Di digital transformation si parla da anni, ma di recente c’è stata un’accelerazione significativa che ha portato molte aziende a ritenere indispensabile questo passaggio. «Tra i fattori di successo dell’evoluzione digitale rientra la possibilità di accedere con efficacia alle informazioni, di comunicare rapidamente con un numero sempre maggiore di persone, di automatizzare i processi» – spiega Massimo Macarti, amministratore delegato di Canon Italia. «Il solo passaggio alla trasformazione digitale, però, non è la soluzione a tutti i mali. I benefici reali sono variabili e vanno valutati accuratamente. Talvolta, le aspettative sono irrealistiche. Oggi, tuttavia, non si può fare impresa senza considerare la trasformazione digitale, ma al contempo, da sola non basta per avere successo».

TRE ELEMENTI DA CONSIDERARE

Fondamentale, per un’impresa che vuole realizzare la digital transformation in modo vincente, è avere la consapevolezza che digitale e fisico coesisteranno ancora per anni. «Vincerà chi saprà far convivere i due mondi» – continua Macarti. «Introdurre un processo digitale in una realtà fisica senza modificarla, può aumentare la complessità invece di ridurla». Un secondo aspetto, altrettanto significativo, è la gradualità. «Progetti di trasformazione digitale troppo costosi spesso falliscono, perché non considerano gli impatti sul modo di lavorare delle persone» – spiega l’amministratore delegato di Canon Italia. Il suggerimento è di partire da un progetto limitato, aggiungendo nel tempo elementi di trasformazione, considerando tutti gli aspetti del progetto, dall’inizio alla fine. «Il terzo fattore di successo è legato all’analisi della trasformazione digitale da almeno tre punti di vista diversi» – aggiunge Macarti. Il primo è quello del cliente. Gli utenti, che già nel privato stanno sperimentando questo cambiamento, si aspettano esperienze personalizzate, coinvolgenti, di qualità.Il secondo punto di vista è quello dei dipendenti, che si preparano a un nuovo modo di lavorare, che garantisca più automazione e consenta di operare in mobilità. Il terzo punto di vista è quello aziendale. Un programma di trasformazione digitale è vincente se accresce l’efficienza e considera anche la sicurezza e la compliance alle normative.

#DigitalTransformation Clienti, dipendenti e azienda. La formula vincente di @CanonItaliaSpA
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AFFIDARSI A UNA GUIDA ESPERTA

Canon vuole aiutare i clienti a trasformarsi, ponendosi come guida esperta nell’esplorare le opportunità che la digital transformation offre. «Oggi, abbiamo proposizioni a valore pensate per settori industriali differenti» – dichiara Macarti. «Accanto alle classiche tecnologie orizzontali, di recente abbiamo costruito soluzioni specifiche, create per soddisfare le esigenze peculiari di ogni tipologia di impresa. Per esempio, nei settori di servizi finanziari, banche e assicurazioni esistono necessità diverse da quelle del manifatturiero. Sono disponibili anche proposizioni a valore mirate alle differenti funzioni aziendali. Inoltre, creiamo tecnologie digital transformation oriented». Qualsiasi nuova soluzione multifunzione commercializzata da Canon è un vero e proprio digital hub, che può aiutare chiunque a creare integrazione fra il mondo digitale e quello fisico. «Proponiamo anche soluzioni, consulenza e servizi prendendo in carico i processi delle singole aziende, gestendoli in outsourcing o trasformandoli» – conclude Macarti. «Di anno in anno innoviamo la nostra offerta, proponendoci di supportare una completa integrazione fra soluzioni e servizi. Per noi è importante supportare i provider di servizi dedicati alla stampa, che vogliono non solo le apparecchiature, ma quanto serve per connetterle, per avere informazioni in tempo reale e interagire meglio con il cliente». Canon investe in ricerca e sviluppo circa l’8% del fatturato. Le apparecchiature tradizionali diventano sempre più sistemi IoT, mentre videosorveglianza e robotica industriale sono settori connessi alla trasformazione digitale su cui Canon ha puntato molto negli ultimi anni.

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È ormai evidente come nell’era dell’industria 4.0, la digitalizzazione dei processi, Internet, il mobile e i social network abbiano generato una quantità enorme di informazioni. Si tratta però di una mole la cui qualità e certezza nell’analisi spesso sono ancora dubbie.

Big data, analytics e data science diventano sempre più strategici per le grandi aziende italiane, impegnate ad estrarre valore e conoscenza dalla moltitudine di dati raccolti, in un contesto dove chiaramente il loro valore non consiste nella raccolta stessa, ma nella vera capacità di usare le informazioni per generare innovazione.

L’era della consapevolezza

Da oltre 20 anni mi occupo di business intelligence e ho vissuto in prima persona la profonda trasformazione di questo settore.

Il primo grande traguardo notevole che credo sia stato raggiunto nel tempo è la consapevolezza dell’importanza di adottare processi aziendali strutturati. Le aziende italiane, infatti, oggi percepiscono l’urgenza di dotarsi di un sistema di gestione delle informazioni che vada a valorizzare tutte le parti del processo, in modo che il management possa averne il pieno controllo e gestire di conseguenza il proprio business. Hanno compreso come operare sui processi aziendali consenta di ridurre i rischi e anticipare le esigenze interne ed esterne, pensare a nuovi prodotti e servizi per proporli in modo giusto ed al momento giusto.

Recenti dati di mercato confermano questa maggiore consapevolezza, evidenziando come oggi l’Italia investa oltre un miliardo nei big data, con un aumento di oltre un quinto degli investimenti rispetto allo scorso anno, principalmente per migliorare il rapporto con il cliente, aumentare le vendite, ridurre il time to market ed ampliare l’offerta di prodotti e servizi.

In questa nuova era, le analytics svolgono un ruolo chiave perché consentono di costruire modelli per descrivere la realtà dei processi interni ed esterni; modelli dinamici che sono in grado di seguire il flusso dei dati nel loro sviluppo fedelmente, cogliendo quella realtà sempre in evoluzione che caratterizza l’azienda moderna proiettata verso la trasformazione digitale.

Se però da una parte le aziende hanno “metabolizzato” la necessità di sfruttare le informazioni, affinché questo avvenga concretamente, spesso mancano ancora competenze e figure chiave, come il Data Scientist, ruolo sempre più ambito e che Kirey Group ricerca e promuove nella propria organizzazione, perché grazie alle sue capacità nel campo degli algoritmi e delle tecnologie è destinano a diventare “il braccio armato” dell’analista finanziario e di business dei nostri Clienti.

