Forte degli ottimi riscontri registrati con la quotazione presso la Borsa di New York, Cloudera prosegue speditamente la sua marcia nel settore dell’analisi dei big data. Con risultati di tutto rilievo: se la ex-startup era diventata un unicorno già tre anni fa, nel 2014, oggi ha un valore nell’ordine dei 4 miliardi di dollari, e se sempre tre anni fa Cloudera aveva 400 dipendenti a livello mondiale, oggi questi sono 1600, mentre il fatturato cresce anno su anno a doppia cifra, grazie anche a un parco clienti formato per l’80 per cento da aziende che fatturano più di un miliardo di dollari all’anno.

Nuove applicazioni

Incontrando Data Manager a metà giugno a Milano, sia Romain Picard, regional vice president, sia Michele Guglielmo, regional sales director per l’area mediterranea, cioè la sotto-regione dell’area Sud Europa che va dal Portogallo alla Turchia, hanno tenuto a sottolineare che la quotazione al NYSE non cambia il focus dell’azienda, che rimane quello di proporre una piattaforma open source basata su Apache Hadoop, di livello enterprise e fruibile sia on premise sia in cloud, nella quale si combinano big data analytics, anche di tipo predittivo, sicurezza e affidabilità. La proposta della società, denominata Cloudera Enterprise, permette di analizzare tutti i tipi di dati, anche quelli non strutturati, e sta evolvendo verso le nuove applicazioni del machine learning e dell’intelligenza artificiale, con lo scopo di rendere le aziende sempre più “data-driven”, cioè in grado di trarre il massimo valore dal proprio capitale di dati: non solo per ottimizzare i costi, ma soprattutto per esplorare nuove opportunità di business.

Essere “data driven”

Anche perché il settore di elezione di Cloudera, quello dell’analisi dei big data, è in netto sviluppo: come sottolineato da Romain Picard, nel 2020, cioè nell’arco di tre anni da oggi, «si avranno 30 miliardi di dispositivi interconnessi, che determineranno una quantità di dati superiore di 440 volte a quella attuale, e un’azienda in grado di capitalizzare appieno sul valore di questi dati potrebbe arrivare a fatturare anche il 40 per cento in più». La chiave è trasformare il proprio business prestando ancora maggiore attenzione ai dati con analisi non solo sul passato o sul presente, ma anche in ottica predittiva, per essere sempre più “data driven”. In questo quadro, «per le aziende diventa sempre più importante ripensare il modo in cui viene concepito il rapporto con i clienti, per comprendere meglio come si comportano e agiscono, oltre a quali sono i loro desideri e cosa vogliono in concreto» – prosegue Picard, spiegando che Cloudera sta operando a fianco di numerose società, per esempio nell’ambito manufacturing, a riesaminare le modalità con cui realizzano i propri prodotti, modificandole in base alle aspettative dei clienti, ricostruite grazie ai dati di utilizzo raccolti direttamente dai dispositivi stessi, costantemente connessi al cloud.

.@ClouderaITA Crescono gli investimenti in Italia e si amplia l’ecosistema dei partner
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Settore pubblico in primo piano

Queste nuove modalità di relazione possono riguardare gli oggetti come automobili o frigoriferi, ma possono anche entrare nel quadro più ampio delle smart city, dato che «da tempo si nota una spinta molto forte verso i big data anche nell’ambito della pubblica amministrazione, con istanze che investono anche le strutture dell’intelligence e della sicurezza, che sono temi molto sentiti attualmente» – fa notare Picard. Come è dimostrato dalla gara per il Sistema pubblico di connettività, il famoso SPC, il cui lotto 3 per la gestione degli open data, aggiudicato al raggruppamento temporaneo di imprese formato da Almaviva, Almawave, Indra e PricewaterhouseCoopers, prevede proprio l’utilizzo della piattaforma per i big data di Cloudera.

Investimenti in Italia

Sul business in Italia dettaglia invece Michele Guglielmo, che è in Cloudera dall’inizio del 2016: «In poco più di un anno, siamo passati da essere tre persone, me compreso, a 12, con un investimento impegnativo in tutti i sensi perché non è proprio scontato trovare i profili adeguati, soprattutto per un’azienda demanding come Cloudera». L’investimento ha riguardato anche il canale, che vede al momento la presenza in Italia di una decina di partner selezionati, senza contare le alleanze internazionali con i grandi system integrator, attraverso la designazione di due figure apposite, con un channel manager che si occuperà in prima persona della declinazione del nuovo Partner Program lanciato lo scorso 22 maggio a Londra. «L’idea è quella di riconcentrarci sui grandi clienti: come a livello corporate Cloudera va sulle prime ottomila aziende a livello mondiale, così in Italia ne abbiamo selezionate 40 in totale, assegnandole a due account manager, sulle quali intendiamo generare interesse e rapporti di partnership, e avere una leadership “from the front” con i partner che si uniscono a noi nei progetti che riusciamo a generare» – prosegue Guglielmo.

L’ecosistema dei partner

I partner svolgono un ruolo cruciale nella strategia di go-to-market, in quanto Cloudera non si occupa direttamente dello sviluppo delle applicazioni sulla sua piattaforma, riservando questo compito all’ecosistema dei partner, di cui fanno parte i grandi system integrator come Accenture, Capgemini e Data Reply, solo per citarne alcuni, e che oggi conta più di 2.600 membri ed è in costante crescita. Un’espansione dovuta anche al fatto che l’ecosistema si sta allargando sempre più anche ai cloud provider e ai managed service provider, in quanto la piattaforma opera indifferentemente on premise e nel cloud. E proprio per favorire lo sviluppo nel cloud, la società ha lanciato a fine maggio Cloudera Altus, un’offerta PaaS realizzata per semplificare l’esecuzione di applicazioni di elaborazione dati su larga scala nel cloud pubblico, in quanto permette di gestire cluster e carichi di lavoro ampi. «Non si tratta di un semplice IT management, ma di uno strumento pensato anche per coordinare e orchestrare il lavoro dei data scientist» – sottolinea Guglielmo, rivelando che Altus ha già «riscosso un notevole interesse sul mercato, anche in virtù del fatto che non è rivolta solo all’IT aziendale e soprattutto perché previene il vendor lock-in, dato che permette di lavorare sia nel cloud sia on premise».

