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L'INTERVISTA

Warren: “La regola è big data solo per big”

La fondatrice e Ad di MW Research: “Solo le grandi e le medio-grandi aziende possono realmente beneficiare dello sfruttamento di grandi moli di dati. La trasformazione va pianificata in un’ottica di integrazione”

01 Lug 2013

Antonio Dini

Prima integrazione dei sistemi aziendali oppure prima i Big data? Sta diventando la versione digitale e post-moderna dell’uovo e della gallina: mettere mano a tutta l’infrastruttura aziendale oppure abbracciare i nuovi sistemi di raccolta dei dati che permettono di effettuare analisi su quantitativi enormi di informazioni?
“In realtà – spiega Michelle Warren, fondatrice e Ad di MW Research, società canadese di consulenza e analisi – il problema così è mal posto. In questo modo infatti i distinguo da fare caso per caso sarebbero troppi e il rischio di non trovare una soluzione eccessivo. La strada è un’altra per le aziende”.
Qual è l’approccio corretto?
Iniziamo con dire che i Big data si scontrano subito con problemi sulle informazioni presenti in azienda: spesso non sono strutturate, spesso sono archiviati in vecchi sistemi legacy costruiti con la logica dei silos, in maniera tale che quel che è contenuto nel silos A non possa essere collegato a quel che c’è nel silos B. E non è neanche questa la sfida maggiore.
Qual è?
Il backup, ad esempio. Si fa troppo e male: sistemi ridondanti, mal gestiti, senza discriminare quali informazioni conservare e quali no. Con troppe modalità di accesso ai dati: tutto si moltiplica e tuttavia non si riesce a trovare il set di informazioni corrette in tempi rapidi
Come si fa a risolvere questo insieme di problemi?
I Big data non sono per tutti. Vanno bene per le grandi e medio-grandi aziende, quelle dai mille dipendenti in su, per intendersi, che negli Usa sono considerate medio-piccole perché in quel paese, a differenza dell’Italia o del Canada, il tessuto economico è costruito su molte grandi e grandissime imprese. Comunque, i big data sono solo per i grandi. E non basta.
Cosa occorre di più?
È necessario pianificare la trasformazione della propria infrastruttura tecnologica in ottica di integrazione prima dei Big data. E per farlo bisogna fare un piano di lungo periodo, da cinque a dieci anni. È un viaggio lungo, bisogna progettare la trasformazione, occorre avere leader e consulenti che sappiano cosa stanno facendo e bisogna far evolvere sia l’hardware che il software. Soprattutto, c’è un altro grande cambiamento che è quello che crea più problemi in azienda.
Vale a dire?
Il cambiamento delle procedure. Con nuovi sistemi e i Big data, bisogna verificare processo dopo processo in quale modo fare le cose. E questo crea tensioni e resistenze, perché si va a cambiare il modo di lavorare della gente chiedendo di abbandonare il modo tradizionale e fino a quel momento corretto di lavorare per uno nuovo e potenzialmente fallibile. Inoltre, i Big data richiedono grande potenza di calcolo e memoria, sono costosi, cambiano i processi, mandano in soffitta alcune delle vecchie professionalità lavorative e ne chiedono di nuove. Un’azienda abbraccia con passione i Big data solo se si trova nei guai, altrimenti il corpo dell’organizzazione cerca naturalmente di resistere.
Un cambiamento doloroso per le aziende. In cambio di cosa lo si fa?
Con i Big data si capisce meglio il mercato, si vedono con maggiore definizione le strategie dei propri avversari, i movimenti della clientela. È come mettersi gli occhiali: si vedono cose che sono sempre state là a che prima erano sfuocate o quasi invisibili. Si possono migliorare servizi e prodotti, si possono servire dinamiche che non sono più dettate dalle aziende ma dai singoli che decidono ogni giorno cosa comprare e quando, dove e a che prezzo.
Uno dei grandi trend è il Cloud che permette risparmi economici per le aziende. Qual è il paragone con i Big data?
Il Cloud sposta le spese in dotazione tecnologica dell’azienda dal Capex all’Opex, dalle spese di capitale alle spese operative. Le decisioni IT necessarie a lanciare un prodotto e i servizi collegati possono essere prese dal responsabile del marketing senza bisogno di coinvolgere il direttore dell’IT. I Big data invece sono all’opposto: richiedono un nuovo matrimonio tra infrastruttura e dati, che cambia gli assetti e pesa fortemente sulle strategie anche finanziarie dell’azienda.
Ma fermo restando i grandi sforzi anche economici, i Big data poi fanno la differenza?
Ancora non ho sentito molte grandi storie di successo. È troppo presto, forse. Comunque, i casi che ci sono rientrano più nella categoria delle “dimostrazioni”, sono aziende che sviluppano soluzioni dimostrative con i loro partner tecnologici. Ancora è presto, ma si sta già capendo che i Big data non funzionano sempre in tutti i mercati.
Quali i settori migliori?
Finanza, settore retail, assicurazioni. Forse, ma non è detto. E magari anche altri. Non è prevedibile adesso. L’offerta di sistemi e soluzioni per i Big data da parte del mercato della tecnologia è un po’ come l’iPad: tutti lo desiderano ma ancora non si sa di preciso perché. Google con i Big data ha creato un sistema di traduzione automatica che funziona verificando tutte le traduzioni simili pre-esistenti. Ma questo approccio funzionerebbe anche per l’analisi dei titoli in Borsa? O per l’erogazione di energia da una centrale nucleare? È presto per dirlo e bisogna diffidare di chi sostiene di avere risposte certe in questo senso.

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