4 passi per creare un innovation lab - sas.com · innovare significa anche migliorare un prodotto o...

passi percreare unInnovationLab

4 passi per creare unInnovation LabFai evolvere il tuo business

con un nuovo approccio

all’innovazione

4SAS Innovation Lab — 4 passi per creare il tuo laboratorio di innovazione

indice

05

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14

19

24

28

33

Cosa vuol dire innovare?

Come portare innovazione nella

tua azienda

1. Fai il salto di pensiero:

l’IT Transformation

2. Coinvolgi le persone giuste al

posto giusto

3. Diffondi la nuova cultura

aziendale: condivisione e learning

by doing

4. Non rimandare. Costruisci ora il

tuo Big Data Innovation Lab

Sas Lab for Hadoop: il motore del

tuo laboratorio d’innovazione

5

cosa vuol dire innovare?


TTrattare di innovazione, oggi, non è certamente un fatto

originale.

Bastano veloci ricerche on e offline per capire che

innovazione e tecnologia sono strettamente correlate,

l’una influenza l’altra, si orientano e si sviluppano in una

relazione biunivoca.

Negli ultimi anni innovazione e tecnologia hanno trovato

nei Big Data una forte spinta alla crescita in direzione

human support, ovvero verso una semplificazione della

vita delle persone.

L’interconnessione tra infrastrutture che possono essere

installate nelle abitazioni, o tra gli oggetti usati nella vita

privata e professionale comporta un continuo scambio

di dati. L’Internet of Things, ha recentemente dato il via al

processo di ‘smartification’ (Smart Home, Smart Cities):

oggi è possibile, per esempio, attraverso la connessione

internet, modificare, a seconda delle proprie necessità,

le funzionalità del termostato di casa o prenotare un taxi

attraverso un’applicazione.

Innovare però non vuol dire solo demo di prodotti o wearable.

7Cosa vuol dire innovare?

Proprio quest’anno (3/2015) la legge italiana ha definito

come PMI innovative quelle imprese che soddisfano

determinati parametri di innovazione tecnologica.

Di conseguenza, tutte le altre aziende vengono

contrapposte alle imprese innovative e alle start-up,

strutture (se così si possono definire) agili e snelle, nate

da programmi di found-raising per lo sviluppo del settore

tech.

INNOVARE significa anche MIGLIORARE un prodotto o

un servizio esistente sulla base del bisogno espresso

dal cliente, dando al risultato ‘finale’ un valore aggiunto,

che permetta al produttore/fornitore di guadagnare

competitività nel mercato.

Già J. Schumpeter nella ‘Teoria dello sviluppo

economico’ del 1934 aveva distinto tra due tipi di

innovazioni e le aveva classificate a seconda del loro

grado di novità:

• innovazioni incrementali, che consistono in un

miglioramento o in un adattamento di una tecnologia

già esistente;

• innovazioni radicali, che comportano una rottura con

la tecnologia disponibile in precedenza. Per esempio,

l’introduzione di Internet può essere considerata

un’innovazione radicale.

Ma allora, fare innovazione è possibile solo nelle PMI innovative o nelle start-up?La risposta è no.


Innovazione quindi non è solo un concetto moderno

indissolubilmente legato alla tecnologia. È una forma

mentis che può coinvolgere più livelli sociali, politici e

di business. Perché oltre a ‘portare qualcosa di nuovo’

innovare vuol dire introdurre nuovi sistemi, nuovi

ordinamenti e nuovi modelli.

Portare innovazione nelle aziende è di norma il focus del

reparto di Ricerca e Sviluppo (R&D). Ricerca e Sviluppo

non sempre sono circoscritti a spazi fisici: in alcune

aziende, ad esempio, la ricerca è costante e i supporti

tecnologici diffusi (le cosiddette Hardware Commodities)

sono sufficienti per svolgere entrambi i compiti.

Per rispondere ad esigenze innovative di business è

oggi consuetudine rivolgersi a risorse esterne: agenzie

o consulenti, che possono adottare temporaneamente

una funzione manageriale o diventare responsabili della

‘trasformazione’ di un processo.

Seppur professionali però, queste figure altamente

specializzate rappresentano spesso un costo difficile da

sostenere e non sempre, quando viene coinvolta l’area

tecnologica, sono in grado di creare un ponte tra questo

dipartimento e l’area business.