Ottime performance

Per quanto infine riguarda l’andamento sul mercato, Guglielmo ha sottolineato che «a livello europeo siamo una delle “region” che performa meglio, con Italia e Spagna in primo piano: abbiamo appena concluso un ottimo primo trimestre dell’anno fiscale, che per noi va da febbraio a gennaio, e ci aspettiamo di crescere ulteriormente». Anche perché «siamo stati abbastanza fortunati nel cogliere tutte le opportunità del mercato: per esempio, tutte le prime tre telco italiane sono nostre clienti, e lo sono anche quattro delle prime cinque banche italiane. Inoltre, possiamo citare clienti di rilievo come Octo Telematics, UniCredit, Buongiorno e Jobrapido, mentre a livello di assicurazioni e di industria in generale, molti di quelli che stanno valutando le nuove applicazioni basate sull’Internet of Things stanno dialogando con noi» – prosegue Guglielmo. Le potenzialità sono davvero promettenti: «Se pensiamo all’ottimizzazione nell’uso di energia, l’analisi dei big data può essere fondamentale sia per risparmiare, utilizzando meglio l’energia, sia per operare in ottica di manutenzione predittiva, analizzando i dati dei terminali unici gas, elettricità e acqua: per esempio, se si verificasse un consumo anomalo, potrebbe trattarsi di una perdita da segnalare in maniera proattiva del tutto automaticamente» – conclude Michele Guglielmo.

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Con oltre 70 milioni di iscritti dal 2006, 35 milioni di visitatori unici mensili e più di 20 milioni di annunci pubblicati ogni mese, Jobrapido sceglie Cloudera per poter memorizzare e analizzare dati strutturati e non strutturati in breve tempo e incrementare il proprio business offrendo ai propri utenti un servizio migliore e tecnologicamente all’avanguardia.

Due anni fa Jobrapido aveva deciso di migrare alla piattaforma Hadoop e doveva quindi scegliere per  l’implementazione il partner commerciale che rispondesse al meglio alle proprie esigenze di memorizzazione e analisi di tutti i dati, estraendo da essi valore per poter migliorare la propria offerta di mercato. La scelta è ricaduta su Cloudera per alcuni motivi fondamentali: l’efficacia dello strumento di monitoring automatizzato Cloudera Manager che permette di monitorare un intero cluster; l’esperienza pregressa di alcuni progettisti di Jobrapido nell’utilizzo di Cloudera che l’azienda desiderava capitalizzare, i progettisti stessi che per primi desideravano Cloudera come sistema di riferimento e, non ultimo, le relazioni importanti di Cloudera con altri vendor in ambito big data.

L’utilizzo della piattaforma di Cloudera in Jobrapido è iniziato a partire dall’esperienza individuale di un ingegnere all’interno del dipartimento R&D. Via via l’entusiasmo del collaboratore nel lavorare con nuove tecnologie ha convinto l’intero dipartimento di business intelligence e data warehouse circa le potenzialità dello strumento. In particolare sono risultate importanti la possibilità di arricchire eventi e definire nuovi tracciamenti in tempi molto più brevi che in precedenza, e di costruire strutture di reporting ricalcolabili in minor tempo rispetto al passato.

In seguito Jobrapido ha iniziato a creare dei POC (Proof of Concept) che sono stati diffusi all’interno dell’azienda e via via sempre più apprezzati da tutti gli altri dipartimenti; conseguentemente l’adozione di Cloudera come principale soluzione di riferimento per il data warehouse è risultata più facile.

Con la soluzione Data Lake sviluppata insieme a Cloudera, Jobrapido è in grado di memorizzare su HDFS sia dati strutturati che non strutturati, provenienti per esempio dai sondaggi o dai curricula e altri documenti, e può interrogare una mole di circa 50GB di dati al giorno in modo molto più efficace.

Grazie all’implementazione della piattaforma di Cloudera, Jobrapido ha aumentato la marginalità SEM (Search Engine Marketing) e il numero di conversioni sul sito di Jobrapido, grazie alla possibilità fornita da Cloudera di arricchire con maggiori dettagli gli eventi tracciati sul portale.

“In Jobrapido i dati sono considerati un asset strategico e cerchiamo, quindi, di sfruttare al meglio tutto il potenziale che offrono, concentrando sforzi, competenze e investimenti in tal senso, soprattutto in un’ottica di formazione delle persone che si occupano di BI e data warehouse”, afferma Raffaele Serrecchia, Business Intelligence Director di Jobrapido. “Possiamo dire, infatti, di essere sulla buona strada per diventare un’azienda data-driven. Lavoreremo sempre più in favore di una cultura dei dati che, grazie a Cloudera, riconosciamo come pilastro fondamentale per noi e per i nostri stakeholder, cercando di permeare tutti i processi dell’azienda, anche quelli che solitamente ne sono più distanti”.

“Il viaggio che abbiamo intrapreso all’interno dei big data è stato una sfida davvero entusiasmante per me e il mio team”, ha aggiunto Michele Pinto, Big Data Technical Team Leader di Jobrapido. “Sono certo che senza il supporto tecnico di Cloudera non avremmo raggiunto gli stessi obiettivi”.

“Cloudera non è solo una piattaforma. Puntiamo a cambiare il mondo e ad aiutare le aziende a fare meglio ciò che fanno”, ha dichiarato Michele Guglielmo, Regional Sales Director di Cloudera in Italia. “Siamo orgogliosi che aziende come Jobrapido scelgano Cloudera per aiutare i loro utenti e clienti a ottenere esperienze migliori nella loro ricerca. Perché non si tratta solamente di connettere dati, ma piuttosto di connettere le persone al lavoro giusto”.

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Nel corso dell’ultimo anno abbiamo visto la tecnologia open source farsi strada in modo importante nel filone principale della tecnologia per le aziende. Chi avrebbe mai pensato che il mio lavoro di dieci anni fa, incentrato su Hadoop, avrebbe avuto un impatto in così tanti settori, dalla produzione alle telecomunicazioni fino al finance. Hanno tutti abbracciato i punti di forza dell’ecosistema open source, non solo per migliorare l’esperienza del cliente, diventare più innovativi e incrementare il fatturato, ma anche per contribuire al bene superiore della società in generale attraverso la ricerca genomica, con la medicina di precisione e programmi per bloccare il traffico di esseri umani, solo per fare qualche esempio.