I dati, patrimonio imprescindibile per guardare al futuro

Ritengo che nei prossimi anni l’Information Management si rivelerà sempre più essenziale proprio per la sua capacità di catturare il mondo mentre si trasforma, perché solo attraverso i big data e le informazioni raccolte sui social e dalle tante fonti di dati disponibili si potranno comprendere i trend futuri dei consumatori, anticipare le loro richieste e sviluppare prodotti e soluzioni in grado di rispondere alle loro nuove esigenze. Da questo punto di vista, la Business Intelligence funziona come una sorta di anticorpo che aiuta a rispondere alle esigenze del mercato e prevenire gli errori.

Noi per primi in Kirey Group abbiamo adottato le analitycs in azienda per gestire lo stato di lavorazione dei progetti, pianificando i compiti dei diversi consulenti e monitorando i processi in corso. Grazie ai risultati ottenuti dallo sviluppo di una nostra pipeline abbiamo elaborato degli algoritmi che ci premettessero di prevendere quali persone e competenze dovessero essere inserite in azienda in un determinato periodo dell’anno. Questa tipologia di approccio ci permette oggi di cogliere meglio le opportunità che il mercato ci presenta, ottimizzando il nostro processo di allocazione delle risorse in modo da prevedere eventuali picchi delle richieste da parte dei clienti.

L’information management facilitatore del business

Un aspetto importante che caratterizza oggi il mondo dell’information management è la sua capacità di svolgere il ruolo fondamentale di “facilitatore aziendale”, dal punto di vista dell’ottemperanza alle normative, nazionali e internazionali, e ai regolamenti di settore sempre più stringenti, la cui compliance comporta una piena visione dei dati e della solidità dei processi.

In ambito bancario, ad esempio, la Business Intelligence si rivela strumento fondamentale per la gestione delle frodi, consentendo di modellare i processi usando grandi quantità di dati che forniscono numeri statisticamente importanti a supporto dei modelli organizzativi, dei sistemi di competenze e delle logiche di processo adottate per prevenire, contrastare e gestire le tipologie di frode individuate.

Concludendo, ritengo che i dati siano e saranno una componente fondamentale per il business anche nei prossimi 20 anni, sarà però necessario presidiarli unendo tecnologia e competenze, per la loro raccolta e, soprattutto, trasformazione.

La tecnologia e le competenze, anche dal punto di vista della conoscenza delle dinamiche specifiche dei diversi mercati, sono due aspetti complementari e imprescindibili, ai quali noi di Kirey Group aggiungiamo anche la creatività che consideriamo fondamentale per poter offrire in modo concreto l’innovazione ai nostri clienti.

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System Evolution è una realtà nata nel 1985, con una forte focalizzazione sul settore finance. I principali ambiti di competenza sono i sistemi gestionali ERP e la realizzazione e l’integrazione di applicazioni informatiche in ambiente mainframe, dipartimentale, su web, su dispositivi mobili. Ma l’area di maggiore crescita riguarda lo sviluppo di soluzioni di information management. «Il nostro business si concentra sul mercato finance che rappresenta l’80% del fatturato aziendale, che vale circa 15 milioni di euro» – spiega Matteo Cucco, amministratore unico dell’azienda. Fare information management per banche e assicurazioni significa gestire il proprio patrimonio informativo lungo l’intero ciclo di vita dei dati, con una forte attenzione ai processi decisionali, di controllo e rendicontazione. Lo scopo è fornire informazioni complete, accurate e tempestive a tutti i soggetti coinvolti nell’attività degli istituti e delle compagnie (manager, analisti, mercato, istituzioni e organismi di vigilanza, stakeholder). «Le tecnologie da sole non bastano» – commenta Cucco. «Alle competenze di business intelligence e data warehousing occorre abbinare una profonda conoscenza di merito sui processi bancari e assicurativi, ma anche sulle normative che li regolano in modo sempre più pervasivo». Utilizzando metodi, tecniche e acceleratori pensati specificamente per questo settore, i clienti di System Evolution possono – per esempio – monitorare le performance della rete commerciale; verificare costantemente l’efficacia della relazione con la clientela; impostare e gestire in tempo reale le campagne di marketing e di acquisizione di nuovi clienti, identificare opportunità di cross-selling e up-selling; valutare la redditività dei prodotti e dei servizi offerti.

#finance #SystemEvolution, Matteo Cucco «Come valorizzare il patrimonio informativo»?
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Multicanalità e mobility

L‘evoluzione della tecnologia e delle modalità di offerta hanno avuto in questi anni un impatto importante sull’IT, in primo luogo per quanto riguarda la multicanalità e la mobility. System Evolution si è quindi specializzata nella realizzazione di applicazioni mobile di information management. «In questo campo, la user experience rappresenta ancora più che per altri canali un fattore critico» – spiega Matteo Cucco. «Nell’interazione con smartphone o tablet, la componente emozionale è importante. L’esperienza di utilizzo può determinare realmente il successo anche per una business application». Per esempio, System Evolution ha realizzato soluzioni mobile di “scheda cliente” a uso dei gestori della banca, che supportano una visione integrata del cliente stesso, lungo tutte le differenti prospettive di relazione (rapporti, visite, canali, redditività…).

Gestione del rischio

Un’altra area in costante crescita è quella del risk management, che richiede supporti informatici per un’analisi e una misurazione attraverso opportuni indicatori delle varie tipologie di rischio con cui un istituto finanziario deve confrontarsi. «Negli ultimi anni, istituzioni e organismi di vigilanza hanno emanato norme e regolamenti che impongono una valutazione formale e una conseguente gestione dei rischi informatici, di credito, di mercato, e così via. La gestione dei rischi ha conseguenze rilevanti sul business delle banche e delle assicurazioni, anche in termini di requisiti di capitale. Il nostro compito è fornire soluzioni software in grado di alimentare i modelli di calcolo del rischio e di sostenere i processi connessi» – afferma Cucco.

#finance #SystemEvolution, Mauro Tuvo «Le competenze tecnologiche, da sole, non bastano»
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Governare i dati e l’IT

Altri temi in forte crescita sono quelli dell’IT governance e della data governance. «Le banche sono chiamate a tutelare la qualità dei dati gestiti, anche monitorandola con opportuni indicatori» – prosegue il manager. La sfida per gli “ingegneri dei dati” di System Evolution è ora quella dei big data. «Anche in questo caso non si tratta solo di conoscere le nuove tecnologie: cambiano i paradigmi, i modelli, e si aprono enormi spazi di applicazione ancora da esplorare, in particolare per il mondo finance. Il governo dei dati sarà ancora più fondamentale, vero pilastro di un approccio industriale alla gestione del patrimonio informativo» – conclude Cucco.