Mentre è proprio il punto di incontro fra l’esperienza, le

tecnologie e la conoscenza del territorio e dei processi

a rappresentare una grande opportunità di crescita in

termini di competitività.

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Questo fattore e la recente scoperta del potenziale

innovativo proveniente dall’analisi dei dati hanno

portato alla nascita di una nuova esigenza: la presenza

in azienda di un luogo di collaborazione tra le divisioni

aziendali con una vasta gamma di funzionalità di ricerca,

insieme a tecnologie e competenze specialistiche

nell’ambito dell’IT.

Cosa vuol dire innovare?


come por-tare in-novazione nella tua azienda

11

S

Come portare innovazione nella tua azienda

Secondo il report di Forbes Insight e KPMG del 2014,

“Business Transformation and the Corporate Agenda” i

tre ingredienti principali dell’IT Business Transformation

sono:

1. UNA NUOVA CULTURA AZIENDALE

2. IL RINNOVAMENTO DEI PROCESSI

3. LA MISURAZIONE BASATA SUI DATI

Una recente ricerca di Accenture e General Electric

(“How the Industrial Internet is Changing the Competitive

Landscape of Industries”, 2014) ha rilevato, inoltre, che

l’87% delle imprese sostengono che le analisi sui Big

Data rimodelleranno il contesto competitivo delle loro

Industry nel giro di soli 3 anni.

I software di Big Data Analytics da soli non sono

sufficienti a dominare la trasformazione del contesto

competitivo: un accesso trasversale alle tecnologie,

assieme ad un luogo dedicato a portare innovazione in

tutti i livelli organizzativi, diventano misure necessarie

per anticipare trend e non subire passivamente i

mutamenti del mercato.


Sappiamo che l’interconnessione crea una quantità

di dati impressionante ogni secondo, strutturati e

destrutturati. E che le organizzazioni di qualsiasi

dimensione hanno bisogno di analizzare per trovare

informazioni preziose, prendere decisioni corrette e

guadagnare competitività. Di questa necessità e di

come le aziende possano sfruttare al meglio il valore dei

dati che producono continuamente, ci siamo occupati

nel primo e-book ‘4 Motivi per cui non puoi più fare a

meno della Data Visualization’, un contenuto chiave

per conoscere tutte le potenzialità derivanti dalla

visualizzazione dei dati.

Gli archivi informatici, i Data Warehouse, sono stracolmi

di dati (motivo per cui parliamo di Big Data), che se non

trasformati in informazioni utili a fini decisionali e se

lasciati inutilizzati, comportano solo un aumento della

complessità e dei costi fissi.

Creare un ambiente il cui obiettivo principale è

portare innovazione a partire dai Big Data non implica

necessariamente l’uso di uno spazio interno all’azienda

da adibire ex novo: possono essere sufficienti le

infrastrutture già presenti, o può esserci bisogno

solamente di un potenziamento di esse.

L’azienda, per essere sempre competitiva, ha bisogno di

informazioni aggiornate e costanti. Creare un laboratorio

d’innovazione in questo senso rappresenta una bussola

Un laboratorio basato

sull’uso dei dati aziendali

http://www.sas.com/it_it/offers/sas-data-visualization-ebook/index.html

http://www.sas.com/it_it/offers/sas-data-visualization-ebook/index.html

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per prendere decisioni corrette in tempi brevi, grazie a

report visuali, facili da consultare.

Se l’output della Ricerca e Sviluppo sono i brevetti

o le pubblicazioni scientifiche, entrambi volti al

miglioramento di prodotti e servizi già esistenti, quello

di un laboratorio dedicato all’innovazione è un insieme

di report e analisi accessibili all’imprenditore o al

management

che permetta loro di prendere decisioni veloci basate su

informazioni reali.

Informazioni che provengono dall’interpretazione dei

dati e che appartengono, in prima battuta, al comparto

IT: per questo motivo, nelle aziende impegnate su questo

fronte, si sente parlare spesso di processo di IT Business

Transformation.

Ma quali sono i quattro passi fondamentali rendere

operativo un Laboratorio di Innovazione, capace di far

evolvere la tua azienda, partendo dai dati che hai?

Di seguito parleremo di alcuni aspetti che culturalmente

e tecnicamente derivano dalla creazione di un ‘luogo’

aziendale altamente innovativo, proponendo una breve e

pratica guida.

