Da SAP tre ricette per i Master Chef dei dati aziendali

A cura di Matteo Losi, SAP Innovation Director, SAP EMEA South

Quando i grandi chef e gli architetti delle applicazioni aziendali raggiungono il culmine dell’ispirazione possono creare opere d’arte. Questi esperti sono da guardare con attenzione, sono esempi da cui imparare per perfezionare il proprio stile, perché sanno affinare il mestiere e trasformarsi in veri artisti.

Master Chef e Data Chef hanno molto in comune: ad esempio dispongono di una vasta gamma di ingredienti e scelgono quelli più freschi e già disponibili. Riducono al minimo lo spreco, sanno come seguire una ricetta e cosa più importante, si adattano subito quando è necessario. Entrambi sono anche incredibilmente creativi perché devono utilizzare gli ingredienti in modi diversi. Cioccolato al peperoncino? Sì! Artificial Intelligence mescolata con OLTP e OLAP? Sì! Inoltre, chef e data architect sono sempre aggiornati sulle ultime tendenze e selezionano e scelgono quelle che si sposano con la loro sensibilità.

Oltre all’arte, sia i master chef che i data chef sono scienziati sempre sotto pressione poiché aspirano ad essere innovativi e aggiungere tecniche e ricette che diano risultati di alta qualità. Cosa lega una bistecca cucinata alla perfezione a uno chef con un big data warehouse? Ecco tre ricette che possono alimentare spunti di riflessione.

Orchestrare dati per risultati ripetibili e coerenti
Ciò che rende una ricetta davvero vincente è la possibilità di essere ripetuta. Si può ricreare di nuovo? Basti pensare a una bistecca cucinata alla perfezione. Gli chef usano la tecnica sous vide (sottovuoto) per cucinare e servire ogni volta una bistecca realizzata alla perfezione. Sistemano il taglio di carne nella busta sottovuoto, portano la bistecca a 129 gradi, quindi la scottano e la servono senza alcun dubbio. Utilizzando lo stesso metodo, la bistecca è sempre cucinata alla perfezione e si può ottenere più volte lo stesso risultato.

In parallelo, i data architect hanno bisogno di un sistema per la gestione di un database in-memory in tempo reale e di strumenti che forniscano i dati all’interno dell’organizzazione nello stesso modo ogni volta. Se è vero che le aziende hanno molti dati, è altresì vero che sono alla ricerca di informazioni di qualità per poter alimentare percorsi innovativi e sostenere la crescita del business. Troppo spesso le informazioni non sono disponibili in ambienti “data silos” o mancano di integrità e molte aziende sono in difficoltà con i dati che provengono da diverse fonti. Dati errati, proprio come cattivi ingredienti, possono rovinare il risultato di un progetto.

Quando i dati vengono organizzati e automatizzati internamente, il team IT può aiutare ogni area funzionale a raggiungere i propri obiettivi specifici. I dati sono archiviati in un ambiente condiviso e possono essere modellati e gestiti. Non sono necessarie discussioni o polemiche e le informazioni sono a disposizione di qualsiasi gruppo che voglia monetizzarle.

Per orchestrare i dati e garantire risultati coerenti, basta seguire le indicazioni dei data chef:

  1. Ottenere una visione consolidata di tutti i dati da tutte le fonti, analizzando i processi aziendali e le applicazioni.
  2. Ripulire i dati per migliorarne la qualità e ottenere una visualizzazione grafica delle connessioni tra le informazioni all’interno dell’azienda.
  3. Utilizzare l’elaborazione e il perfezionamento della pipeline di dati distribuiti utilizzando una varietà di tecniche di calcolo quali OLAP, grafici, serie storiche e machine learning.
  4. Orchestrare i dati end-to-end, elaborarli nel luogo dove sono archiviati ed evitare così onerose movimentazioni.
  5. Mantenere le policy di sicurezza in un unico luogo e contribuire a garantire che siano in atto misure per soddisfare i requisiti normativi e aziendali.

Mantenere il controllo in un Big Data Warehouse
Le ricette e le tecniche di cottura seguono la moda proprio come le tendenze IT. Basti pensare a come Julia Child e la tecnologia client-server hanno aperto la strada per la Smitten Kitchen e per il cloud.

Una nuova importante tendenza nelle strategie dati riguarda proprio i dati stessi. In precedenza, l’obiettivo era quello di avere tutte le informazioni raccolte su un’unica piattaforma. La nuova strategia invece consiste nel disporre di una soluzione di gestione dei dati in grado di governare tutti i tipi di dati da fonti diverse e adattarsi a un’infrastruttura IT in evoluzione.