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La capacità di gestire il contesto semantico di tutti i dati, il suo utilizzo ai fini del monitoraggio e della conformità – oppure per fornire agli utenti un unico o semplice punto di accesso – costituisce la corsa alla “collina dell’accesso”. Quando si pensa a “Internet”, ci si rende conto che viene usato come un sostantivo singolare, similmente a come “googlare” è diventato un verbo che significa cercare lungo tutti i milioni di server che compongono Internet. Pertanto – se la piattaforma moderna dei dati rappresenta sotto forma di sostantivo singolare tutti i disparati archivi di dati e gli asset dell’azienda – abbiamo bisogno di un punto di accesso e della navigazione. Altrimenti, la piattaforma moderna dei dati consiste semplicemente in un gruppo di database.

Un concetto importante che è in gioco per i moderni architetti dei dati nella “corsa all’accesso” è come centralizzare il contesto semantico di coerenza, collaborazione e navigazione. Una volta, nel mondo organizzato degli schemi di dati, vi erano molti vendor di database e tecnologie che rendevano eterogeneo l’accesso ai dati, ma si trattava ancora di accesso unificato SQL ai dati in un unico paradigma. L’architettura dati federata aveva prevalentemente ancora lo schema SQL nella sua natura, ed era più facile da unificare. I sistemi di oggi, come Hadoop, hanno la capacità di separare il contesto dei dati o il loro schema dai dati in sé, e questo apporta notevoli vantaggi a livello di discovery per unire lo schema ai dati in una fase successiva, invece di dover analizzare e progettare uno schema prima di caricare i dati come si fa con i RDBMS tradizionali.

#Big Data La corsa alla “collina dell’accesso” @techtran @obrienjw
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Centralizzare il contesto può essere fatto nei componenti HCatalog o Hive di un cluster Hadoop per l’integrazione semantica con altri database SQL-oriented per la federazione. La virtualizzazione dei dati serve come un unico punto di accesso per l’ampia comunità dei consumatori basata su SQL, divenendo il “collante” della piattaforma moderna dei dati che unifica la persistenza in molti carichi di lavoro degli archivi dati. Anche l’aggiunta successiva di HCatalog e Hive per Hadoop ha questa capacità, ma solo per i dati che si inseriscono in questo paradigma. La funzionalità MapReduce è stata progettata per permettere qualsiasi capacità di analisi attraverso questo modello di programmazione. Altri archivi dati NoSQL, come i database di tipo grafico, non “parlano SQL” di per sé: quindi, per essere completo, un livello (o punto) di accesso dovrà anche essere orientato al servizio. I consumatori avranno bisogno di una semplice mappa di navigazione che permette di accedere e utilizzare informazioni dai servizi dati, così come tabelle di dati virtuali. La strategia a lungo termine si sbilancia ulteriormente verso un orientamento al servizio e lo farà sempre di più nel corso del tempo, ma saranno ancora necessari i dati virtualizzati per le situazioni di accesso alle informazioni ad hoc.

Competere per la Collina

La risoluzione di questa parte della “corsa alla collina dell’accesso” avverrà gradualmente nei prossimi anni; in caso di necessità, una tecnologia e la strategia sono già in atto perché le aziende le adottino. Tuttavia, questo non è il caso con la porzione “collina” della “corsa”: i venditori fanno a gara per posizionare i propri prodotti per essere quell’unico punto di accesso (cioè la collina) con argomenti convincenti e casi di studio per sostenerli. Mettendo da parte la centralizzazione del contesto semantico via SQL/Servizi, la domanda successiva diventa: Dove dovrebbe vivere questo punto di accesso all’interno dell’architettura?

Ci sono quattro posizioni o livelli diversi in cui il contesto e l’accesso centralizzato potrebbero essere gestiti in modo efficace: se si vuole, si tratta di un continuum tra due punti con i dati da una parte e il consumatore o l’utente all’altro. Lungo questo continuum sono diversi punti dove è possibile introdurre contesto e accesso centralizzato. A partire dall’estremità dei dati, si potrebbe porre il punto unico di accesso all’interno di un database, e questo database potrebbe avere collegamenti con altri archivi di dati e la virtualizzazione, per essere la rappresentazione per gli utenti. Il passo successivo potrebbe essere di centralizzare l’accesso e il contesto delle informazioni sopra il livello del database, ma tra le app di business intelligence e i livelli consumer con una tecnologia di virtualizzazione dei dati. Come terzo passo si potrebbe spostare più avanti il percorso verso l’utente a livello di applicazione BI, dove gli strumenti di BI hanno la possibilità di creare metacataloghi e oggetti di dati in un ordine gestito per il reporting, i dashboard e altri strumenti per i consumatori di dati. Infine, alcuni sostengono che l’utente – o l’applicazione desktop – è il luogo dove gli utenti possono liberamente navigare e utilizzare i dati all’interno del contesto di cui hanno bisogno a livello locale e con una modalità molto più agile.

Una mappa per prepararsi all’ondata di dati #IoT @techtran @obrienjw
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Dipende tutto dai dati

Nonostante tutti i vendor di database, di virtualizzazione dei dati e di strumenti di BI corrano per essere l’unico punto di accesso per tutti gli asset relativi ai dati nella Modern Data Platform, non c’è una sola risposta riguardo a dove dovrebbero vivere l’accesso unico e il contesto, perché non è necessariamente una questione architetturale, quanto forse più filosofica: il classico “dipende”. Con così tante opzioni disponibili oggi dai vendor, è essenziale capire come fondere ed ereditare il contesto e in quali circostanze o carico di lavoro.

In primo luogo, bisogna capire quali dati devono essere governati con forza, perché non tutti i dati sono creati uguali. Quando il contesto semantico dei dati deve essere governato assolutamente, spostare il contesto più vicino ai dati garantisce che l’accesso erediterà il contesto ogni volta. Per i database relazionali, questo succede con le tabelle, le colonne e i tipi di dati che definiscono entità e attribuzioni all’interno di uno schema dei dati. Per Hadoop, invece, questo sarebbe nella definizione della tabella e delle colonne, con il livello di astrazione Hive o HCatalog delimitato ai dati, all’interno dell’Hadoop Distributed File System (HDFS). Pertanto, uno strumento di virtualizzazione di dati o un server di BI potrebbero integrare gli schemi di più archivi dati come un unico punto di accesso virtuale. Contrari a questo approccio sono i dati che non dispongono ancora di un set di definizioni (la discovery), oppure quando l’interpretazione locale è più importante della coerenza a livello aziendale, e qui ha più senso che il contesto sia gestito da utenti o business analyst in modalità self service o collaborativa. Il ciclo di vita semantico dei dati può essere pensato come la discovery, la verifica, la governance e, infine, l’adozione da utenti diversi in modi diversi.