Come portare innovazione nella tua azienda


1. Fai il salto di

pensiero:

l’IT Transformation

15

L

1. Fai il salto di pensiero: l’IT Transformation

L’introduzione di nuovi canali di vendita

(es: l’e-commerce) e l’utilizzo di piattaforme di

condivisone delle preferenze personali, usate oggi dai

brand per coinvolgere ed attirare potenziali nuovi clienti

(es: social network), ha radicalmente cambiato il bacino

d’azione delle aziende che sono entrate in possesso di

una miriade di dati.

Per far sì che questo non accada, occorre fare un salto di

pensiero verso quello che viene comunemente definito

l’IT Business Transformation.

Ci riferiamo a un salto di paradigma, un passaggio, che

parte dalle tecnologie per poi inserirsi nei processi di

business.

In termini di investimenti ciò vuol dire sostituire i vecchi

sistemi gestionali con soluzioni più snelle e agili, che

riescano a ricavare tutto il valore nascosto nei Big Data.

I dati sono la base dell’innovazione: senza di essi si rischia di prendere decisioni di business fondate solo su sensazioni e non su informazioni certe e reali.


La necessità di raccolta e processamento dei Big

Data a fini di business ha innescato il processo di

Digital Business Transformation, che consiste nella

digitalizzazione dei processi di tutta l’azienda.

I Big Data aziendali sono tutti quei dati che vengono

prodotti in azienda o provengono dall’ambiente esterno:

anagrafici, di vendita, di marketing, di organizzazione

e processi interni (ecc.) e che, fino a qualche anno fa,

rimanevano ad uso esclusivo dell’IT.

Se la Digital Business Transformation comporta la

capacità di raccolta dei dati provenienti dalle divisioni

aziendali il processo di IT Transformation presuppone la

presenza di un luogo di analisi e modellizzazione degli

stessi, unito alla capacità dell’IT di produrre informazioni

di valore da condividere a tutti i livelli.

In ogni settore, la necessità di aumentare la velocità e

abbracciare questa trasformazione sta aumentando.

Nuovi player con modelli di business dirompenti stanno

già guadagnando quote di mercato e le tecnologie basate

sui Big Data costituiscono un aiuto per sfuggire alla

‘trappola’ della modernizzazione.

Secondo l’ “Agility Research” di BTM grazie al

rinnovamento degli strumenti/soluzioni tecnologiche,

le aziende possono realizzare enormi risparmi sui costi,

liberando disponibilità di badget per investimenti in

infrastrutture più agili.

La riduzione dei costi di impresa è oggi all’apice della

lista di priorità di CEO e piccoli imprenditori: i leader

IT sono chiamati, non solo a tenere sotto controllo gli

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investimenti, ma anche a favorire la trasformazione,

modificando la relazione tra IT e il business.

I leader IT devono saper diventare business leader e

potenziare la produttività e la profittabilità dell’azienda

attraverso una visione inter-disciplinare.

La natura delle infrastrutture in sé si è evoluta. Una

volta il compito del CIO (Chief Information Officer) era di

implementare le infrastrutture per supportare l’attività

delle aziende. Oggi, con la ‘democratizzazione dell’IT’,

occorre un cambio di mentalità. I leader IT devono

chiedersi cos’è più importante - focalizzarsi sulle

infrastrutture o sulla condivisione delle best practice e

sul lavoro di squadra?

(‘Business Transformation through IT Transformation.

Leveraging the new economics of IT’. Report VMWare

featuring Gartner)

L’ IT Transformation è il punto di partenza per la

trasformazione dei business e non può avvenire senza

questo cambio di mentalità. Abbracciare questa

evoluzione di pensiero è il primo passo verso il processo

di Digital Business Transformation e di trasformazione

dell’IT.

Solo a questo punto sarà necessario:

• Assumere un CIO o un responsabile dell’area

tecnologica che, attraverso la formazione/consulenza

erogata dalle società di hardware e software vendor in

ambito Big Data, operi come un ponte di comunicazione

tra uffici IT e Business;

1. Fai il salto di pensiero: l’IT Transformation


• Formare un team composto da Data Scientist,

che conosca le tecnologie e sappia governare il

flusso informatico di origine dei dati, identificare

problemi di business risolvibili attraverso l’analisi

dei dati e comunicare i risultati con chiarezza al Top

Management;

• Investire in una piattaforma di storage ed elaborazione

dei dati, assieme ai software, necessari per creare

report visuali e facilmente consultabili da tutti i rami

d’azienda.