Qui di seguito ho elencato cinque suggerimenti per coloro che desiderano sapere come iniziare a lavorare con l’open source e cosa aspettarsi da un ecosistema in continua evoluzione.

1. Abbracciare il cambiamento e l’evoluzione costanti dell’open source

Cambiamento costante: questa è la prima lezione da assimilare per aprirsi alla tecnologia open source e uno dei più grandi punti di differenziazione rispetto al software tradizionale. La natura dell’open source è fluida e flessibile, con nuovi progetti che nascono regolarmente per affrontare specifici casi d’uso. Questo ciclo dinamico, infatti, spinge i prodotti a migliorare più velocemente. Affinché le aziende possano sfruttare appieno i vantaggi dell’open source, penso che le imprese debbano aprirsi a questo cambiamento. Il dibattito Spark Vs MapReduce è un perfetto esempio del motivo per cui ciò sia importante.

È vero che si creano un minor numero di nuove applicazioni basate su MapReduce e che, invece, si utilizza Spark come motore di default per l’elaborazione dei dati. MapReduce, infatti, viene gradualmente sostituito come motore alla base in strumenti come Hive e Pig, ma questo non rende MapReduce una soluzione obsoleta. Continuerà a funzionare bene per le applicazioni esistenti per molti anni ancora, e, per alcuni carichi batch di grandi dimensioni, può rimanere lo strumento migliore. Questa tendenza, infine, segue la naturale evoluzione della tecnologia open source: MapReduce è stato il motore 1.0 per l’ecosistema dei dati open source, Spark è il suo successore 2.0, e un giorno ci sarà un 3.0 che renderà Spark obsoleto.

2. Quando si introduce un nuovo stack tecnologico, iniziare in piccolo e con un approccio top down

Piuttosto che progettare e distribuire soluzioni specifiche non integrate, vi è ora la disponibilità di piattaforme dati di uso generale con molti strumenti che possono essere combinati in modo flessibile per la ricerca, lo streaming, l’apprendimento automatico e altro ancora. Insieme, questi aspetti richiedono non solo un diverso insieme di competenze, ma un cambiamento culturale in termini di stile di gestione e struttura organizzativa. Per questo motivo è importante ottenere un supporto di alto livello all’interno di un’organizzazione e introdurre la tematica della gestione dei dati anche a livello di consiglio di amministrazione. Suggerisco, inoltre, anche la graduale creazione di una nuova cultura su poche nuove applicazioni, piuttosto che sostituire tutto in una volta, al fine di aiutare tutti ad ambientarsi e iniziare da uno specifico caso d’uso.

3. Evitare di legarsi a un fornitore cloud, optando per il software open source

Sempre più imprese e settori adottano il cloud: dovrebbero prendere in considerazione il software open source, che non è solo più robusto, scalabile e sicuro, ma può anche aiutarli a evitare di legarsi a un unico fornitore cloud. Creando una piattaforma open source, le aziende possono ricorrere all’arbitraggio dei fornitori di soluzioni cloud per contenere i costi e utilizzare cloud diversi in Paesi differenti, o utilizzare una combinazione di sistemi cloud e on-premise. Di fatto, le piattaforme open source hanno anche dimostrato la loro superiorità tecnica e probabilmente guadagneranno altro terreno nel 2017. È difficile per un unico fornitore competere contro un ampio numero di istituzioni che collaborano in open source. Inoltre, i sistemi di dati open source ora sono eccellenti in termini di prestazioni e flessibilità, e stanno migliorando più rapidamente.

4. Per chi cerca lavoro, focalizzarsi sull’insieme e non sui singoli componenti dell’ecosistema open source

Coloro alla ricerca di un impiego nel campo dell’IT, della programmazione e della scienza dei dati, non dovrebbero focalizzarsi sulla padronanza delle singole tecnologie, ma dovrebbero concentrarsi invece sulla comprensione del miglior uso di ciascuno dei componenti dell’ecosistema di dati open source e come questi possono essere collegati al fine di risolvere i problemi. Questa visione architettonica di alto livello è il talento più prezioso per le imprese innovative in ambito tecnologico. Perché, all’arrivo di nuove tecnologie, è fondamentale comprendere come possono adattarsi, ciò che potrebbero sostituire e quello che potrebbero rendere possibile.

5. Cercare opportunità nel divario di competenze

Il divario di competenze legato ai big data rimarrà relativamente costante nel prossimo anno, ma questo non deve scoraggiare le persone dall’adottare Hadoop e altre tecnologie open source. Come molti di noi sanno, quando si creano nuove tecnologie e si compete per gli utenti, queste sono poco conosciute. Solo quando un particolare tipo di software diventa uno standard maturo possiamo cominciare a poter contare su un numero significativo di persone esperte nel suo utilizzo, ma anche in questo caso il divario di competenze può permanere. Si estinguerà solo quando smetteremo di osservare importanti miglioramenti allo stack, e non credo sia quanto desideriamo. In breve: il divario di competenze è uno dei fattori principali a ostacolare il tasso di variazione della piattaforma, ma è anche un segno che l’innovazione è a portata di mano.

Conclusioni

L’ecosistema open source e la sua adozione in progetti significativi continuerà a espandersi nei prossimi anni. Stimolando la collaborazione, riunisce le menti più brillanti di oggi per far progredire lo sviluppo del software a un ritmo difficilmente possibile dieci anni fa. Se avete un’idea per migliorare le tecnologie esistenti o volete essere parte dell’innovazione per rompere lo status quo, questo è il posto giusto: la comunità ASF (Apache Software Foundation). Incoraggio chiunque sia interessato a mettersi in gioco e i veterani dell’open source a continuare a impegnarsi per la causa.

L'articolo 5 modi per avere successo con il software open source: i consigli di Doug Cutting, creatore di Hadoop proviene da Data Manager Online.

