big data e terza piattaforma (eataly smeraldo, 29 ottobre 2015)
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Big Data Analytics La trasformazione dei dati in valore
per l’azienda 29 Ottobre 2015 Fabrizio Tagliabue
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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?
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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
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BIG Data: Aspettative Hype Cicle Gartner 2011 Emerging Technologies
- Iniziano le Aspettative
- In 2-5 anni
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BIG Data: Aspettative Hype Cicle Gartner 2012 Emerging Technologies
- Crescono le Aspettative
- In 2-5 anni
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BIG Data: Aspettative Hype Cicle Gartner 2013 Emerging Technologies
- Crescono le Aspettative
- In 5-10 anni
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BIG Data: Aspettative Hype Cicle Gartner 2014 Emerging Technologies
- le Aspettative scendono
- In 5-10 anni
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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
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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
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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
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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
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BIG Data: Conosciamoli
Altre V dei BIG DATAVeracità (IBM)Valore Viscosità ViralitàVitalità…
QUINDI?
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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
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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
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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
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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!
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BIG Data: Vediamoli Sentiment Analysis – Il nuovo iPad
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BIG Data: Vediamoli Sentiment Analysis - Alitalia
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BIG Data: Vediamoli Libri o E-Book?
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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
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BIG Data: Vediamoli WNI e MIB
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BIG Data: Conclusioni
Rischi • Ingestibilità dei dati a disposizione • Inefficacia delle analisi
• Costi
• Privacy
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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
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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
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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: [email protected]
Grazie per l’attenzione.
Per maggiori informazioni www.keenconsulting.it
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Competitività e Big Data: il cambiamento dei confini tradizionali
del business 29 Ottobre 2015 Pier Luigi Montanaro
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Il mondo è cambiato…
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La tecnologia anche…
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…e le aziende?
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E’ cambiato il modo di fare business…
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Organizzazioni Insight –Driven
Nel 2001 l’economista Peter Druker disse: «gli uomini d'affari stanno sulla sommità della società della conoscenza»
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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
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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.
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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.
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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».
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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.
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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.
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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.
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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
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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
![Page 41: Big Data e Terza Piattaforma (Eataly Smeraldo, 29 ottobre 2015)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022051404/586fa1951a28abcc238b6bcf/html5/thumbnails/41.jpg)
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
![Page 42: Big Data e Terza Piattaforma (Eataly Smeraldo, 29 ottobre 2015)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022051404/586fa1951a28abcc238b6bcf/html5/thumbnails/42.jpg)
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.
![Page 43: Big Data e Terza Piattaforma (Eataly Smeraldo, 29 ottobre 2015)](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022051404/586fa1951a28abcc238b6bcf/html5/thumbnails/43.jpg)
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
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Organizzazioni Insight –Driven & Big Data
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