La visione dell’IT come un servizio trasversale a tutta

l’azienda può cambiare le regole del gioco e portare le

organizzazioni a progredire insieme al mercato.

Avere un Big Data Innovation Lab facilita la

trasformazione attraverso una struttura agile, trasferisce

in-house le capacità e il sapere analitico-tecnologico

necessari a sfruttare le potenzialità dei Big Data.

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2. Coinvolgi le

persone giuste al

posto giusto


CChi deve assumere la guida di un Big Data Innovation

Lab aziendale?

Come deve essere composto il suo team?

Solitamente nelle grandi aziende la figura dedicata alla

direzione strategica dei sistemi informativi è, come

già accennato, il CIO. La sua posizione manageriale

comporta, tra le altre attività, la valutazione e l’eventuale

acquisto di infrastrutture tecnologiche in grado di

adattarsi al meglio ai processi aziendali.

I CIO stanno attraversando una fase complessa. Cloud,

Big Data, Mobile e Social Network rappresentano oggi

le sfide più critiche per molte aziende. Business Digital

Transformation e IT Transformation sono la risposta

a queste sfide dalle quali gli stessi Chief Information

Officer non possono più sottrarsi.

La maggior parte delle divisioni IT sono però ancora

focalizzate sull’ottimizzazione e la conservazione

Disporre in azienda di una figura di questo tipo con le conoscenze e l’esperienza adeguate è essenziale per sfruttare a pieno le funzionalità del laboratorio innovativo.

21

dell’esistente, senza rendersi conto dell’opportunità

proveniente, per esempio, dai servizi digitali applicati

ai canali di distribuzione, adottabili solo dopo la

trasformazione digitale di tutte le funzioni aziendali, dal

marketing alle vendite, fino alla produzione.

La vecchia mentalità a “silos” rappresenta un freno

nei confronti della trasformazione: i dati da analizzare

devono provenire da tutti i rami dell’azienda e devono

rispondere ad una precisa Data Governance. Per questo

motivo la trasformazione deve partire dall’ area IT.

Il leader designato è quindi il CIO, il quale, insieme

al team, non dovrà più utilizzare la tecnologia

semplicemente per supportare i processi di business, ma

anche per modellarne le strategie.

Il CIO ha quindi nuove priorità:

• adottare sistemi e soluzioni che permettano di

guadagnare un vantaggio competitivo, non dare solo

supporto;

• guidare la produttività e le revenue provenienti dall’IT;

• implementare e favorire processi condivisi;

• non scegliere solo sulla base dei costi;

• diventare un vero e proprio creatore di valore di lungo

periodo.

2. Coinvolgi le persone giuste al posto giusto


Il ruolo del CIO sta cambiando all’interno dell’IT -

e di conseguenza anche il valore che i dipartimenti IT

trasferiscono. La capacità di leadership del CIO diventa

cruciale sia nello sviluppo della relazione tra IT e

stakeholder, sia per guidare il processo di trasformazione

dell’ ‘IT come servizio’.

I CIO devono crescere e diventare dei business leader

proattivi, il loro lavoro non deve consistere più nell’essere

di supporto al team IT. Abbracciando un approccio

proattivo, sia nei confronti delle soluzioni adottate sia

nei confronti degli utilizzatori delle soluzioni stesse e

diventando sempre più agili e flessibili, i dipartimenti IT e

i loro leader possono diventare i veri creatori di valore.

(‘Business Transformation through IT Transformation.

Leveraging the new economics of IT’. Report VMWare

featuring Gartner)

Occorre creare all’interno dell’IT una nuova area di

innovazione e ricerca sui Big Data dell’azienda, che

racchiuda competenze analitiche necessarie a sviluppare

un team in grado di esplorare, visualizzare ed eseguire

analisi utili al business e al futuro dell’azienda.

Se prima l’area IT aveva una struttura piramidale e

l’ufficio del CIO era parte dell’IT Management la nuova

area IT risponde ad un modello diffuso, dove tutte le

figure fanno parte di un rete flat interconnessa da cui

provengono tutti i dati che devono essere analizzati.

Per estrarre le informazioni giuste dai dati, occorrono

grande capacità di calcolo e potenti motori analitici.