L’integrazione dei dati è ancora “l’ingrediente” chiave che mette assieme una varietà di fonti, inclusi in big data in tempo reale. Spark su Hadoop è uno dei nuovi strumenti che destano maggior interesse nel mondo dei big data grazie al suo supporto per il data processing in batch e in tempo reale.

Questo nuovo report di MCG Global Services valuta i fornitori leader di integrazione Talend e Informatica e compara le loro performance rispetto a due criteri fondamentali:
– la profondità di integrazione in Hadoop
– le prestazioni dei job di integrazione
Il report segnala che questi criteri fondamentali “potrebbero fare la differenza tra una risposta ‘puntuale’ a una domanda aziendale e un risultato ‘troppo piccolo e troppo tardi’.”

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Rapidità di azione e agilità sono qualità più che essenziali nel periodo di trasformazione digitale che stiamo vivendo. E se si tratta di requisiti fondamentali per le aziende che vogliono essere all’avanguardia del mercato, lo sono ancora di più per i vendor o i system integrator che realizzano le soluzioni per le aziende. Parte di un gruppo molto articolato, cioè Reply, società da 700 milioni di euro di fatturato e attiva negli ambiti consulenza, system integration e digital services, Data Reply è nata proprio quest’anno e rappresenta forse l’esempio migliore di come i fornitori si attrezzino rapidamente per soddisfare o anticipare le nuove tendenze di mercato, tra cui la digital transformation, che si fonda in maniera preponderante sul potere dei big data. È Fabio Ardossi, associate partner di Data Reply, a spiegare la genesi della società: «La parte italiana di Data Reply è nata all’inizio del 2016, mentre l’anno scorso era stata la volta delle filiali di Regno Unito e Germania, con lo scopo dichiarato di affrontare al meglio il mondo dei dati, soprattutto di big data e analytics, con strutture autonome e focalizzate, unendo una parte di competenze relative a business intelligence e data warehouse, con una start up dedicata ai big data». Ne è nata una società con forti competenze tecnologiche e consulenziali che opera in maniera cross industry sui principali ambiti di attività come energy, banking, finance e molto altro.

Fabio Ardossi #DataReply Chi è il padrone dei dati?
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Accompagnare la digital transformation

«Quello che facciamo è in sostanza accompagnare i clienti nel nuovo modo di vedere i dati, che fino a poco tempo fa erano costituiti soprattutto da dati di tipo tradizionale, come fatture, ordini e altro, mentre oggi si sono arricchiti di immagini, documenti, video, e soprattutto dalle attività svolte sui canali digitali, quelli che le aziende usano sempre più per interagire coi clienti» – sottolinea Fabio Ardossi. Da questa nuova tipologia di dati discende l’importanza fondamentale di big data e analytics nella digital transformation, in quanto «servono sistemi in grado di gestire e interpretare grosse moli di dati, strutturando un sistema di big data per rielaborare i dati e applicare l’analytics per ottenere informazioni da tali dati» – prosegue Ardossi. Data Reply utilizza tecnologie open, prima di tutto Cloudera, che rappresenta la distribuzione più affermata di Hadoop, con cui è in atto una forte partnership ormai dal 2012.

L’ora di Hadoop

Hadoop, che come noto permette la gestione del dato non relazionale e non strutturato, è lo strumento più adatto per gestire le informazioni destrutturate tipiche del mondo big data, sia per i processi relativi all’acquisizione e alla storicizzazione dei dati, sia per estrarre valore di business dalla massa dei dati, scoprendo per esempio informazioni, pattern e configurazioni che possano aiutare l’azienda nel suo percorso di digital transformation. «Quando si parla di digital transformation ci si riferisce al far parlare i diversi canali in un’ottica complessiva: prima, i canali erano quelli tradizionali, come il centralino, il call center, oppure l’agenzia viaggi, per esempio nel caso di una compagnia aerea, mentre oggi ci sono molteplici canali di interazione, a partire dal sito web per arrivare a tutti gli ambiti social. La chiave di volta è mettere tutto in comune, in modo da arricchire l’esperienza del cliente, ma sempre tenendo presente il customer journey» – sottolinea Ardossi. La digital transformation riguarda anche la pubblica amministrazione, ma bisogna tener presente che non significa solo avere in digitale la documentazione che prima era cartacea: «Se la PA si limitasse a trasformare il fisico in digitale, si avrebbe solo un cambio di piattaforma, senza godere di quella proattività che è il vero valore aggiunto dato dagli analytics» – avverte Ardossi.

Le conoscenze “data driven”

La rivoluzione apportata dagli analytics è epocale. «Prima, il trattamento dei dati era filtrato dall’esperienza umana, mentre ora, grazie alle nuove possibilità offerte, per esempio da Hadoop, i dati possono raccontare molto di più di quello che una persona può capire o vedere, e in questo senso si può dire che la trasformazione digitale non deriva più solo dalle conoscenze umane ma dalla conoscenza dei dati, con piattaforme e sistemi di tipo data driven, cioè guidati dai dati» – spiega Ardossi. Questo comporta anche «un cambio di paradigmi oltre che di tecnologie, e se in Italia vi sono alcune aziende già avanti nella trasformazione, avendo iniziato il cambiamento due anni fa, ve ne sono altre che devono cambiare mentalità» – prosegue Ardossi, specificando però che «in questo nuovo mondo di tipo data driven, alcune aziende hanno ancora qualche difficoltà nell’afferrare tutte le potenzialità che si aprono, e in alcuni casi questo accade perché sono state scottate da precedenti esperienze, che risalgono – continua Ardossi – al primo periodo successivo alla nascita di Hadoop, quando ci fu una finestra temporale in cui si cercava di utilizzare la business intelligence insieme al data warehouse per effettuare analisi in real time oppure per tentare di far parlare tra loro i cosiddetti silos». Ma la business intelligence e il data warehouse non erano gli strumenti più adatti per queste esigenze di business, e così ci furono alcune delusioni. Oggi, invece, il data warehouse ha trovato nuova linfa in affiancamento con Hadoop, che permette di avere la direzione giusta su come usare i dati». La chiave del successo di Hadoop è duplice. «Oltre a lavorare bene sui dati in real time, in quanto non fa aspettare per avere risultati, lo fa anche a costi sostenibili», precisa Ardossi, spiegando come un altro dei motivi di delusione del passato, neanche troppo lontano, era nei costi non sostenibili nel tempo di certi data warehouse potenziati, che oltretutto non erano in grado di fornire i dati richiesti dal business.

