente, dove vengono utilizzate le funzionalità di aggregazione e gestione dei dati di Hadoop che elabora dati provenienti da sensoristica collegata a PLC di fabbrica.

Hadoop è disponibile anche in versione cloud nella piattaforma AWS di Amazon, che fornisce altresì una visione strategica di federazione con il mondo applicativo SAP, consentendo la fruizione del dato aggregato ed elaborato attraverso molteplici applicazioni analitiche che possono utilizzare HANA e le CDS views come layer di estrazione di queries ad hoc, garantendo nel contempo  sicurezza, scalabilità, efficienza e controllo degli accessi.

In questo modo è possibile utilizzare HANA come layer di gestione e integrazione verso applicazioni analitiche, come le SAP Analytics Cloud e il SAP Data Wharehouse Cloud, che a loro volta possono connettersi con applicazioni SAP Cloud Based come Successfactors, Concur, Fieldglass ed altre che quindi possono sfruttare le informazioni ricavate dall’elaborazione di numerosi dati  grezzi provenienti dalla realtà esterna per analizzare trend comportamentali dei consumatori, fornire dati per una manutenzione predittiva dei macchinari di fabbrica e altri aspetti che contribuiscono a realizzare il concetto di “Impresa Intelligente”.

PL3 & Partners ha sviluppato progetti in questo ambito e ha acquisito una esperienza diretta e approfondita in questi scenari.

Per maggiori informazioni e approfondimenti scrivete a marketing@pl3group.com

Emiliano D’Oronzo, BI Area Manager

Paolo Ponte, Sales & Marketing Manager