Come centralizzare il contesto semantico dei dati? @obrienjw
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Verso il futuro

Nel 2013, si sono verificati due importanti cambiamenti nel panorama dei dati. È stata più o meno risolta l’accettazione del trarre vantaggio dai punti di forza delle diverse tecnologie di database in una moderna piattaforma dei dati ottimizzata, ma il riconoscimento di un unico punto di accesso e del contesto è il prossimo passo. Allo stesso modo, la corsa per l’accesso è continuata anche nel 2014, e mentre una soluzione può superare le altre, grazie alle spinte e al marketing dei vendor, il dibattito globale continuerà per anni, in un contesto nel quale le aziende persisteranno nei loro approcci misti.

Ma bisogna prepararsi alla seconda ondata dei dati che sta emergendo, portando a un ulteriore livello i dati web e mobile. Si tratta dell’Internet of Things, cioè dei dati Machine-to-Machine (M2M), che derivano da un rapporto di migliaia di dispositivi per persona che creano, condividono ed eseguono analisi ogni secondo, in alcuni casi. Che si tratti di dispositivi in casa, in auto, in ufficio oppure ovunque in un punto intermedio qualsiasi, che abbiano una spina elettrica o una batteria, oppure che generino e condividano dati da qualche parte nel cloud – ci saranno nuove forme di valore creato dalla business intelligence, dall’intelligence per l’efficienza energetica, dall’operational intelligence (OI), e da molte altre forme e famiglie di intelligenza artificiale.

In autunno, John O’Brien a Roma per il seminario Modern Data Platforms @techtran @obrienjw
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John O’Brien

Professionista e consulente. Ha 25 anni di esperienza nei settori Data Warehousing e Business Intelligence. La combinazione dei diversi ruoli che ha svolto rende unico e originale il suo punto di vista. Come esperto riconosciuto nel settore BI, ha pubblicato numerosi articoli ed è intervenuto come speaker in importanti conferenze negli Stati Uniti e in Europa. Oggi, John O’Brien svolge attività di ricerca e offre servizi di strategic advisory per guidare le aziende verso la nuova generazione dell’Information Management.

John O’Brien presenterà a Roma per Technology Transfer il seminario “Modern Data Platforms” nell’autunno 2015.

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Questa è una perla di saggezza che ho sempre condiviso con il pubblico dei miei keynote nelle conferenze sui big data e sul data warehouse, oltre che nel corso di briefing per grandi aziende. Dato che sono da più di 25 anni nel settore del data management e della business intelligence, ho visto succedersi nel tempo numerosi cambiamenti, a opera delle tecnologie emergenti, dei paradigmi di business e della stessa Legge di Moore. Oggi, i big data e gli analytics promettono davvero di inaugurare l’era dell’informazione, ma siamo ancora nell’infanzia di questa nuova era, e questo rende tutto molto interessante.

Nel 2013, il mercato Big Data, la BI, il NoSQL e il cloud computing hanno visto i vendor emergere, gli operatori storici adattarsi e le tecnologie maturare. In questo articolo, mi concentro sui due eventi più macroscopici che stanno accadendo, quelli che io chiamo la “Battaglia della Persistenza” e la “Gara all’Accesso”, e offro alcune indicazioni (e forse anche una previsione su ciò che ne risulterà) per i prossimi anni. Alcune di queste battaglie sono state risolte nel 2013, mentre altre saranno risolte negli anni successivi, oppure – potenzialmente – non lo saranno affatto. In entrambi i casi, comprendere le battaglie in atto può essere d’aiuto per affrontare le roadmap architetturali, il processo decisionale e le strategie relativi alle tecnologie.

Modern Data Platform #MDP , c’è bisogno di più tecnologie di #database intrecciate @obrienjw
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La Battaglia della Persistenza

La Battaglia della Persistenza non è iniziata cinque anni fa con la nascita del fenomeno big data o di Hadoop dell’Apache Foundation: è una battaglia in corso da decenni in tutto il mondo dei dati strutturati. Come il pendolo oscilla ampiamente tra i dati centralizzati e i disparati dati distribuiti, la Battaglia della Persistenza si svolge tra la coerenza dei dati – intrinsecamente derivata da un archivio dati singolo – e le performance derivanti da archivi dati ottimizzati per carichi di lavoro specifici. Lo schieramento della coerenza sostiene che, con risorse sufficienti, l’archivio dati unico è in grado di superare le sfide relative alle performance, mentre lo schieramento delle performance sostiene di poter gestire la complessità degli archivi di dati eterogenei per garantire la coerenza.Alcuni decenni fa, i database multidimensionali, o cubi MOLAP, sono stati ottimizzati per persistere e utilizzare i dati in modo diverso rispetto ai RDBMS, i sistemi di gestione dei database relazionali basati su righe. Non si trattava solo di rappresentare i dati in schemi a stella derivati da un paradigma di modellazione tridimensionale – entrambi molto potenti – ma di descrivere come i dati avrebbero dovuto persistere quando si sapeva come gli utenti vi avrebbero acceduto e interagito. I cubi OLAP rappresentano la prima esperienza utente altamente interattiva: la capacità di scomporre e analizzare (“slice and dice”) i dati dimensionali riassunti, possibilità all’epoca non consentita dai database relazionali.

Rendere persistenti i dati in due diversi archivi dati per scopi diversi è già da decenni parte di un’architettura di BI, e le discussioni odierne sfidano la nozione di base di sistemi transazionali e sistemi analitici: potrebbero essere eseguiti dallo stesso archivio dati in un prossimo futuro.

I dati sono dati @obrienjw
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I dati sono dati

La famiglia NoSQL di archivi dati nasce dalle richieste di business per capitalizzare gli “ordini di grandezza” del volume dei dati e la complessità relativa all’acquisizione dei dati tramite strumentazioni: prima dai siti Internet e dai motori di ricerca che tracciano ogni singolo click, e successivamente dalla rivoluzione cellulare, che traccia ogni singolo post. Ciò che c’è di diverso tra NoSQL e Hadoop è il paradigma.Tecnicamente parlando, i dati sono gratis, ma quello che costa e contribuisce ai calcoli sul ROI sono i costi di storage e di accesso ai dati, cioè le infrastrutture. Per questo, lo sviluppo di una soluzione software che poggiasse su un’infrastruttura di costo più basso, e con minori costi di gestione e meno spazio occupato, si rendeva necessario per affrontare l’ordine di grandezza posto dai Big Data, cioè il più basso costo di capitale relativo ai server, il data center di costo più basso in termini di alimentazione e condizionamento, e la più alta densità di server per metterne un numero maggiore in uno spazio minore (si pensi al calcolo di centesimi per kilowatt). Con il mantra “i dati sono dati” non si chiede di capire come i dati devono essere strutturati in anticipo, e si accetta che le applicazioni che creano i dati possano far evolvere continuamente la struttura o introducano nuovi elementi di dati.