Fabio Ardossi #DataReply ll nuovo modo di vedere i dati
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Risolvere la dicotomia tra vecchia e nuova IT

L’eterno conflitto tra “vecchia IT” e “nuova IT” è piuttosto sentito da un campione dell’innovazione come Data Reply: «L’IT corre veloce anche in Italia, e tra i nostri interlocutori ci sono molti “visionari”. Il problema è nelle resistenze da parte di altre persone interne all’azienda» – spiega Ardossi, notando anche che spesso si tratta di un aspetto comune a molte parti dell’Europa, «ma meno nel Regno Unito». Anzi, in Italia c’è spesso «la volontà di proteggere il proprio orticello», che si manifesta quando si cerca di rompere i silos e ci si accorge che nessuno è disposto a mollare il controllo: «Questa è la vecchia IT dura a morire, che noi cerchiamo di cambiare organizzando anche seminari ad hoc, trasmettendo il messaggio che bisogna cambiare mentalità e approccio» – sottolinea Ardossi. Per quanto possa sembrare contraddittorio, «spesso è il reparto IT che frena i cambiamenti, e allora si ricorre al compromesso di evidenziare che alcune nuove tecnologie, come per esempio Impala o Hive, non sono così “disruptive” e non avranno un grosso impatto sul reparto IT. Oggi, il CIO o il CTO hanno la “vision”, ma poi capita che alcune loro persone non si dimostrino favorevoli all’innovazione, forse spesso anche a causa della mancanza di abitudine al cambiamento in azienda» – conclude Fabio Ardossi.

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System Evolution è un system integrator presente sul mercato da una trentina d’anni, nato a Torino e attivo soprattutto nel nord Italia, dal Piemonte alla Lombardia al Veneto, fortemente focalizzato nell’area finance e che annovera tra i propri clienti i principali gruppi bancari e assicurativi a livello nazionale. Le linee di business comprendono information management, enterprise collaboration & integration, projects & solutions, spesso con l’interazione di varie tecnologie, da quelle tradizionali, come il mainframe, al web e al mobile. «Negli ultimi anni, System Evolution ha consolidato l’attività di information management nel settore finance, partecipando anche a importanti progetti Big Data» – spiega Mauro Tuvo, principal consultant information management. I contributi di System Evolution per la gestione del dato riguardano sia l’aspetto tecnologico sia quello applicativo e metodologico, all’interno di progetti che comunque non sono destinati unicamente a clienti finance ma anche ad altri settori, tra cui la PAL. Tecnologie no-sql e Big Data sono impiegate per mettere in relazione open data e dati rilevati da vari dispositivi dislocati sul territorio in una piattaforma in grado di supportare una serie di servizi di interesse locale: storicizzazione e analisi dei dati sulla qualità dell’acqua e dell’aria, controllo della mobilità urbana. «In questo caso abbiamo messo a disposizione le nostre competenze tecnologiche nei processi di raccolta e valorizzazione dei dati da varie fonti, strutturate e non strutturate» – spiega il manager.

#SystemEvolution Mauro Tuvo: Cultura e qualità dei dati per un governance data driven
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La carta d’identità dei dati

Contributi di merito sono invece quelli che System Evolution offre al mondo bancario, tramite soluzioni che basate su piattaforme Big Data supportano campagne di marketing, sistemi di reporting regolamentare, di analisi dei rischi o applicazioni ad alto valore per i clienti. «Andiamo particolarmente fieri delle nostre competenze e delle metodologie di governo dei dati, nate inizialmente in ambito data mining e data warehouse e applicate ora al mondo Big Data. Ci vuole una “bussola” per orientarsi velocemente nel mare di dati e per intercettare le informazioni rilevanti per raggiungere un determinato obiettivo. Ogni dato deve disporre di una carta d’identità che ne indica la proprietà, la semantica, il grado di affidabilità e aggiornamento, e così via» – sottolinea Tuvo. Dotarsi di un approccio strutturato per la gestione di queste opzioni architetturali è vitale nella vision dell’azienda per trarre il massimo valore dalle informazioni e orientare il business.

#Big Data #datagovernance #SystemEvolution La carta d’identità dei dati
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Visione e strategia

«è stata una scelta strategica quella che l’azienda ha compiuto alcuni anni fa, focalizzandosi sul mercato finance e sull’information management» – sottolinea Mauro Tuvo. Per un’azienda come System Evolution, con trent’anni di esperienza e che ha saputo adeguare i propri servizi alle evoluzioni del business e delle tecnologie, una chiara visione del mercato è fondamentale. «Abbiamo sempre cercato di concentrarci sulle novità del sistema finanziario e su quelle tecnologiche per soddisfare, e anzi se possibile anticipare, le esigenze dei clienti». Anche le collaborazioni con ABI Lab (il laboratorio di innovazione dell’Associazione Bancaria Italiana) e altri istituti specializzati di settore sono importanti per mantenere uno sguardo aggiornato. «Crediamo molto nelle tecnologie abilitanti e nell’attenzione costante alle dinamiche di sviluppo del mercato. Per mantenere e consolidare una posizione di leadership sulle nostre aree di eccellenza, punteremo anche in futuro sulle competenze di merito e sulla proattività nello sviluppo di soluzioni metodologiche e tecniche» – conclude Mauro Tuvo.

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Engineering lancia Knowage, la nuova suite open source di business analytics per la valorizzazione del patrimonio dati, anche in relazione a sorgenti informative esterne ed eterogenee, cogliendo in pieno il significato del fenomeno dei big data. La suite Knowage viene presentata oggi a Dublino, all’edizione europea della conferenza Hadoop Summit.

La suite si compone di diversi prodotti specializzati per ambito analitico, integrabili tra loro per garantire una completa e flessibile copertura dei requisiti dell’utente, anche nella modalità di fruizione, essendo disponibile in modalità onpremise, as-a-service ed in cloud.

