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EVENTI

SAS Analytics Experience: «L’analisi dei dati è strategica: trasforma le aziende»

L’economia digitale è costruita non solo sui dati ma sull’intelligenza che ne deriva: senza gli analytics i Big Data e la Internet of Things restano un potenziale inesplorato. All’evento SAS di Roma i casi d’uso e le soluzioni più avanzate, tra cui machine learning e fraud detection

18 Nov 2016

Patrizia Licata

Non esiste business senza dati e analytics: il messaggio per tutte le imprese, pubbliche e private, lanciato dall’evento Analytics Experience 2016, organizzato a Roma dal colosso mondiale degli analytics SAS, non poteva essere più chiaro. Mentre schermi giganti proiettavano le immagini di un futuro già presente, tra auto driverless e assistenti personali virtuali, i relatori internazionali che si sono succeduti – top manager, professionisti dell’IT, ricercatori – hanno dimostrato con una serie di casi d’uso che l’economia e la società digitale sono costruite sui dati e che i dati hanno bisogno di essere analizzati e interpretati per ricavarne conoscenza utile a prendere decisioni.

Niente Big Data senza analytics

Carl Farrel, Executive Vice President & Chief Revenue Officer, SAS con Jon Briggs, broadcast journalist per BBC e ITNHa aperto i lavori Carl Farrell, Executive Vice President e Chief Revenue Officer di SAS, illustrando le potenzialità degli analytics di trasformare le organizzazioni in tutto il mondo; Randy Guard, Executive Vice President & Chief Marketing Officer, ha sottolineato il contributo che gli analytics possono dare al conseguimento degli obiettivi di business e il valore strategico dell’analisi dei dati. Ma, appunto, si tratta non di dati ma di analisi dei dati: i dati da soli restano un potenziale non sfruttato.

Il lato umano dei dati

Fritz Lehman, Executive Vice President and Chief Customer Officer, SAS con Randy Guard, Executive Vice President and Chief Marketing Officer, SASNon si tratta nemmeno solo di tecnologia. Il Digital Prophet di Aol David Shing ha osservato come la Internet of Things e gli analytics siano senz’altro una nuova opportunità di creare efficienza mettendo insieme dati prima dispersi e frammentati, un modo per semplificare e risolvere problemi. Ma la tecnologia non deve dimenticare di essere un modo innovativo per rispondere ai bisogni delle persone: aziende e brand devono continuare a concentrarsi sugli aspetti umani e sui comportamenti e le esigenze di chi usa le tecnologie. L’analisi dei dati può e deve individuare e prevedere anche la componente emozionale del rapporto col cliente.

Dati nel contesto: la IoT e la security

Vincere la “sfida dei dati” vuol dire anche mettere i dati nel loro contesto: solo così se ne estrae a pieno il valore, ha affermato Tamara Dull, Director of Emerging Technologies di SAS, che si è concentrata sul mondo della Internet of Things. Il primo motore di sviluppo e diffusione per la IoT è la ricerca di efficienza dei processi e aumento della produttività, ma occorre superare alcuni ostacoli, come la molteplicità di standard che rischia di deteriorare la user experience, perché i sistemi possono non integrarsi. E poi privacy e sicurezza, i grandi punti interrogativi della IoT cui sia le aziende tecnologiche che i regolatori sono chiamati a dare una risposta. Le previsioni degli analisti non sono concordi nel dare una misura di quante cose saranno collegate a Internet entro il 2020, ma 25 miliardi è una stima attendibile e purtroppo poche organizzazioni hanno capito quale immensa sfida ciò rappresenta per la sicurezza e la protezione del dato, ha osservato la Dull. La consapevolezza è però aumentata dopo i recenti attacchi DDos sferrati sfruttando router, telecamere e altri oggetti diffusi in case e uffici. “La soluzione può essere solo la security by design“, ha indicato la Dull.

Creare valore per il business

Oliver Schabenberger, Executive Vice President & Chief Technology OfficerGli analytics contano oggi su strumenti molto avanzati in cui anche SAS ha introdotto notevoli innovazioni, tra cui l’analisi predittiva, l’analisi del rischio, la lotta alle frodi, il machine learning. Dal SAS Data Mining and Machine Learning al SAS Visual Investigator, l’obiettivo è quello di potenziare la capacità di analisi dei dati raggiungendo informazioni altrimenti difficili da scovare e elaborare e sfruttando anche il riconoscimento biometrico, facciale o vocale. Che vi serva di rilevare tempestivamente o anticipare minacce alla sicurezza (esterne e interne), rischi di insolvenza da parte di creditori o potenziali frodi o anche di portare alla luce traffici illeciti o rischi di epidemie, il messaggio di base resta: non ha senso parlare di Big Data o IoT senza analytics, perché è solo unendo ai dati anche gli strumenti di intelligence che si crea valore.

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