Esistono molteplici tecnologie di dati, ciascuna con i propri chiari punti di forza @obrienjw
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Più in dettaglio

Il principio della Battaglia della Persistenza sostiene che esistono molteplici database (o tecnologie di dati), ciascuna con i propri chiari punti di forza. Per ora, il pendolo ha oscillato nuovamente verso l’architettura di dati distribuiti e federati. Siamo in grado di abbracciare la flessibilità e la gestibilità complessiva delle piattaforme dig data, come Hadoop e MongoDB. I dati modellati in modalità “entity-relationship” nei data warehouse aziendali e nei master data management fondono i contesti coerenti e standard in schemi, e supportano gli aspetti temporali di dati di riferimento con una ricca attribuzione per alimentare gli analytics. Anche i database ottimizzati per gli analytics – come colonnari, MPP, appliance e anche multidimensionali – possono essere combinati con i database in-memory, il cloud computing e il networking ad alte prestazioni, come InfiniBand. Separatamente, database analitici altamente specializzati – come i database a grafo, i documenti, o gli analytics basati su testo – possono essere eseguiti in modo nativo in questi database specializzati.

In autunno, John O’Brien presenterà a Roma il seminario Modern Data Platforms @techtran
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Modern Data Platform

Le aziende e i vendor stanno cominciando ad accettare che c’è bisogno di più tecnologie di database, intrecciate insieme per fornire la tanto desiderata Modern Data Platform (MDP), ma hanno anche ben presente che il pendolo continua a oscillare. L’informatica basata sul rapporto prezzo-prestazioni continuerà a esistere come fa con la Legge di Moore, in modo che si possano far convergere più CPU core in parallelo con costi inferiori, uno storage più abbondante con la veloce memoria a stato solido e unità disco tradizionali con capacità superiori. Esaminando il tasso di innovazione tecnologica e di maturità che sta guidando oggi i big data, potremmo vedere le capacità dei derivati di Hadoop, di MongoDB, o di alcune emergenti tecnologie che eclissano le tecnologie dati altamente specializzate e ottimizzate che vengono impiegate oggi per soddisfare le esigenze attuali. C’è un ampio dibattito sui diversi ecosistemi database rispetto all’all-in-one Hadoop, ma si tratta semplicemente di una questione di visione e della realtà di ciò che è disponibile oggi.

John O’Brien

Professionista e consulente. Ha 25 anni di esperienza nei settori Data Warehousing e Business Intelligence. La combinazione dei diversi ruoli che ha svolto rende unico e originale il suo punto di vista. Come esperto riconosciuto nel settore BI, ha pubblicato numerosi articoli ed è intervenuto come speaker in importanti conferenze negli Stati Uniti e in Europa. Oggi, John O’Brien svolge attività di ricerca e offre servizi di strategic advisory per guidare le aziende verso la nuova generazione dell’Information Management.

John O’Brien presenterà a Roma per Technology Transfer il seminario “Modern Data Platforms” nell’autunno 2015.

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Symantec ha annunciato la scelta del nome “Veritas Technologies Corporation” per la sua società di Information Management che sarà operativa non appena completata la separazione in due società distinte. Symantec ha inoltre presentato il nuovo logo Veritas.

[blockquote style=”4″]“Veritas rimane un brand forte e di grande valore per i nostri clienti, partner e dipendenti, per noi è stato naturale scegliere questo nome per la nostra attività di Information Management”, ha dichiarato Michael A. Brown, Presidente e CEO Symantec. “Inoltre, se il nome Veritas si ricollega all’eredità storica di questo brand, il nuovo logo rappresenta una società rinnovata per far vincere ai nostri clienti le grandi sfide di Information Management di oggi e di domani”.[/blockquote]

Il design del nuovo logo si ispira infatti al concetto di tecnologie aperte ed eterogenee, oggi necessarie per una gestione efficace delle informazioni, un principio sul quale si baserà l’intera strategia futura di Veritas Technologies Corporation.

Il nuovo nome e logo Veritas identificano un leader di mercato assoluto, che serve il 75% delle società Fortune 500 con un’ampia gamma di prodotti, fra cui software e appliance di backup e recovery, soluzioni di gestione storage, clustering, disaster recovery, archiviazione ed eDiscovery. Nell’anno fiscale 2014 l’attività di Veritas ha generato 2,5 miliardi di ricavi per Symantec. Veritas compete in mercati stimati oggi 11 miliardi di dollari, con una potenziale espansione fino a 16 miliardi di dollari e un CAGR previsto al 7% fra il 2013 e il 2018.

Essere leader nell’Information Management

La nuova Veritas Technologies Corporation ha continuato a sviluppare la sua organizzazione e la sua strategia di prodotto, fornendo al contempo ai suoi clienti soluzioni leader di settore. Veritas continuerà a investire e a migliorare i suoi prodotti di punta, sulla base dei quali realizzerà nuove tecnologie volte a massimizzare la disponibilità e utilità delle informazioni aziendali, rendendo più produttivo il business dei clienti. Espandendo le attuali capacità dei prodotti, sfruttando la forza delle sue proprietà intellettuali e costruendo nuove architetture coordinate, Veritas porterà sul mercato durante l’anno soluzioni di nuova generazione create per ambienti cloud ibridi.

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di Luca De Bellis

Nata nel 1985 a Torino, oggi System Evolution (www.systemevolution.it) è una realtà che conta oltre 200 persone e una presenza che oltre al capoluogo sabaudo copre le aree di Milano e del nord-est. Alla vigilia del primo trentennale di vita della società, è il fondatore e attuale amministratore delegato dell’azienda, Matteo Cucco, a tracciare le linee che hanno caratterizzato lo sviluppo di System Evolution. In ossequio al nome della società, oltre che di sviluppo si può parlare di vera e propria evoluzione, visto che dall’iniziale attività prevalentemente dedicata all’area della system integration per la pluralità dei mercati, si è passati a una specializzazione più marcata nell’area finance (banche e assicurazioni), che rappresenta oggi l’80% del fatturato di System Evolution, che annovera tra i propri clienti praticamente tutti i principali gruppi bancari e assicurativi italiani.

Competenze approfondite

Realizzare soluzioni di eccellenza non è sufficiente per vincere su un mercato competitivo quale quello odierno. «Conta anche una profonda conoscenza dei processi dei clienti, e nel corso di questi quasi trenta anni di attività, abbiamo acquisito una competenza realmente approfondita sui processi bancari e assicurativi» – precisa Cucco. «È proprio questa competenza che ci consente di proporci come interlocutori qualificati per tutte le esigenze di governance dei dati, di progettazione di soluzioni analitiche, di performance management, di gestione di big data».