Knowage consente la realizzazione di analisi avanzate e visualizzazioni personalizzate sui propri dati in completa autonomia, permettendo di combinare con tecniche di mash-up e data federation le sorgenti tradizionali e strutturate, con quelle più innovative dell’ecosistema Hadoop e del mondo NoSQL.

La possibilità di legare fonti informative differenti è il presupposto all’applicazione di metodologie all’avanguardia per analisi non solo descrittive, ma anche diagnostiche, predittive e prescrittive, attraverso strumenti di data/text mining basati su algoritmi di machine learning e statistiche avanzate.

Knowage è una soluzione fruibile da diverse tipologie di utenti, poiché offre un’ampia gamma di strumenti modulabili sulle proprie esigenze e sulle competenze dei singoli: dai decision-maker che necessitano di informazioni chiare, precise e puntuali, agli utenti più operativi inclini all’analisi in autonomia, ai data scientist che operano per cicli incrementali di ipotesi e verifica.

“Con il lancio di questa nuova linea di prodotti, siamo fieri di rimarcare il nostro costante impegno e contributo al comune patrimonio open source, nonché la nostra forte conoscenza delle tematiche inerenti la business analytics; Knowage è anche il frutto di investimenti consapevoli nel territorio dei big data, dove la scommessa è ormai la capacità di dare valore ai dati possibili, non più la possibilità di procurarli”, dichiara Orazio Viele, CTO di Engineering.

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Cloudera annuncia di essere passata dal quadrante ‘Challengers’ al quadrante ‘Visionary’ all’interno del Magic Quadrant 2016 di Gartner per la categoria Data Warehouse e Data Management Solutions for Analytics.

L’Enterprise Data Warehouse (EDW) è stato a lungo considerato la ‘linfa vitale’ delle analisi organizzative – in alcuni casi alimentando intere aziende. Questo modello, però, si è rivelato adeguato per molti anni finché la nascita di una cultura digitale basata sul web ha implicato maggiori richieste in ambito della raccolta di dati e delle analisi distribuite. Mentre alcune aziende hanno faticato a scalare per soddisfare le esigenze di più dati in favore del processo decisionale aziendale, altre hanno constatato la necessità di completare l’infrastruttura di data warehouse esistente con tecnologie basate su Hadoop robuste, facili da usare e sicure, che consentono di affrontare le problematiche che richiedono di più oltre a un EDW tradizionale. Creato intorno ad Apache Hadoop, Cloudera Enterprise è una piattaforma dati potente e scalabile con la flessibilità di poter eseguire un’ampia varietà di carichi di lavoro – elaborazione batch, SQL interattivo, ricerche enterprise, analisi avanzate – senza tralasciare una sicurezza solida, governance, gestione e protezione dei dati, tutti elementi richiesti dalle imprese.

Il Dr. Ralph Kimball, esperto di data warehousing, business intelligence e modellazione dimensionale, riassume il motivo per cui Hadoop e le applicazioni che abilita hanno un forte impatto sugli ambienti di data warehousing tradizionali: “Modernizzando la ‘back room’ di raccolta e preparazione dei dati , rapidamente fluiscono molte più informazioni, più utenti e maggiori prospettive analitiche più diversificate che mai”.

Secondo Gartner, “Le aziende oggi richiedono soluzioni di gestione dei dati per le analisi in grado di gestire ed elaborare dati interni ed esterni di tipo diverso in differenti formati, in combinazione con i dati provenienti da fonti interne tradizionali. I dati possono anche includere l’interazione e dati basati sull’osservazione – per esempio quelli provenienti dai sensori Internet of Things (IOT). Questo requisito sta ponendo nuove richieste rispetto al software in questo mercato, dal momento che i clienti sono alla ricerca di caratteristiche e funzioni che comportano un potenziamento significativo delle strategie di Enterprise Data Warehouse esistenti”.

Inoltre, il report sostiene che “Il mercato rimane, quindi, in una fase transitoria. Il fermento del mercato è probabile che continuerà per tutto il 2016 e il 2017, e intaccherà la base installata dei grandi fornitori tradizionali. Al verificarsi di una tale turbativa, l’intero mercato solitamente ha la tendenza ad allontanarsi da un’unica direttrice matura e si divide in due in termini di visione e di esecuzione. Il risultato è che nel corso dei prossimi due anni, fino alla fine del 2017, il mercato sarà probabilmente molto più volatile, con possibili cambiamenti in termini di leadership”.

“I fornitori continuano a innovare e a sostenere nuovi casi d’uso richiesti dall’IoT e dal business digitale. Per questi, la tempestività di accesso e di analisi dei dati diventa più importante degli aspetti di volume e varietà dei big data”.

In questi dieci anni dalla creazione di Hadoop, la sua maturazione, e quella del mercato afferente, si è rivelata significativa, e, di fatto, lo scorso anno per Cloudera ha segnato una rapida innovazione in termini di prodotto e di collaborazione della comunità, attraverso solidi sviluppi volti a soddisfare le esigenze di un ambiente di analisi enterprise di nuova generazione, inclusi miglioramenti di prodotto e nuovi progetti open source quali RecordService, Apache Kudu (in fase di progettazione), e Cloudera Navigator Optimizer – tutti progetti recenti rivolti alle funzionalità di database analitico su larga scala. Cloudera, a tal proposito, ha donato Kudu e Apache Impala (in fase di progettazione) alla Apache Software Foundation affinché anche altri possano beneficiare e contribuire all’orientamento e ai miglioramenti della tecnologia.

“La quantità di software che intendiamo quando parliamo di Hadoop oggi ha poco in comune con il codice che Yahoo! mise in produzione nel 2006. Negli ultimi dieci anni sono emersi nuovi progetti per ampliarne l’utilità, ma una cosa certamente non cambierà nel prossimo futuro – ci saranno sempre grandi quantità di dati”, ha dichiarato Mike Olson, fondatore, presidente del consiglio di amministrazione e chief strategy officer di Cloudera. “Riteniamo che la nostra posizione nel Magic Quadrant 2016 di Gartner per le soluzioni Data Warehouse Data Management confermi la nostra capacità di innovare e di fornire ai nostri clienti la tecnologia e il supporto di cui hanno bisogno per gestire i propri dati”.

