Le applicazioni della nuova Business Intelligence e/o Analytics si allargano a dismisura , oltre il marketing e l’analisi finanziaria, verso il controllo di qualità e la rilevazione dei dati provenienti da internet anche attraverso sensori . Con la complicazione di un processo decisionale che ormai va preso in tempo reale dopo la rilevazione di dati che deve avvenire anch’essa in tempo reale. Per SAS “quest’anno il filo conduttore è ‘think big with big analytics’. Tutte le aziende, pubbliche e private, devono e dovranno sempre più affrontare la sfida dei Big Data, la grande, enorme massa di dati che costituisce un problema se usata poco o male. Ma che diventa una formidabile opportunità se sfruttata nel modo corretto “, ha dichiarato Marco Icardi, amministratore delegato di SAS in Italia nel corso della settima edizione del SAS Forum Italia.

Nella medesima occasione Angelo Tenconi, Analytics & Technology Development Director di SAS, ha ricordato che “quando parliamo di Big Data non ci riferiamo solo ai dati numerici ma anche a tutti quei dati provenienti dalle fonti più diverse e in formati differenti, anche non strutturati, pensiamo ai testi, alle immagini, ai video che condividiamo tutti i giorni sui social network e che per essere analizzati necessitano di algoritmi per l’analisi semantica. La possibilità di ottenere informazioni accurate per prendere decisioni tempestive in una finestra sempre più ridotta di opportunità . Non si tratta solo di agire su problematiche sempre più complesse, ma di farlo velocemente e in tempo reale, incorporando gli strumenti analitici nei processi aziendali e avvicinandoli ai punti di decisione. A cui si aggiunge la possibilità di gestire i rischi finora sconosciuti e le domande sempre più rilevanti che arriveranno dal business nel prossimo futuro”.

Riprendendo con Techweekeurope.it questi temi Tenconi conferma come SAS High Performance Analytics sia in grado di soddisfare tutti i requisiti appena citati, grazie a specifiche funzionalità soprattutto per l’ In-memory Analytics che sfruttando hardware e software dedicato garantisce la risoluzione di problematiche di tipo analitico irrisolvibili in passato.

Ad esempio la grande sfida degli analytics per il mondo social è integrare la conoscenza e l’integrazione di un identificativo social con quello del cliente, arricchendone il profilo. SAS è in grado di fare intelligence su ciò che dicono gli utenti, anche virtuali, a livello di text mining. SAS Social Media Analytics consente alle organizzazioni di analizzare i livelli profondi di conversazione all’interno dei social media e altri canali online. Unendo i dati di mercato (provenienti da blog e altri social media) e i dati dei clienti (provenienti da indagini o form presenti sul Web), i professionisti delle ricerche di mercato posso validare e quindi agire sul bisogno/necessità del consumatore o sul sentiment condiviso attraverso una base clienti o mercato.

Un’altra novità di prodotto è Visual Analytics , che fa da ponte tra le applicazioni di Business intelligence e l’analytics ad alte prestazioni permettendo di esplorare i Big Data attraverso le capacità in-memory mettendo l’utente in grado di capire meglio i dati e pubblicare report su web e su device mobili come iPad. Le tecniche di In memory Analytics sono state aperte da SAS verso il mondo esterno tramite Hadoop.

Il sistema SAS con Enterprise Data Integration Server, si aggiunge a Oracle, DB2, SQL Server, Teradata ( Teradata Aster), Sybase, Netezza, EMC Greenplum e MySQL. Hadoop è un framework open source basato su Java per l’elaborazione di grandi quantità di dati che supporta applicazioni distribuite con elevato accesso ai dati sotto una licenza libera. Permette alle applicazioni di lavorare con migliaia di nodi e Petabyte di dati. SAS, Hadoop e l’infrastruttura Hive di data warehouse che fa capo ad Hadoop vanno insieme nell’analisi di ampi data set semplificando molte attività di analisi. Con SAS è possibile accedere a data base delle piattaforme più diffuse compresi formati di file PC, applicazioni ERP , appliance di data warehouse , sistemi mainframe e Hadoop. In aggiunta SAS si preoccupa di accrescere la sicurezza nativa di Hadoop con i propri sistemi di sicurezza e di autorizzazione. Tra le distribuzioni Hadoop supportate da SAS vi sono Cloudera, HortonWorks e EMC GreenPlum. I dati Hadoop possono essere federati con altre fonti .Ma soprattutto i tecnici di SAS contano sulla capacità del sistema di integrare i suoi tool di gestione e analisi per estrarre valore dalle applicazioni Hadoop con un impiego minimo di risorse.

Infine Tenconi sottolinea lo sviluppo della possibilità di erogare le applicazioni di analytics in modalità Saas . Su questa possibilità si sta pensando di sviluppare anche in Italia alcuni progetti con coinvolgimento di service provider per mettere a disposizione queste funzionalità anche ad organizzazioni medio piccole . E SAS è al lavoro per “tradurre” tutto il suo sistema software in chiave high performance.

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