Mentre l’installazione delle infrastrutture è compito

delle società che forniscono soluzioni di analisi dei

23

CIOCTO

CIOCTOCDOCMO

Sviluppatori

Feed

back

& C

onse

gne Direzione & supporto

1. Management IT

2. Staff IT

3. Fornitori &Stakeholders

Team Leader

Terzisti

Terzisti

Provider di servizi

Provider di servizi

Venditori

Unità di supporto (Legale, Risorse Umane, Compliance)

Unità di supporto(Legale,Risorse Umane,Compliance)

Utenti Business Sponsors

Sponsor

Operations

Project Manager

Analisti

Agenti

Sviluppatori

Analisti

Management

Operations Utenti Business

VenditoriCAMBIAMENTO

Big Data, l’utilizzo di queste soluzioni è diffuso a vari

livelli aziendali, anche grazie alla nuova figura del Data

Scientist.

Con le sue capacità di analizzare e interpretare dati,

il Data Scientist riesce a coniugare le conoscenze

relative alla gestione e all’interpretazione dei dati con le

competenze funzionali e di processo delle aree più calde

del business.

Il Big Data Innovation Lab non può quindi funzionare

senza:

• la presenza di uno o più Data Scientist guidati da un

leader IT;

• un ‘ecosistema’ di condivisone con l’area Business.

2. Coinvolgi le persone giuste al posto giusto

Vecchio Modello

dell’IT

Nuovo Modello

dell’IT

Fonte: www.dionhinchcliffe.com/


3. Diffondi la

nuova cultura

aziendale:

condivisione e

learning by doing

25

IIl cambio di paradigma che si è verificato negli anni

scorsi nelle abitudini professionali delle persone, con

l’introduzione di tool e software semplici e capaci di

fornire una grande quantità di risultati, ha comportato

un cambiamento ed una semplificazione dei processi

aziendali, soprattutto a livello di raccolta e analisi dei

dati. La figura dell’utilizzatore finale delle soluzioni IT

è cambiata: oggi anche un utente delle vendite può

accedere e beneficiare dei risultati di analisi statistiche,

indipendentemente dalle sue competenze, e monitorare

giorno per giorno la propria performance, intuendo e

anticipando i trend di mercato.

Ad esempio, una grande banca retail ha ridotto i costi

operativi del proprio Data Warehouse migrando parti

significative del magazzino da un ambiente mainframe a

una piattaforma di immagazzinamento ed elaborazione

dei dati. In questo modo l’azienda non solo è stata in

grado di ridurre il carico sul mainframe e risparmiare

Attraverso l’IT Business Transformation, di cui parlavamo in precedenza, imprenditore e manager abbracciano il salto culturale, promuovendolo e incentivandolo.

3. Diffondi la nuova cultura aziendale: condivisione e learning by doing


significativamente, ma anche di accelerare il tempo di

elaborazione di tutti i dati in modo esponenziale.

Ancora, un grande provider di telecomunicazioni in

Italia, ha raccolto i dati di copertura della rete dei suoi

concorrenti. La società aveva l’obiettivo di migliorare le

proprie attività di marketing e di ricavare informazioni

necessarie a guidare gli investimenti futuri. Attraverso

le Big Data Technologies è stato possibile elaborare

grandi quantità di dati raccolti sul lungo periodo. Sono

state utilizzate tecnologie di analisi in-memory per

riconoscere potenziali correlazioni e per rendere operativi

nuovi modelli di business in tempo reale.

L’implementazione di un Big Data Innovation Lab è

impensabile se prima non viene diffusa una visione

condivisa di ‘sforzo comune’ tra il CIO e l’area Business.

Un cambiamento che avviene su 3 livelli:

1. nella leadership: deve esserci un top manager che

crede nelle potenzialità dei Big Data e vuole aumentare

il potenziale innovativo dell’azienda rispetto alla

concorrenza;

2. nella mentalità: le metodologie di progetto tradizionali

non sono adatte per i Big Data e la sperimentazione

deve essere consentita. Fondamentale per innovare è

la consapevolezza del learning by doing. Non lasciate

che un fallimento iniziale definisca l’intero programma

come infruttuoso: iniziate con i dati esistenti,

raccogliete ulteriori dati e procedete esplorando

visivamente qualsiasi tipo di dato;

273. Diffondi la nuova cultura aziendale: condivisione e learning by doing

3. nelle persone: come detto in precedenza avete

bisogno di persone innovative, motivate, con la mente

aperta, disposte a collaborare e a perseguire obiettivi

comuni.