“Hadoop è una parte fondamentale della nostra roadmap lungimirante ed è chiaro che le richieste in termini di big data stanno indirizzando il futuro delle soluzioni EDW”.

L'articolo Cloudera inserito tra i ‘Visionari’ nel Magic Quadrant 2016 di Gartner proviene da Data Manager Online.

I canali di approvvigionamento sono sempre più complessi e il web ha rimosso le barriere tra produttori e clienti. I retailer dispongono di dati transazionali più diversificati che mai, un’opportunità per una maggiore comprensione quando questi dati vengono sincronizzati con il comportamento online e offline degli stessi, ma pongono anche problemi quali la minaccia di attacchi informatici alla privacy, la negazione dei servizi, i furti, etc.

Tuttavia, al centro di questo cambiamento è lo stesso nuovo comportamento dei consumatori, che si aspettano un più stretto, rilevante, tempestivo e contestuale engagement con i brand su tutti i canali e in tutte le fasi dell’intero ciclo di acquisto. I consumatori desiderano oggi un’esperienza che converga sul marchio, non sul canale, e che sia coerente attraverso tutti i mezzi, personalizzata e capace di soddisfare le sue esigenze specifiche, quelle rilevanti o di immediata necessità. Questo aspetto investe ogni punto di contatto nel ciclo di acquisto, e impatta tutte le funzioni del tradizionale retailer: dal merchandising al marketing, passando per l’IT e la logistica.

Mentre è evidente che i rivenditori devono abbracciare un approccio omni-channel, in particolare
nel mondo digitale, il negozio rimane un canale significativo estendendo lo spettro delle aspettative del consumatore che si aspetta siano coerenti con le sue interazioni digitali/online.

Per tale ragione i retailer devono concepire il negozio come un canale media non solo come un canale di distribuzione. Come il passaggio all’omni marketing, la conversione del retailer a un canale media significa che il marketing, il merchandiser e i team IT e di vendita devono gestire una proliferazione di dati non tradizionali presenti nei loro sistemi ed essere in grado di analizzarli.  I retailer più lungimiranti possono combinare opzioni per l’acquisto on-line e ritiro presso il punto vendita con offerte in-store di up-selling personalizzate.

Per raggiungere questo obiettivo, i retailer hanno bisogno di fondere non solo una vasta gamma di segnali relativi al consumo e di analisi, ma anche di rendere più trasparente e agile il collegamento tra l’acquisto digitale e l’inventario fisico e tra l’esperienza omni-canale e il compimento stesso dell’esperienza.  L’integrazione di elementi social nel negozio fisico continua a essere una sfida per il rivenditore, portando alcuni analisti a speculare che “l’intrinseca mancanza di tale riscontro nel mondo fisico del retail è uno dei motivi per cui i clienti si rivolgono ai loro dispositivi mobili per effettuare shopping”.

Guidare questo tipo di personalizzazione del negozio fisico richiede una tecnologia in grado di catturare e monitorare il comportamento dei consumatori, valutare e promuovere offerte e messaggi rilevanti.

Alcuni esempi di tecnologia muovono in questa direzione: i sensori con Bluetooth Low Energy (BLE) dei IBeacon di Apple, l’identificazione a radiofrequenza (RFID) per la gestione delle scorte
e le analisi video in tempo reale dei movimenti dei consumatori per scoprire le zone “più trafficate” e il flusso. Questi sono solo alcuni dei modi in cui si sta impiegando la tecnologia per meglio raggiungere il consumatore. La maturità dell’Internet of Things (IoT), rappresentata dalla tecnologia come Amazon Dash e il suo servizio Replenishment, promette di colmare il divario tra il fisico e il digitale e di estendere notevolmente il “Perimetro di dati” del retailer. La nascita di sistemi di pagamento alternativi, come Apple Pay e Paypal, così come i nuovi canali di acquisto quali il tasto di “Buy” di Twitter e i negozi virtuale di Tesco, creano percorsi aggiuntivi per l’engagement con il consumatore. Il risultato è una proliferazione di fonti dati e di sistemi che il rivenditore deve collegare per ottenere intuizione corrispondenti alle aspettative del consumatore.

Al retailer moderno sono richieste dunque nuove idee, analisi, intuizione e una vista longitudinale del cliente, del canale, del punto vendita e del centro di distribuzione. Per sfruttare questa mole di dati, la loro grande varietà e le diverse fonti, sono necessarie architetture di gestione dei big data flessibili, scalabili, sicure ed efficienti: da qui la necessutà di un hub di dati aziendali (EDH) costruito con Hadoop al suo interno con cui è possibile sfruttare l’opportunità di questa rivoluzione nel settore incorporando queste nuove fonti di informazione, i sistemi e i diversi canali, riuscendo a rafforzare il coinvolgimento del cliente, ottimizzare l’offerta e migliorare le previsioni e il merchandising. Dunque, un EDH offre due vantaggi principali la cui assenza ha storicamente ostacolato l’innovazione basata su dati nel settore retail: la governance multi-tenancy e la sicurezza dei dati.

Nessuna strategia di dati può essere infatti implementata senza misure complete di garanzia della privacy che impediscano di rubare le informazioni sui clienti. Il Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) standardizza la sicurezza delle transazioni con carta di credito per evitare frodi. Utilizzando Cloudera Navigator, commercianti e società che processano i pagamenti possono ora cifrare la chiave di accesso in modo completo e nativo e gestire tutti i dati in un cluster Hadoop. MasterCard ha recentemente costruito in ambiente Hadoop il primo sistema certificato PCI.

Le soluzioni Cloudera

Cloudera Enterprise

Cloudera Enterprise (basato su Hadoop) è un’unica soluzione unificata che ti permette di memorizzare e analizzare tutti i tuoi dati e metadati, fornendo inoltre sicurezza e governance pronti per le verifiche di conformità e una gestione end-to-end dei sistemi. Con Cloudera Enterprise le odierne organizzazioni leader possono sfruttare tutta la potenza dei loro dati analizzandoli a fondo, aumentare la visibilità aziendale e ridurre i costi. E tutto questo gestendo i rischi e le esigenze di conformità.

