Ad inizio novembre sono stato invitato ad Analytics 2015, l’evento SAS in cui Jill Diché, vice presidente di SAS Best Practices, ha introdotto attraverso il suo speech, il tema dell’innovazione in ambito aziendale. Tema da cui, oggi, le aziende italiane di tutte le dimensioni e industry (dal marketing al manufactoring) non possono più prescindere, per non perdere competitività nel mercato.

Recentemente ho fatto una chiacchierata con Andrea Negri, Senior Principal Technical Support Engineer in SAS, che mi ha illustrato come SAS risponda a questa esigenza.

Andrea Negri, SAS Senior Principal Technical Support EngineerCiao Andrea, qual è il tuo background professionale?
Sono in SAS da 13 anni e ho sempre lavorato nella divisione Supporto Clienti e Post Vendita. Il paniere delle proposte SAS è cambiato negli anni e, di conseguenza, anche il mio lavoro. Ad esempio, nell’ultimo periodo il mio focus si è indirizzato verso tecnologie Big Data, in particolare verso le soluzioni più innovative su Big Data e Analytics.

Cosa propone SAS a livello di innovazione, c’è una soluzione pilota?
SAS, più che una soluzione, propone un paniere di soluzioni in ambito Big Data: raccolta dati strutturati e non strutturati, pulizia e aggregazione di questi e loro analisi, utilizzando tool analitico/statistici, che permettano di ricavare insight in grado di portare un vantaggio competitivo. In particolare, tra le nostre soluzioni, SAS Lab for Hadoop, permette alle aziende di raccogliere e organizzare al meglio i Big Data, nei quali sono contenute tutte le informazioni di valore, utili a prendere decisioni corrette in maniera rapida.

L’output di SAS Lab for Hadoop è accessibile a tutti i tipi di aziende e figure professionali?
Il focus delle soluzioni SAS per Big data è permettere di analizzare i dati cui ogni azienda riesce ad accedere: le grandi aziende a quelli provenienti dai social network, le più piccole ad altri dati di quantità inferiore. Non dimentichiamo che esistono anche gli Open Data da analizzare, che sono i dati accessibili a tutti.
Il punto di forza delle nostre soluzioni è la capacità di semplificare al massimo l’analisi e l’estrapolazione di informazioni importanti, in grado di supportare decisioni strategiche anche per le organizzazioni più piccole. L’obiettivo è quello di permettere a chiunque di riuscire a lavorare con i Big Data senza dover fare eccessivi investimenti in esperti, infrastrutture e software.
SAS Lab for Hadoop è una soluzione scalabile, facile da utilizzare, che non richiede skills particolari per estrapolare informazioni utili ai decisori aziendali per impattare nel mercato e guadagnare vantaggio competitivo. Anche per le PMI è ormai normale avere una grossa mole di dati da analizzare, ma spesso non si riesce a farlo: la nostra soluzione è in grado di finalizzare il processo di analisi senza essere degli esperti di statistica o di analisi predittive.

A livello pratico, quali sono i passaggi necessari per la creazione di un laboratorio di Innovazione basato su SAS Lab for Hadoop?
Le nostre soluzioni sono pensate per poter partire rapidamente, utilizzando le infrastrutture preesistenti: può esserci un certo numero di server già allocati per altri task e la soluzione può essere installata nell’infrastruttura preesistente, oppure si possono utilizzare risorsein cloud, quindi su server messi a disposizione dai provider (Amazon è l’esempio più conosciuto), senza la necessità di un’infrastruttura dedicata e preesistente.
Dato che SAS Lab for Hadoop è user friendly al 100% ognuno può utilizzare questo insieme di tool in maniera visuale e semplificata, grazie a interfacce drag&drop e wizard che “indicano passo passo la strada” per l’utilizzo semplificato della soluzione. Sia dal punto di vista dell’infrastruttura che delle skills da acquisire si può partire con un investimento limitato: la soluzione ingloba alcune delle skill tipiche del Data Scientist, risorsa con competenze di business, di tecnologia e analisi dati.

Anche il marketing oggi si basa sull’analisi dei dati. Nuove figure come il Data Scientist possono integrare il nostro lavoro: saranno sufficienti o ci sarà bisogno di un salto di pensiero in azienda?
Credo si debba adottare un approccio graduale. Se in azienda non c’è mai stato un Data Analyst bisogna iniziare con l’introduzione di strumenti semplificati. Le soluzioni SAS di analisi dei dati esistono in varie tonalità: si parte con una soluzione basilare poi, se l’approccio è efficace, saranno introdotte risorse in grado di usare in modo avanzato la suite di tool.
Innovazione è una questione culturale: bisogna investire su nuovi modelli di analisi dei dati, potenziando poi le skills necessarie, ed infine i tool. Secondo me è più un percorso di crescita, incrementale, anche a livello di infrastruttura.
Quali sono le difficoltà che riscontri più spesso nel mettere in atto questo processo?
La chiave per affrontare le difficoltà è la gradualità. Di conseguenza anche il ritorno sull’investimento diventa modulare. Il Visual Analytics di SAS Lab for Hadoop ha la stessa funzione di un “coltellino svizzero”: può essere profilato per un utilizzo molto semplificato, oppure può essere potenziato con un tool analitico come il Visual Statistics, che aggiunge funzionalità alla stessa interfaccia. Per utenti non esperti è necessario semplificare innanzitutto l’interazione tra Big Data e Hadoop. Hadoop è una piattaforma open source, a basso costo che permette di salvare i dati in modo intelligente e strutturarli in modo da renderli un punto di guadagno competitivo. SAS Data Loader for Hadoop è la soluzione che si occupa della gestione e dell’organizzazione dei dati dentro al cluster Hadoop.

Le aziende sono spesso voraci di dati, ma fanno una gran fatica a stabilire quali siano le metriche fondamentali e a fronte di quali obiettivi esse debbano essere misurate. SAS può aiutarle nella definizione dei KPI e nell’utilizzo strategico dei dati analizzati?
La risposta a questa domanda è, secondo me, il concetto del Lab: possedere queste tecnologie, implementabili in maniera graduale, permette di fare investimenti continui. Il concetto del laboratorio costituisce un nuovo approccio all’utilizzo dei dati, per trovare nuove informazioni che premettono di guadagnare vantaggio competitivo.
Al tempo 0 il Lab è come una sand box: un ambiente in cui fare esperimenti in maniera creativa. Non dovendo sottostare ai dati legacy aziendali, il Lab permette di sperimentare e applicare modelli predittivi differenti, vedere i risultati migliori, ribaltando completamente il vecchio concetto dell’analisi dei dati. Le persone sono libere di sperimentare in maniera creativa e semplice, con strumenti visuali. L’innovation Lab diventa un area protetta dove sperimentare.

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