Information management l’offerta integrata

«La proposta di soluzioni e servizi di information management per le banche e le assicurazioni nasce da una esperienza consolidatasi negli ultimi anni sulle tematiche di business e di processo più attuali, quelle che costituiscono le principali aree di criticità e di attenzione» – continua Cucco. È da queste esperienze che per il settore bancario nascono competenze e acceleratori per il controllo e l’analisi dei crediti, per il monitoraggio delle performance della rete delle filiali e delle agenzie in merito a iniziative e campagne di cross-selling e up-selling, per la verifica dell’efficacia della relazione con il cliente nei differenti stadi di ingaggio. E ancora interventi e servizi nell’area dell’antiriciclaggio, della gestione dei rischi, delle segnalazioni di vigilanza, del controllo di gestione, del bilancio. Anche nel settore assicurativo, l’azienda offre solide competenze nella implementazione di applicazioni per il controllo dei sinistri e per il supporto alla produzione della modulistica di vigilanza, nel disegno di ambienti informativi che integrano dati di portafoglio, premi e sinistri, in grado di assolvere alle esigenze informative in ambito Solvency. «Per il governo di impresa, poi, le nostre competenze ci rendono partner affidabili e convenienti nell’area dei sistemi di misurazione delle prestazioni, sia di impresa sia di singole aree operative attraverso il calcolo e la pubblicazione di KPI, organizzati in tableau de bord a uso per esempio delle funzioni di pianificazione e controllo» – spiega Matteo Cucco. Ed è nell’ambito del performance measurement che System Evolution sta esprimendo in questi ultimi anni le sue competenze più distintive, realizzando soluzioni basate ad esempio sui principi delle Balanced Scorecard, per il governo d’impresa o per l’IT governance. Cucco sottolinea: «è proprio la presenza integrata di tutte queste competenze, metodologiche, tecnologiche, di processo, che fa della nostra azienda un partner affidabile per banche e assicurazioni nella gestione a tutto campo delle tematiche di information management».

Data Governance e data quality

Un’altra forte caratterizzazione della società è quella nell’ambito della data governance, nel senso che «il governo e la gestione strutturata del dato sono requisiti indispensabili per leggere e analizzare i dati allo scopo di trarne valore, attraverso tecniche e strumenti di business intelligence, e di analytics» – spiega Cucco. Nell’ambito dell’information management, che rappresenta oltre il 50% del fatturato della società, risultano importanti competenze nelle aree data governance e data quality, in forte sviluppo e con prospettive di tutto rispetto. «La nostra forte focalizzazione in questo ambito nasce per rispondere alle esigenze di banche e assicurazioni, chiamate a rispettare le indicazioni regolamentari degli organismi di vigilanza. In una visione più ampia il governo dei dati è una componente essenziale a sostegno degli obiettivi di business e di un IT coerente con le strategie d’impresa; un tema, questo, cui banche e assicurazioni stanno guardando con crescente interesse» – spiega Cucco. In sostanza, per System Evolution, IT e corporate governance necessitano della presenza di un sistema di governo dei dati che ne garantisca l’affidabilità attraverso standard e strumenti specifici. Al crescere dei volumi di dati disponibili nell’azienda, una gestione strutturata del patrimonio informativo diventa un imperativo per il governo d’impresa. È poi da queste solide basi informative che è possibile misurare e gestire i rischi, controllare i processi, verificare l’allineamento dell’operatività della banca o dell’assicurazione agli obiettivi strategici.

Le normative come driver per innovare l’IT

Più in dettaglio, la pietra miliare nell’ambito della data governance per le banche è rappresentata dalla notissima circolare 263 emanata da Banca d’Italia nel 2006, oggetto di successive revisioni, anche recenti: la circolare introduce indicazioni fondamentali quali la necessità di verificare la qualità dei dati tramite controlli documentati e specifici presidi organizzativi. In maniera analoga, per il settore assicurativo il regolamento 20 del 2008, emanato da Isvap (oggi Ivass) dettava la disciplina in base ai principi internazionali stabiliti da normative quali “Solvency II”, relative all’esercizio delle attività di assicurazione e riassicurazione.

«Queste normative necessitano di un framework interpretativo ed attuativo che le renda esercitabili e sostenibili – fa notare Cucco – ed è su queste esigenze che System Evolution è al fianco dei propri clienti con un portafoglio integrato di soluzioni e servizi». In particolare, gli strumenti di elezione in questo ambito sono soprattutto due: Qiss per il governo dei dati e Procsy per il monitoraggio dei processi. «Si tratta di soluzioni che abbiamo sviluppato anche tramite il consolidamento della nostra collaborazione con ABILab, il Centro di ricerca e innovazione per la banca che fa capo ad ABI» – sottolinea Cucco.

Visto più da vicino, Qiss è un software a sostegno dei processi di controllo e miglioramento della qualità delle informazioni. Costituito da un repository basato su data base relazionale e da un’applicazione web integrabile nei portali aziendali, supporta processi, tecniche e metriche previsti dall’Information Quality Framework (IQF), la metodologia di data governance sviluppata da System Evolution. Procsy è invece la soluzione dedicata al controllo e al monitoraggio dei processi, in particolare di quelli caratterizzati da finalità o vincoli prescrittivi interni o esterni. Per questo Procsy può essere ideale per controllare i processi ricorrenti (es. produzione del reporting periodico), verificandone le prestazioni (anticipi, ritardi) e gli esiti rispetto a quanto censito o atteso, per attuare le opportune azioni di tuning delle fasi che li compongono.

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di Luca De Bellis

Nata nel 1985 a Torino, oggi System Evolution è una realtà che conta oltre 200 persone e una presenza che oltre al capoluogo sabaudo copre le aree di Milano e del nord-est. Alla vigilia del primo trentennale di vita della società, è il fondatore e attuale amministratore delegato dell’azienda, Matteo Cucco, a tracciare le linee che hanno caratterizzato lo sviluppo di System Evolution. In ossequio al nome della società, oltre che di sviluppo si può parlare di vera e propria evoluzione, visto che dall’iniziale attività prevalentemente dedicata all’area della system integration per la pluralità dei mercati, si è passati a una specializzazione più marcata nell’area finance (banche e assicurazioni), che rappresenta oggi l’80% del fatturato di System Evolution, che annovera tra i propri clienti praticamente tutti i principali gruppi bancari e assicurativi italiani.

COMPETENZE APPROFONDITE

Realizzare soluzioni di eccellenza non è sufficiente per vincere su un mercato competitivo quale quello odierno. «Conta anche una profonda conoscenza dei processi dei clienti, e nel corso di questi quasi trenta anni di attività, abbiamo acquisito una competenza realmente approfondita sui processi bancari e assicurativi» – precisa Cucco. «È proprio questa competenza che ci consente di proporci come interlocutori qualificati per tutte le esigenze di governance dei dati, di progettazione di soluzioni analitiche, di performance management, di gestione di big data».