Cloudera Enterprise (basato su Hadoop) è la prima soluzione del mercato, il 90% più conveniente rispetto alle tradizionali soluzioni di gestione dei dati ed è il tuo partner ideale delle imprese nel cammino verso i big data, grazie alla flessibilità e stabilità necessarie per evolversi insieme alle aziende stesse.

Con Cloudera Enterprise, infatti, le odierne organizzazioni possono sfruttare tutta la potenza dei loro dati analizzandoli a fondo, aumentare la visibilità aziendale e ridurre i costi. Il tutto gestendo i rischi e le esigenze di conformità.

La nuova release continua a migliorare le prestazioni, la sicurezza e le funzionalità delle analisi su Hadoop e include la versione beta limitata di Cloudera Navigator Optimizer per un miglioramento delle prestazioni dei carichi di lavoro e un’efficienza superiore.

Cloudera RecordService

La sicurezza è un requisito critico per le aziende durante il passaggio delle loro distribuzioni Hadoop dalla fase pilota a quella di produzione. Affinché le aziende possano sfruttare appieno la potenza di Hadoop, Cloudera ha annunciato la versione beta pubblica di RecordService, un nuovo livello di sicurezza ad elevate prestazioni per Apache Hadoop che applica centralmente le policy per il controllo degli accessi basato su ruoli sulla piattaforma.

Cloudera Navigator

E’ il primo strumento di gestione dei dati completamente integrato per la piattaforma Hadoop. Cloudera Navigator 1.0 offre funzionalità di governance dei dati, come la verifica dei privilegi di accesso e l’accesso controllo per tutti i dati in Hadoop. Queste funzionalità sono fondamentali per i clienti aziendali che sono in settori altamente regolamentati e che hanno i requisiti di conformità stringenti.

Cloudera Kudu

Cloudera ha rilasciato la beta pubblica di Kudu, un nuovo rivoluzionario sistema di storage basato su colonne (columnar store) per Hadoop, che abilita una potente combinazione di rapide analitiche per i fast data. Complementare alle esistenti opzioni di storage Hadoop, HDFS e Apache HBase, Kudu è il primo enginee di storage nativo Hadoop che supporta sia accesso casuale a bassa latenza e analitiche con throughput elevato, semplificando notevolmente le architetture Hadoop per casi d’uso real-time sempre più comuni.

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Forrester ha utilizzato un sistema di valutazione basato su 35 criteri che riguardano: offerta attuale, strategia e presenza sul mercato per i cinque vendor di distribuzioni Hadoop nel report; Cloudera ha ricevuto il punteggio più alto per l’offerta attuale e la presenza sul mercato e il secondo punteggio più alto per la strategia.

Secondo il report Wave redatto dagli analisti di Forrester Mike Gualtieri e Noel Yuhanna, “Hadoop è un tesoro di dati per una ragione: sconvolge completamente l’economia di dati, analisi e applicazioni data-driven. Adottarlo è un imperativo per quelle imprese che desiderano aumentare le analisi avanzate e creare applicazioni insights-driven per avere successo in un’era focalizzata sull’esperienza del cliente. Hadoop Enterprise è un mercato che non ha nemmeno 10 anni, ma Forrester stima che il 100% di tutte le grandi imprese lo adotterà (Hadoop e le tecnologie correlate, come Spark) per l’analisi dei big data entro i prossimi due anni”.

Inoltre, Forrester aggiunge che “i leader si differenziano per il loro approccio all’innovazione”: in particolare si nota quanto segue per Cloudera: “Cloudera pensa in grande e agisce rapidamente. L’ambito di azione di Cloudera e il ritmo di innovazione è stupefacente, ma non sorprendente per la prima startup commerciale di Hadoop, fondata nel 2008. Cloudera ha dato il via alla mania “SQL-per-Hadoop” con Impala. Cloudera ha offerto il primo strumento di gestione dei cluster visivo, e continua a porre uno sforzo significativo in funzioni fondamentali come la sicurezza, l’elevata disponibilità, la governance e l’amministrazione. Il vendor è tutt’altro che timido quando si tratta di fare acquisizioni strategiche e partnership per colmare le lacune nella sicurezza enterprise, nella gestione dei dati e nelle analisi. I clienti di Cloudera apprezzano strumenti add-on come Cloudera Manager, Cloudera Navigator e Impala, così come la visione complessiva della società per una grande piattaforma enterprise per i big data”.

“Mentre celebriamo il decimo anniversario della fondazione del progetto Hadoop del nostro Chief Architect Doug Cutting e di Mike Cafarella, Cloudera continua a guidare la transizione verso Hadoop affinché si affermi come la piattaforma moderna per la gestione e l’analisi dei dati in tutte le imprese,” ha dichiarato Mike Olson, co-fondatore, presidente del consiglio di amministrazione e chief strategy officer di Cloudera. “L’inserimento tra i leader nel report The Forrester Wave : Big Data Hadoop Distributions conferma la nostra visione e dimostra la nostra capacità di innovare e fornire ai nostri clienti la tecnologia e il supporto di cui hanno bisogno. Il report cita il ritmo di Cloudera in termini di innovazione, che, a nostro parere, genera valore continuo per i nostri clienti e la comunità open source”.

Negli ultimi 10 anni la comunità Hadoop, inclusi i contributi significativi di Cloudera, ha creato e maturato oltre 40 progetti che ora fanno parte dell’ecosistema Hadoop.

Il successo di Cloudera è misurato dal successo dei suoi clienti. La società ha visto istituti di servizi finanziari diventare più conformi alle normative governative e di settore; ha aiutato i clienti a ridurre significativamente il dispendio di risorse umane; ha contribuito a migliorare notevolmente la vita di bambini malati e ha visto i principali operatori di telecomunicazioni e gli istituti emittenti di carte di credito bloccare enormi quantità di frodi.

Nel complesso, Cloudera si è sviluppata molto al fianco della comunità. In tandem hanno raggiunto traguardi che non potevano essere previsti 10 anni fa. La comunità continua a migliorare le possibilità e il valore dei dati, una delle maggiori risorse per qualsiasi azienda. Mentre la comunità e Cloudera celebrano l’espansione e la costante evoluzione dell’ecosistema Hadoop, si impegna a mettere al primo posto le esigenze dei propri clienti lavorando per un domani ancor più inteso.

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