Favorire una coscienza aziendale più visionaria e utile

a stimolare l’innovazione e il miglioramento, nei modelli

di business, o nel design di prodotti o servizi è quindi il

primo passo imprescindibile alla creazione di un luogo di

sperimentazione orientato alla crescita.

I laboratori di innovazione sono proprio quegli ambienti

dove viene promossa l’esplorazione su dati, dove si

realizzano prototipi di modelli analitici su piattaforme

di raccolta, dove si fa memorizzazione ed elaborazione

dei Big Data. Luoghi dove si possa avere anche la libertà

di fallire, ovvero stabilire che il “caso d’uso” non è

applicabile, purché questo venga scoperto rapidamente e

si possa passare subito al caso successivo.


4. Non rimandare.

Costruisci ora

il tuo Big Data

Innovation Lab

29

NNelle pagine precedenti abbiamo anticipato i numerosi

effetti positivi che derivano dalla creazione di un

laboratorio di innovazione: primo tra tutti, l’acquisizione

di un vantaggio competitivo derivante da nuove soluzioni

agili e scalabili. La sua costituzione, come parte dell’area

IT, è in grado di portare innovazione attraverso l’utilizzo

di risorse tecnologiche aziendali.

Evita quindi la necessità di costruire business case in

risposta alle esigenze di business del momento e di

assumere personale specializzato (consulenti, team

esterni). In una visione lungimirante e di ampio respiro.

Implementare un Big Data Innovation Lab permette di:

• favorire un luogo di competenze (esterne/interne);

• utilizzare piattaforme e soluzioni meno costose rispetto

al passato, ‘self-service’, facili da installare, utilizzare e

condividere;

• studiare soluzioni al servizio di tutte le Business

Operation, dalle vendite, all’area Finance, dal Marketing,

alle risorse umane fino al Risk Management. Sulla base

della misurazione dei dati.

4. Non rimandare. Costruisci ora il tuo Big Data Innovation Lab


La creazione di un Big Data Innovation Lab comporta

investimenti tecnologici scalabili e facilmente sostenibili

anche dalle aziende più piccole.

Nel momento della scelta delle infrastrutture IT per la

creazione del laboratorio innovativo è importante non

sottovalutare il fatto che nuove tecniche di analisi sui Big

Data hanno già permesso, come detto in precedenza, ad

aziende all’avanguardia di evolvere ed ottenere un ritorno

degli investimenti in tempi ragionevoli e chiari.

Il vostro Big Data Innovation Lab, si occuperà, nello

specifico, di:

1. raccogliere e immagazzinare dati e integrarli,

trasformarli e verificarli. Inoltre, potrà effettuare

operazioni di profiling, standardizzazione e

trasformazione dei dati raccolti;

2. analizzare i dati, ricavare insight e identificare nuove

aree di opportunità o inefficienze/costi da eliminare;

3. esplorare i dati attraverso analisi visuali e creare

report facilmente consultabili e condivisibili.

Sono 3 i passaggi necessari per strutturare il laboratorio

e tutti richiedono il supporto di vendor esterni, come

SAS, specializzati nella raccolta e analisi dei dati:

314. Non rimandare. Costruisci ora il tuo Big Data Innovation Lab

1. l’installazione di una piattaforma in grado di far

confluire informazioni massive in un Data Lake: un

grande contenitore di dati non filtrati, un metodo di

archiviazione nuovo, che consente operazioni su

larga scala, abilitando gli utenti a esplorare, raffinare

e arricchire i dati. Grazie al Data Lake non è più

necessario modellare e organizzare i dati a priori in

relazione alla loro tipologia e natura;

2. l’aggiunta di software per l’analisi e l’esplorazione dei

dati;

3. la trasformazione della stanza del CIO, o del

responsabile IT, in un Hub, che, a partire da questo

momento, viene concepita come un vero e proprio

laboratorio per l’innovazione a partire dai Big Data.

Sono sufficienti quindi Hardware Commodity e

software dedicati alla raccolta, all’esplorazione e alla

modellizzazione dei dati aziendali interni ed esterni.

Tecnicamente, per l’installazione della piattaforma di

raccolta dati è possibile iniziare mettendo a disposizione

uno spazio di archiviazione sufficiente per gestire un

set di dati, per poi scalarlo rapidamente a seconda delle

esigenze.

