Big-Data-Analytics

Stiamo vedendo connessioni ovunque. Smartphone, tablet, laptop, sensori e macchine, veicoli e applicazioni. Tutte queste connessioni generano una quantità impressionante di dati che per le compagnie che li trasformano e li gestiscono rappresentano una grande opportunità ed insieme una fonte di vantaggio competitivo. Per essere vincenti occorre però trasformare il dato in informazione utile. Un processo sul quale ha cercato di fare luce Oracle nel suo “Road to Big Data: From Analytics Bing Bang to Cloud Revolution”, un evento che si è svolto a Milano e ha riunito partner e clienti e dal quale è emerso un elemento ben chiaro sopra tutti: ci troviamo di fronte a un processo che è solo al suo inizio, quello della Business Intelligence che entra nei dati, e che le aziende presenti con le loro testimonianze (Enel, Bper e Generali) hanno appena cominciato ad intraprendere.

“I dati giocano un ruolo fondamentale nel prendere le decisioni – esordisce Stefano Maio, Stefano MaioBusiness Analytics Country Leader Oracle Italia -, ma per prendere decisioni bisogna appoggiarsi su tre pilastri: occorre affidarsi alle più idonee infrastrutture tecnologiche ed analitiche, occorre realizzare programmi evoluti ed, infine, occorre saper sfruttare le corrette competenze. Il tutto in uno scenario dove il processo di Big Data vede il Cloud come un potente acceleratore, soprattutto se coniugato con un approccio multidisciplinare”.

“Il problema – rincara la dose Rich Clayton, Vice President Business Analytics Products Group Oracle – è quello di prendere decisioni efficaci con tutti i supporti possibili, in uno scenario dove l’intelligenza diventa adattiva, cioè dove l’intelligenza umana si integrerà con quella delle macchine nell’ottica di interpretare lo story telling generato dalle macchine per aumentare la produttività del business”.

Oracle crede che i sistemi intelligenti, con le relative comunità di Data Scientist e di nuovi Rich Clayton-Oraclealgoritmi, siano ormai alle porte. La questione oggi è quella di come gestire questa immensa mole di dati. Ecco che allora giocano un ruolo fondamentale anche le novità rappresentate dal machine learning e dal self learning, un modello di intelligenza che continua ad evolvere in real time e che impone l’adozione di un nuovo approccio che permetta di cogliere le opportunità ancora impensate sia in ambito lavorativo che nella vita di tutti i giorni.

A questo proposito, durante l’ultimo OpenWorld Oracle ha presentato la sua strategia dedicata a una nuova generazione di proposte Cloud SaaS (Software-as-a-Service) che combinano dati di terze parti con funzioni analitiche in real-time e input comportamentali per dare vita ad applicazioni Cloud in grado di adattarsi e di apprendere. Il risultato sono applicazioni Cloud intelligenti che offrono in modo automatico suggerimenti personalizzati e razionalizzano le attività dei responsabili finance o delle risorse umane delle aziende. Delle soluzioni cloud di ultima generazione, quindi, che Oracle ha ribattezzato Adaptive Intelligent Applications e che Clayton applica all’ambito PaaS (Platform-as-a-Service) facendo convergere dati, processi di interazione, executions, insights e intelligence.