Big Data Esperienze2018-10-23T18:05:08+02:00

ESPERIENZE DI BIG DATA

Vita vissuta all’interno delle aziende

Negli ultimi anni trascorsi a condurre progetti di advanced analytics all’interno di enti ed aziende abbiamo sperimentato una serie di situazioni che, nonostante la diversità delle realtà incontrate, abbiamo scoperto ripetersi ad ogni nuovo progetto.

Si tratta perlopiù di ostacoli e difficoltà che raramente i clienti tengono in considerazione, ma che possono minare alla base la buona riuscita degli interventi sui sulle analitiche avanzate.

Ci è capitato molto spesso di essere interpellati ad uno stadio già avanzato dei progetti: realtà che avevano già certificato infrastrutture tecnologiche di notevoli dimensioni – accompagnate da partner specializzati – ma che, dopo questa fase di implementazione, si trovavano arenate per difetti nei data set o semplicemente perché non sapevano come poter analizzare correttamente tutto ciò che avevano costruito.

Le advanced analytics sono una fonte inesauribile di opportunità. Ma possono anche essere uno dei peggiori investimenti che un’azienda possa fare, se non sa come poi muoversi per trarne valore.

Le analitiche avanzate sono utili e sono pure di moda, quindi, presto o tardi, tutte le realtà ci avranno a che fare. Prima però di lanciarsi in questo universo della conoscenza, sarebbe importante interrogarsi sull’approccio che l’azienda ha nei confronti dei dati. E’ disponibile a fidarsi di loro o preferisce una gestione più istintuale e intuitiva dei fenomeni di business? Posto che questa seconda opzione è destinata a lasciare il passo a strategie data-driven, è comunque centrale prendere coscienza dello stato della cultura aziendale legata ai dati.

Capita spesso, infatti, di dover superare un forte scetticismo iniziale, che rallenta i progetti. Dopo che si sono raggiunti i primi risultati, solitamente, la curiosità ha la meglio e si può procedere più spediti.

Le aziende raccolgono e conservano un’enorme mole di dati ogni giorno. Tali dati sono molto diversi tra loro e sono spesso dislocati su nodi differenti della propria infrastruttura, fisica o cloud, senza che se ne conosca con precisione la posizione e le informazioni in essi contenute.

Il problema che accomuna gran parte delle imprese è proprio la poca conoscenza della base di dati, requisito fondamentale per poter avere tutti gli elementi utili per analisi accurate e veritiere.
Tipicamente ci troviamo a fare i conti con la costruzione di modelli predittivi basati su data set “ballerini” a cui vengono aggiunte in corsa fonti dati che gli stessi sistemi informativi aziendali avevano dimenticato di avere.

Oltre a conoscere la propria base di dati, è fondamentale per svolgere analisi corrette che i dati siano puliti e affidabili: molte volte abbiamo trovato all’interno della aziende una grande quantità di dati non utilizzabili perché non gestiti nel modo corretto.

Prima di poterli utilizzare è quindi necessario svolgere un importante lavoro di pulizia e preparazione le cui tempistiche incidono sul progetto e vanno prese in considerazione.
Senza un momento di data preparation, la cui durata varia in base a come sono stati fino a quel momento gestiti i data set, si rischia di fare analisi e previsioni su basi di dati scorrette in partenza: bisogna diffidare dell’idea che una volta che l’infrastruttura è stata costruita, il resto verrà da sé: serve, infatti, un presidio costante di tutte le fasi del progetto.

I dati sono un elemento prezioso ed è necessario conservarli e proteggerli correttamente contro potenziali attacchi esterni.
In molte aziende, tuttavia, la sicurezza dei dati è spesso sottovalutata, soprattutto nel caso di progetti di advanced analytics, che raramente prevedono una fase rivolta allo sviluppo della sicurezza.

Non curarsi della protezione dei dati espone l’impresa alla minaccia di pesanti sanzioni applicate dalle nuove normative – e a pericoli di gran lunga superiori, come la perdita o la sottrazione di informazioni sensibili.

Più volte abbiamo dimostrato a nuovi clienti che potevamo accedere a tutto il loro patrimonio informativo senza avere accessi o permessi: dopo una prima fase di destabilizzazione iniziale, le aziende concordano sulla necessità di dedicare una parte delle risorse di progetto alla security.

Pur avendo i propri dati conservati correttamente, protetti da potenziali attacchi esterni e ben strutturati, a volte le aziende non sanno cosa andare ad indagare di preciso durante l’analisi.

E’ un fenomeno tipico di tante realtà dove i progetti di advanced analytics sono stati caldeggiati da un unico reparto senza l’intervento dei colleghi di dipartimenti diversi: l’IT che dispone di una potenza di fuoco a livello conoscitivo ma che non ha raccolto dal reparto vendite gli interrogativi giusti, o il dipartimento marketing che pone quesiti irrisolvibili sulla base dei data set disponibili.
L’impasse si risolve con la collaborazione e la condivisione. La tecnologia, da sola, non può colmare gap dovuti alla scarsa comunicazione interna.

Se devi ancora dare vita ad un progetto di advanced analytics, sei nella fase iniziale o ti trovi a dover ricominciare daccapo,  puoi prendere in considerazione il nostro workshop per evitare sprechi di tempo e risorse.

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