Una volta acquisiti lo spazio fisico e la piattaforma

di archiviazione dei dati, si passa all’installazione dei

software di analisi. All’inizio del progetto è possibile

optare per un software che possa essere utilizzato

senza un forte coinvolgimento dell’IT e che permetta


di effettuare attività di Data Management in modalità

self-service. A questo punto, coinvolgere sia l’area IT

che l’area business non sarà difficile: entrambi potranno

esplorare, visualizzare ed eseguire un certo numero di

analisi iniziali senza scrivere una sola riga di codice,

caricare le statistiche in-memory e personalizzarle,

visualizzarle ed esplorarle in modo da individuare

tempestivamente le opportunità e nuovi mezzi per

incrementare i ricavi.

In questa seconda fase, potrebbe essere necessario

l’inserimento di funzioni di Machine Learning per

l’apprendimento automatico, l’elaborazione di algoritmi

particolari o di funzionalità per l’analisi dei dati non

strutturati. Un ruolo che spetta alla già citata figura del

Data Scientist.

Una volta definite le funzionalità di “laboratorio” e

messo a punto il team sarà necessaria la creazione di

un sistema interno per regolare l’accesso ai servizi di

laboratorio e alle sue risorse.

Il Big Data Innovation Lab è ora pronto per diventare il “motore” interno per l’innovazione continua di tutta l’organizzazione.

33

Sas Lab for Hadoop: il motore del tuo labora-torio d’in-novazione


SSAS Lab for Hadoop è una piattaforma analitica che

risponde all’esigenza di creazione nelle aziende di un

luogo di collaborazione e ricerca attraverso tecnologie e

competenze specialistiche IT e di business, in grado di:

1. raccogliere i dati utili al business

2. modellizzare e analizzare statisticamente i dati

3. esplorarli e ricavare insight necessari a prendere

importanti decisioni di business.

La soluzione si basa su Hadoop, una piattaforma scalabile

che può essere implementata senza eliminare il proprio

Data Warehouse. Hadoop si sta ormai imponendo

come ecosistema di riferimento per la raccolta, la

memorizzazione e l’elaborazione dei Big Data perché, oltre

ad operare a costi competitivi, può scalare virtualmente

all’infinito e può gestire qualsiasi tipologia di dato. Grazie

ad Hadoop è possibile far confluire le informazioni

in un Data Lake, un ‘lago’ di dati di diversa natura. La

piattaforma Hadoop suddivide gli stessi dati in cluster

(gruppi), compie elaborazioni massive e parallele e

ottimizza il lavoro sui cluster di diverse macchine o nodi.

35Sas Lab for Hadoop: il motore del tuo laboratorio d’innovazione

Se da un lato Hadoop è uno strumento economicamente

sostenibile, dall’altro lato risulta ostico per l’utente

non IT: nato open source, è una collezione di tool che

per essere sfruttati appieno richiedono competenze

fortemente specialistiche, difficilmente reperibili sia in

azienda che nel mercato.

Inoltre, nonostante gli sforzi di una numerosa

community di sviluppatori, la maturità di Hadoop in

termini di sicurezza e governance dei dati non è ancora

consolidata.

Si tratta di una virtual application che, in quanto tale,

riduce drasticamente tempi e attività di installazione

e configurazione di Hadoop (basta scaricare la virtual

machine e configurarla).

Grazie ad un’interfaccia intuitiva, basata su Wizard, si

configura come uno strumento self-service che elimina

le complessità insite nell’interazione con Hadoop e

semplifica le attività di integrazione, trasformazione e

verifica di qualità dei dati, nonché il loro trasferimento da

e verso Hadoop.

Gli utenti di business possono così, in piena autonomia,

non solo acquisire o integrare dati da fonti esterne e

copiarli in e da Hadoop, ma anche effettuare operazioni

di profiling, standardizzazione e trasformazione dei dati,

selezionando, ad esempio, righe e colonne, ordinando e

aggregando tabelle o filtrando i campi secondo i criteri di

SAS Data Loader For Hadoop nasce proprio per

superare gli ostacoli all’utilizzo del cluster Hadoop.


interesse.