I data chef professionisti hanno bisogno di strumenti nel loro Big Data Warehouse che consentano di supportare l’analisi e gestire facilmente la raccolta, il caricamento, l’integrazione e i requisiti di qualità per tutte le fonti e forme di dati. Fondamentalmente, ciò che è necessario è un agente che funzioni come il lievito.

Il lievito è un ingrediente complicato perché può assumere molte forme. Se è solo, il lievito è inattivo, ma se si aggiunge acqua tiepida prende vita, rilasciando un gas che permette alla pasta di lievitare. I migliori panettieri sanno come lavorarlo per trasformare la farina in incredibili pani e pasticcini.

E se si disponesse di un agente che abbia un effetto simile sugli enormi volumi di dati all’interno di un’azienda? La maggior parte delle organizzazioni utilizza solo il 20% dei propri dati. Il resto è dormiente, alla stessa stregua di una quantità di pasta poco invitante. Analogamente il valore delle informazioni dati ha una scadenza, così come il lievito. Le aziende che possono iniziare rapidamente a utilizzare i dati in arrivo avranno situazioni di utilizzo più innovative rispetto alle imprese legate a piattaforme di dati meno flessibili.

Una ricetta standard per creare un big data warehouse di grande valore è:

  1. Nominare un responsabile del big data warehouse.
  2. Inventariare diversi sistemi e tipi di dati.
  3. Determinare i requisiti operativi e IT.
  4. Identificare la governance dei dati e i requisiti analitici.
  5. Definire il modello di distribuzione dell’architettura aziendale.

Implementare il ciclo di vita dei dati e la gestione a seconda della diversa età dell’informazione.

Fusion: il meglio di due mondi
Il fusion è una tendenza che diverte cuochi e clienti. Alcune delle prenotazioni più difficili da ottenere in questi giorni sono proprio in ristoranti che mescolano le tradizioni giapponesi con la sensibilità della cucina californiana o gli standard francesi con un tocco mediorientale. Allo stesso modo, le aziende non dovrebbero essere escluse dalle innovazioni introdotte con la combinazione di geo-informazioni con dati aziendali.

Un ospedale del sud della California ha unito i dati geospaziali con i propri per aiutare i pazienti a comprendere la copertura dell’assistenza primaria e specialistica. Cucinando i dati spaziali nelle sue cucine, l’ospedale sta convertendo i dati del fornitore, i dati ospedalieri, i dati dei pazienti, le geoinformazioni e i dati forniti dai dipendenti in un cruscotto unico che include grafici, mappe e chart utile per diversi utenti e scopi.

In un’unica soluzione, il personale di tutto l’ospedale utilizza queste informazioni per le proprie esigenze specifiche. Il team di sviluppo sta completando la pipeline delle vendite, il team responsabile della salute sta identificando nuove lacune e opportunità e il responsabili dell’organizzazione ospedaliera stanno migliorando l’esperienza del paziente e i risultati economici.

Le istruzioni per servire questa fusione di sapori in salsa di dati sono:

  1. Da ArcGIS, ESRI o altra piattaforma geospaziale connettersi a un database in-memory, e in tempo reale tramite ODBC e creare un GeoDB aziendale.
  2. Copiare o pubblicare dati GIS sulla piattaforma GeoDB.
  3. Creare una vista nel database e unire i dati di business con quelli GIS.
  4. Sviluppare nuove visualizzazioni di dati.
  5. Applicare ulteriori funzioni spaziali e ottimizzarle in base ai propri bisogni.
  6. Disporre di molti dati demografici da ESRI ArcGIS online.

Un fatto preoccupante è che circa il 30% del cibo prodotto a livello mondiale viene perso o sprecato ogni anno. Questa cifra sconvolgente si avvicina alle statistiche relative alla quantità di dati persi o sprecati all’interno di un’organizzazione. Se utilizziamo un’altra analogia, chef e data architect condividono gli stessi obiettivi per trovare una casa per tutti i loro alimenti e dati. Entrambi lottano per ridurre lo spreco allo 0% perché sono consapevoli che buttare via buon cibo e buoni dati non serve a nessuno.

Ecco come creare più ricette senza stress utilizzando i dati come ingrediente centrale per nutrire un’attività di per se affamata.

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