INFORMATION MANAGEMENT, L’OFFERTA INTEGRATA

«La proposta di soluzioni e servizi di information management per le banche e le assicurazioni nasce da una esperienza consolidatasi negli ultimi anni sulle tematiche di business e di processo più attuali, quelle che costituiscono le principali aree di criticità e di attenzione» – continua Cucco. È da queste esperienze che per il settore bancario nascono competenze e acceleratori per il controllo e l’analisi dei crediti, per il monitoraggio delle performance della rete delle filiali e delle agenzie in merito a iniziative e campagne di cross-selling e up-selling, per la verifica dell’efficacia della relazione con il cliente nei differenti stadi di ingaggio. E ancora interventi e servizi nell’area dell’antiriciclaggio, della gestione dei rischi, delle segnalazioni di vigilanza, del controllo di gestione, del bilancio. Anche nel settore assicurativo, l’azienda offre solide competenze nella implementazione di applicazioni per il controllo dei sinistri e per il supporto alla produzione della modulistica di vigilanza, nel disegno di ambienti informativi che integrano dati di portafoglio, premi e sinistri, in grado di assolvere alle esigenze informative in ambito Solvency. «Per il governo di impresa, poi, le nostre competenze ci rendono partner affidabili e convenienti nell’area dei sistemi di misurazione delle prestazioni, sia di impresa sia di singole aree operative attraverso il calcolo e la pubblicazione di KPI, organizzati in tableau de bord a uso per esempio delle funzioni di pianificazione e controllo» – spiega Matteo Cucco. Ed è nell’ambito del performance measurement che System Evolution sta esprimendo in questi ultimi anni le sue competenze più distintive, realizzando soluzioni basate ad esempio sui principi delle Balanced Scorecard, per il governo d’impresa o per l’IT governance. Cucco sottolinea: «È proprio la presenza integrata di tutte queste competenze, metodologiche, tecnologiche, di processo, che fa della nostra azienda un partner affidabile per banche e assicurazioni nella gestione a tutto campo delle tematiche di information management».

DATA GOVERNANCE E DATA QUALITY

Un’altra forte caratterizzazione della società è quella nell’ambito della data governance, nel senso che «il governo e la gestione strutturata del dato sono requisiti indispensabili per leggere e analizzare i dati allo scopo di trarne valore, attraverso tecniche e strumenti di business intelligence, e di analytics» – spiega Cucco. Nell’ambito dell’information management, che rappresenta oltre il 50% del fatturato della società, risultano importanti competenze nelle aree data governance e data quality, in forte sviluppo e con prospettive di tutto rispetto. «La nostra forte focalizzazione in questo ambito nasce per rispondere alle esigenze di banche e assicurazioni, chiamate a rispettare le indicazioni regolamentari degli organismi di vigilanza. In una visione più ampia il governo dei dati è una componente essenziale a sostegno degli obiettivi di business e di un IT coerente con le strategie d’impresa; un tema, questo, cui banche e assicurazioni stanno guardando con crescente interesse» – spiega Cucco. In sostanza, per System Evolution, IT e corporate governance necessitano della presenza di un sistema di governo dei dati che ne garantisca l’affidabilità attraverso standard e strumenti specifici. Al crescere dei volumi di dati disponibili nell’azienda, una gestione strutturata del patrimonio informativo diventa un imperativo per il governo d’impresa. È poi da queste solide basi informative che è possibile misurare e gestire i rischi, controllare i processi, verificare l’allineamento dell’operatività della banca o dell’assicurazione agli obiettivi strategici.

LE NORMATIVE COME DRIVER PER INNOVARE L’IT

Più in dettaglio, la pietra miliare nell’ambito della data governance per le banche è rappresentata dalla notissima circolare 263 emanata da Banca d’Italia nel 2006, oggetto di successive revisioni, anche recenti: la circolare introduce indicazioni fondamentali quali la necessità di verificare la qualità dei dati tramite controlli documentati e specifici presidi organizzativi. In maniera analoga, per il settore assicurativo il regolamento 20 del 2008, emanato da ISVAP (oggi IVASS) dettava la disciplina in base ai principi internazionali stabiliti da normative quali “Solvency II”, relative all’esercizio delle attività di assicurazione e riassicurazione.

«Queste normative necessitano di un framework interpretativo ed attuativo che le renda esercitabili e sostenibili – fa notare Cucco – ed è su queste esigenze che System Evolution è al fianco dei propri clienti con un portafoglio integrato di soluzioni e servizi». In particolare, gli strumenti di elezione in questo ambito sono soprattutto due: QISS per il governo dei dati e PROCSY per il monitoraggio dei processi. «Si tratta di soluzioni che abbiamo sviluppato anche tramite il consolidamento della nostra collaborazione con ABILab, il Centro di ricerca e innovazione per la banca che fa capo ad ABI» – sottolinea Cucco.

Visto più da vicino, QISS è un software a sostegno dei processi di controllo e miglioramento della qualità delle informazioni. Costituito da un repository basato su data base relazionale e da un’applicazione web integrabile nei portali aziendali, supporta processi, tecniche e metriche previsti dall’Information Quality Framework (IQF), la metodologia di data governance sviluppata da System Evolution. PROCSY è invece la soluzione dedicata al controllo e al monitoraggio dei processi, in particolare di quelli caratterizzati da finalità o vincoli prescrittivi interni o esterni. Per questo PROCSY può essere ideale per controllare i processi ricorrenti (es. produzione del reporting periodico), verificandone le prestazioni (anticipi, ritardi) e gli esiti rispetto a quanto censito o atteso, per attuare le opportune azioni di tuning delle fasi che li compongono.

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Las Vegas – Quando i big data sposano gli analytics, orchestrati da IBM (www.ibm.it), i risultati non mancano. Questo in sintesi il senso dell’edizione 2013 di Information on Demand, la user conference dedicata a tutto ciò che ruota intorno alla gestione e all’analisi dei dati, svoltasi a Las Vegas da 3 al 7 novembre. La kermesse, targata “Think big, deliver big, win big”, ha visto la presenza di oltre 11mila partecipanti, contenuti a stento nell’Event Center del Mandalay Bay durante gli eventi clou. Nel faraonico keynote di apertura, Robert J. LeBlanc, senior vice president of middleware software di IBM, non ha mancato di far notare un aspetto significativo: «Il 35% delle persone presenti oggi partecipano a questo evento per la prima volta, e anche questo è un segno di come i big data stiano trasformando tutti i paradigmi cui eravamo abituati».

