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Business Intelligence

SAS, la Visual Analytics piace in Italia: «Il report è un concetto superato»

Ora anche un utente non esperto di BI può esplorare grandi volumi di dati senza fissare ipotesi preliminari, spiega l’Executive Vice President EMEA Mikael Hagstrom: “L’Italia è uno dei primi 10 mercati nel mondo per questa soluzione, molti la vedono come primo passo di un percorso Big Data»

13 Ott 2013

Daniele Lazzarin

Mikael Hagstrom, Executive VP EMEA di SASSAS ha presentato in un recente evento a Milano (tappa italiana di un tour in tutta Europa), l’evoluzione più recente di Visual Analytics, soluzione lanciata nel 2012 e molto importante per la strategia d’offerta del fornitore americano. Si tratta infatti dell’entrata di SAS nel comparto della BI (business intelligence) definito da Gartner “data discovery”, caratterizzato da tecnologie molto snelle di memorizzazione e modellizzazione dei dati, nonché di elaborazione, e soprattutto da interfacce estremamente intuitive che permettono l’esplorazione e visualizzazione di grandi volumi di dati a una platea di utenti molto più vasta dei classici esperti di BI e analytics.

Visual Analytics di SAS in particolare integra anche funzioni di diagnostic analytics e modelli predittivi, nonché il supporto di ambienti Mobile, e nell’ultima versione si è arricchita anche di funzioni di analisi prescrittiva (cioè suggerimenti di possibili azioni in base agli esiti delle analisi descrittive e predittive), e ha potenziato la parte di previsione, che ora comprende sei diversi algoritmi, tra cui uno che tiene conto anche della stagionalità. Di questi temi, dell’accoglienza di Visual Analytics sul mercato italiano, e delle linee di sviluppo delle tecnologie BI abbiamo parlato con Mikael Hagstrom, Executive Vice President for EMEA di SAS.

«Penso che l’evoluzione più importante legata a Visual Analytics riguardi l’esplorazione dei dati: la business intelligence a cui siamo abituati va bene, le funzionalità e il look & feel piacciono agli utenti, ma il concetto di esplorazione è del tutto nuovo, perché consente di navigare i dati senza dover pre-impostare delle ipotesi».

«Sfruttare i dati nel formato in cui arrivano»

Finora, continua Hagstrom, abbiamo consultato i dati con un’idea di partenza ben precisa di cosa stiamo cercando, e di come dev’essere fatto il report. Ora invece possiamo permetterci di ordinare al sistema di scaricare un miliardo di record e navigare tra essi alla ricerca di trend e di correlazioni, e quindi di indicazioni per prendere decisioni più accurate. «Questo permette alle organizzazioni di cambiare il modo di affrontare i problemi, di porsi domande che prima non era possibile affrontare, mentre l’altro elemento di “rottura” è il self-service, il fatto che anche un utente poco esperto di BI possa usare il sistema da solo, in un contesto in cui comunque l’IT può mantenere il controllo sulla qualità e omogeneità dei dati».

Sono ormai molti i vendor che parlano di soluzioni di data discovery e “visual BI”, ma SAS, spiega Hagstrom, ha scelto un approccio molto peculiare. «Tutti parlano di Big Data, gli analisti dicono che il 98% dei dati che abbiamo oggi non esisteva due anni fa, ma è un’esplosione dovuta in massima parte a dati esterni, non strutturati, che dobbiamo integrare con i dati interni strutturati: per fare questo non ha senso utilizzare i principi tradizionali dei database, e questo vale anche per l’in-memory computing, che lavora sempre nell’ambito dei database».

SAS ha quindi voluto procedere in modo completamente diverso: «Vogliamo allontanarci dai principi del database relazionale e dalla dipendenza dall’indicizzazione e da SQL, eliminando la necessità di dover strutturare i dati in determinati formati per poterli caricare nel database, e riuscendo invece a sfruttarli nel formato in cui arrivano». Il principio per cui è il dato che deve suggerire collegamenti e approfondimenti secondo Hagstrom è fondamentale: «Il non dover più partire da ipotesi precostituite sarà l’elemento di discontinuità nelle applicazioni di intelligence, e una conseguenza è che il concetto di report è superato: quando sai già cosa stai cercando, finirai per riuscire a estrarre un report che dimostra che hai ragione, anche se hai torto».

In Italia 16 nuovi clienti

Per quanto riguarda la visione di SAS sull’andamento della domanda in Italia, l’Executive Vice President EMEA di SAS sottolinea che il nostro Paese è uno dei primi 10 mercati in assoluto per Visual Analytics, con utenti come Telecom Italia, ContactLab e Telepass.

«Circa la metà della crescita da nuovi clienti viene da questa soluzione, che solo in Italia ci ha procurato 16 nuovi clienti, e quindi non è solo una fonte di vendite incrementali presso clienti già acquisiti: penso che sia perché molte organizzazioni la vedono come un primo passo per un progetto Big Data, che vogliono evitare di affrontare con un unico grande progetto, perché la visualizzazione dei dati è un primo passo naturale per un’evoluzione in chiave Big Data, per evidenziare bene i problemi, le aree critiche, che poi si cerca di risolvere ampliando il progetto con altre applicazioni».

Un caso innovativo nel retail

Abbiamo chiesto infine ad Hagstrom un esempio di un recente progetto particolarmente innovativo in ambito Visual Analytics. «Mi viene in mente un retailer asiatico, il cui CEO voleva capire quali opportunità poteva generare un progetto Big Data per la sua azienda, così ha chiesto di essere messo in grado, lui e tutti i manager, di porre qualsiasi domanda al sistema: il suo obiettivo era di introdurre in azienda una mentalità più “curiosa”, più portata a porsi delle domande, e di rendere questo atteggiamento libero di esprimersi in tempo reale, senza dipendere dai tempi di intervento dell’IT».

La prima fase del progetto ha coinvolto l’Executive Team, dopodiché il sistema è stato esteso agli Store Manager, e nel giro di sette mesi tutti in azienda l’hanno avuto a disposizione. «Chiunque ha accesso a dati dettagliati fino al singolo articolo (SKU) nel singolo negozio, uno Store Manager può per esempio andare online e vedere in quale magazzino trovare un certo modello di un certo colore e misura, e avviare una funzione di real time price optimization per determinare il giusto prezzo in quel momento, tenendo conto di stagionalità, concorrenti eccetera».

Questo progetto, conclude l’Executive Vice Presidente EMEA di SAS, ha cambiato il modo in cui funziona l’azienda: «Come mi ha spiegato il CEO, ora sono curiosi di capire, di approfondire perché le cose vanno come vanno, e sono portati ad agire per cambiarle a vantaggio dell’azienda, mentre prima l’atteggiamento era più di “accettazione e reazione” rispetto all’andamento del mercato».

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