Grazie a questa piattaforma si riducono i tempi correlati

con la preparazione dei dati perché questa attività viene

effettuata da Hadoop senza la necessità di spostare i

dati in ulteriori sistemi dedicati per la Data Preparation e

la Data Quality.

SAS Data Loader for Hadoop offre all’utente di business

completa libertà di azione e di analisi, superando il collo

di bottiglia delle tante richieste dati fatte all’IT.

Basta seguire i passi delle wizard per trovare i dati

che servono, trattarli e trasferirli direttamente nella

piattaforma in-memory di SAS, dove sono già pronti per

essere elaborati dai motori analitici SAS Visual Statistics

e di SAS Visual Analytics.

Questa combinazione trasforma l’utente: da utilizzatore

finale di dati (prodotti da altri), a parte autonoma e attiva

nel processo di analisi dei Big Data a fini di business.

Mentre la funzione IT viene liberata dalle operazioni

di routine e può dedicarsi alle attività a più alto valore

aggiunto, come amministrazione, sicurezza e governo

dei dati, l’utente di business può accedere e sfruttare i

Big Data disponibili per realizzare ed ottimizzare modelli,

aumentandone il numero potenziale e le applicazioni

possibili.

Hadoop diventa così un sistema di archiviazione e

di elaborazione con cui intrefacciarsi senza dover

essere degli esperti.

37

SAS Data Loader for Hadoop è una virtual Application

che dialoga direttamente con Hadoop per dargli delle

direttive, cioè delle attività tecniche che saranno poi

eseguite dal cluster Hadoop.

Grazie a questa componente gli utenti possono definire

e eseguire direttive di data management sfruttando la

potenza di calcolo di Hadoop e in autonomia, senza

chiedere all’IT e senza dover imparare linguaggi java-

based o simil-SQL; ad esempio

• Riversare dati da un Database in Hadoop;

• Effettuare analisi di qualità sui dati e successiva

standardizzazione;

• Realizzare un dataset analitico;

• Predisporre i dati per le fasi successive.

Il tutto in modalità self-service, guidati da wizard.

SAS Data Loader for Hadoop:

predisporre i dati alle analisi

Le componenti di SAS Lab

for Hadoop

Sas Lab for Hadoop: il motore del tuo laboratorio d’innovazione


SAS Visual Statistics nasce per facilitare i Data Scientist

nell’interpretare i dati e utilizzare le capacità analitiche

del laboratorio per disegnare modelli. Grazie al motore

in-memory e all’interfaccia completamente visuale, si

instaura un dialogo continuo e istantaneo tra dati e Data

Scientist, attraverso la visualizzazione dati, combinata

all’applicazione simultanea di tecniche analitiche. Questo

permette di:

• Analizzare molto velocemente, con occhio specialistico

e statistico, le grandi moli di dati e effettuare tecniche

di modellazione e visualizzazione statistica;

• Definire rapidamente e in autonomia variabili target per

verificare correlazioni e pattern;

• Definire e testare sui dati, in pochi secondi, modelli

predittivi;

• Effettuare fine tuning sui modelli, provare tecniche

alternative di modellazione, identificare il modello che

produrrebbe le migliori capacità predittive.

In questo modo il processo di analisi è guidato

dall’intuito e creatività degli utenti.

SAS Visual Statistics:

effettuare le analisi

39

SAS Visual Analytics avvicina l’utente di business, non

statistico, all’esplorazione e visualizzazione dei dati in

Hadoop, dandogli un primo grado di utilizzo di tecniche

analitiche e indirizzando un’attività fondamentale del

laboratorio, la comunicazione dei risultati.

Con SAS Visual Analytics è possibile:

• Predisporre in modo interattivo e visuale i dashboard

per le evidenze;

• Effettuare analisi e Data Discovery sui dati, da parte

degli utenti di business;

• Distribuire via web e mobile i risultati e gli esiti delle

analisi.

SAS Visual Analytics:

esplorare e condividere le analisi

Sas Lab for Hadoop: il motore del tuo laboratorio d’innovazione


http://www.etimo.it/?term=innovare“Sfruttare Hadoop per essere agili e innovativi come una startup’, Mark Torr, Senior Director, Analytical Platform Centre of Excellence, SAS

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Fonti

41

SAS INSTITUTE VIA DARWIN, 20/22 20143 MILANO 02 831 341 www.sas.com/italy

WORLD HEADQUARTERS CARY, NC 27153 USA +1 919 677 8000

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