Il valore dei Big Data

La chiave di questa trasformazione consiste nel trarre valore dai dati, che sono sempre più «come il petrolio greggio», come ha ricordato durante l’evento di apertura Jake Porway, data scientist piuttosto noto negli Stati Uniti. Come per il petrolio, anche i dati devono essere “raffinati”, cioè analizzati. Un messaggio quindi chiarissimo: «Senza analytics, i big data rimangono solo una massa di dati». E LeBlanc ha aggiunto: «I dati non vanno combattuti, ma abbracciati ed esaminati approfonditamente. È tutta una questione di insight. Non a caso, in una recente ricerca, il 75% delle aziende in crescita ha citato il valore derivante dagli analytics come un fattore chiave per il business». Non solo. Durante il keynote, è stato sottolineato che la città di New York ha da poco nominato il chief analytical officer e che molte altre aziende e organizzazioni stanno cominciando a creare la posizione di chief data officer, in un preciso segnale di come la trasformazione indotta dai big data sia ormai inarrestabile e richieda una vera e propria strategia al fine di trarne i massimi vantaggi. L’idea di fondo è che si stia andando verso una nuova era dell’IT, caratterizzata da sistemi in grado di imparare, ragionare, predire e migliorare il processo decisionale grazie all’analisi dei big data.

Novità a tutto campo

Ma quali sono gli strumenti ideali per analizzare i big data? La piattaforma di information management di IBM non teme confronti sul mercato, come ha sottolineato con il consueto entusiasmo Steve Mills, senior vice president and group executive software e systems della società, ma «l’evoluzione continua inarrestabile, anche perché noi non abbiamo mai creduto nell’approccio “one size fits all”, cioè nell’applicare una soluzione a tutti i tipi di esigenze, e proprio per questo continuiamo a far crescere il nostro portfolio, sia organicamente con la nostra ricerca e sviluppo sia tramite acquisizioni». E in effetti, gli annunci non hanno deluso i partecipanti all’evento. A iniziare da IBM SmartCloud Analytics-Predictive Insights, un software con capacità di analisi predittiva progettato per permettere di gestire i flussi di dati in maniera automatica: basata sull’infrastruttura SoftLayer, acquisita da IBM nello scorso luglio e sempre più gettonata come base dell’intera offerta cloud della società, la soluzione analizza in tempo reale numerosi terabyte di dati relativi alle operazioni IT, individuando subito quelli che possono determinare problemi nelle performance di rete. Inoltre, la nuova versione di IBM SmartCloud Virtual Storage Center applica allo storage gli analytics e l’apprendimento, per automatizzare le decisioni di storage tiering complesse, quali quelle relative al cloud storage e ai pattern di utilizzo, in modo da adeguare automaticamente le policy. Altre novità hanno riguardato il portfolio BLU Acceleration con nuove tecnologie in-memory, e la gamma InfoSphere, con Data Privacy for Hadoop che aggiunge nuove funzioni di livello enterprise. Infine, IBM ha annunciato il lancio nel 2014 di Watson Developers Cloud, una piattaforma di sviluppo nel cloud per creare app dotate dell’intelligenza di Watson, il supercomputer targato Big Blue che si è segnalato per le sue potentissime capacità di cognitive computing.

Uno sguardo all’Italia

L’utilizzo di big data e analytics per il business è un tema caldo anche sul nostro mercato, come ha confermato in una conversazione con Data Manager, Raffaele Bella, responsabile dei brand di Information Management e WebSphere di IBM Italia, spiegando come molti clienti ne abbiano perfettamente compreso l’utilità strategica, «visto che l’analisi dei big data va a incidere direttamente su quello che è il loro asset chiave, cioè i dati stessi, permettendo di trarne sempre maggiore valore di business e di realizzare modalità operative sempre più efficienti». All’evento di Las Vegas erano anche presenti alcuni clienti italiani di Big Blue, che hanno presentato interessanti esperienze: è il caso, tra gli altri, di Acea e di Edison. Il primo, gestore delle utilities di Roma, ha realizzato un progetto di “smart grid” basato sulla soluzione Infostream di IBM, che permette di comprendere in tempo reale tutto ciò che avviene sulla rete. Il fornitore di energia Edison ha invece presentato un progetto realizzato con l’integrazione tra IBM DB2 e SAP con cui notoriamente Big Blue ha una partnership stretta e grazie al quale ha ottenuto notevoli vantaggi in termini anche di risparmi nei costi.

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Questo è – oggi – ancora più vero per le nostre imprese: la qualità dei processi, degli strumenti e delle informazioni è sempre più fattore critico di successo per la sopravvivenza e la prosperità dell’azienda. Per questa ragione la domanda che un manager del nostro settore si pone può riassumersi così: «Può un partner ICT contribuire al valore d’impresa dei suoi clienti con servizi e soluzioni in grado di garantire che i tre asset – processi, strumenti e informazioni – siano capaci di sostenere la sfida con il nostro tempo»?

La risposta che possiamo dare in questo scenario parte, a mio avviso, da alcune semplici linee guida.

Primo. Ogni intervento evolutivo sui sistemi informativi deve considerare in modo sinergico i processi, gli strumenti e le informazioni. Secondo. Pensare alla revisione dei processi vuole dire più che mai fare attenzione alla sostenibilità e alla rapidità nella loro attuazione ma anche alla misurabilità delle loro prestazioni. Terzo. Pensare agli strumenti significa non solo definire i requisiti in funzione dei processi ma anche scegliere con attenzione il momento della loro adozione, per ragioni di costo e di opportunità: tutto il resto (affidabilità, performance, integrabilità…) deve essere una commodity assicurata dal vendor o dal system integrator. Quarto. Pensare alle informazioni vuole dire identificare e selezionare in un oceano di big data quelle realmente utili in funzione delle finalità da garantire, per verificarne e migliorarne la qualità, rendendole disponibili in modo comprensibile, utilizzabile, controllato.

Questi quattro punti chiave possono apparire criteri generali, ma un’azienda che provi ad applicarli alle soluzioni e ai servizi che si accinge ad acquisire potrà trarne sicuramente beneficio.

In System Evolution, rispettiamo questi principi nella composizione e nell’arricchimento della nostra proposta di valore. In particolare, nel settore bancario e assicurativo, che costituisce una quota importante del nostro mercato, abbiamo organizzato le competenze e capacità in un portafoglio di servizi in cui nessuna delle prospettive è mai trascurata. Ne è un esempio la nostra offerta di information management, con un team costituito da più di cento professionisti in grado di padroneggiare le principali tecnologie di mercato. Al suo interno, il team comprende specialisti con conoscenza dei principali processi bancari e assicurativi. Per alcuni processi, le soluzioni sono state ingegnerizzate in specifici acceleratori (modelli dati, specifiche funzionali, template di processo) in grado di favorire in corso di progetto l’insediamento rapido di soluzioni immediatamente produttive. In ogni progetto proponiamo una specifica componente formale di data quality, a garanzia della completezza e dell’accuratezza delle informazioni gestite.

Matteo Cucco
CEO di System Evolution

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