Punto di vista
Come estrarre valore nell'universo
frammentato dell'analisi dei Big Data
In che modo gli infomediari delle informazioni
daranno vita a un nuovo ecosistema di dati
Autori
Bill Gerhardt
Kate Griffin
Roland Klemann
Giugno 2012
Cisco IBSG (Internet Business Solutions Group)
Cisco IBSG © 2012 Cisco e/o le sue società affiliate. Tutti i diritti sono riservati.
06/12
Punto di vista
Come estrarre valore nell'universo frammentato dell'analisi dei Big Data
In che modo gli infomediari delle informazioni daranno vita a un nuovo ecosistema
di dati
I dati, il nuovo petrolio
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Già nel 2006, il ricercatore di mercato Clive Humby definiva i dati come "il nuovo petrolio".
Oggi che i dati stessi trascendono nel dominio in continua espansione dei Big Data, un
numero crescente di esperti comincia a concordare. Scorgono infatti nei Big Data lo stesso
potenziale di trasformazione e di creazione di ricchezza che nel XIX secolo alcuni visionari
avevano intravisto in quella melma nera di cui erano intrise le viscere della terra.
E proprio come il petrolio ha fatto cavalcare la fantasia un secolo o più fa, oggi i dati
prospettano un futuro di innovazione economica e tecnica. Se sarà possibile estrarre dati
"grezzi", raffinarli e convogliarli laddove possano avere un impatto in tempo reale sulle
decisioni, il loro valore schizzerà alle stelle. Quando l'analisi consentirà di ricavarne
informazioni cruciali (in grado di far emergere comportamenti, modelli ed eventi complessi
mentre si verificano, se non prima), i dati vedranno realizzato il proprio potenziale. Se si
riuscirà poi a condividerli in modo appropriato in un intero ecosistema e a renderli
accessibili laddove gli strumenti di analisi risultano della massima utilità, diventeranno a tutti
gli effetti una risorsa rivoluzionaria, in grado di trasformare il nostro modo di vivere, lavorare,
giocare, imparare, acquistare, vendere, viaggiare, ecc.
Ma i Big Data portano con sé notevoli sfide. Il problema oggi è che il flusso sempre più
consistente di dati (terabyte che diventano petabyte e poi exabyte) minaccia di
sommergerci con una valanga di informazioni non filtrate, non strutturate, non elaborate
e apparentemente ingestibili. Allo stato attuale delle cose, l'ecosistema dei dati è altamente
frammentato. Tra coloro che i dati li creano e coloro che potrebbero estrarne valore, si
dipana un labirinto caratterizzato da complessità, disparità e comunicazioni di qualità
scadente. Se gli strumenti di analisi devono fungere da nuova "raffineria", sarà necessario
affrontare parte di tale frammentazione aumentando connettività, affidabilità ed efficienza.
®
Ma chi è disposto a (e in grado di) assumersi questa responsabilità? Cisco IBSG (Internet
Business Solutions Group) è convinto che questo ruolo così ampio verrà ricoperto da una
nuova classe di soggetti, gli infomediari dei dati. Queste figure entreranno in scena
mettendo in contatto chi i dati li genera con chi ne usufruisce, dando più potere ai primi
e favorendo tutti i passaggi lungo la catena di valore dei dati. Così facendo, offriranno a tutti
I soggetti coinvolti opportunità di armonizzare, realizzare e monetizzare l'enorme potenziale
rappresentato dai Big Data.
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http://ana.blogs.com/maestros/2006/11/data_is_the_new.html
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Cruciali in questo senso saranno le infrastrutture di trasporto e archiviazione degli stessi Big
Data. I soggetti che dispongono della panoramica più vasta e chiara su reti e data center, con
la capacità di raccogliere e controllare le informazioni in movimento, avranno migliori
possibilità di integrare figure disparate associate ai Big Data in un sistema perfettamente
funzionante.
Nel presente documento verranno esaminate alcune delle più ampie implicazioni dei Big
Data, ne verrà analizzata la prospettiva di trasformazione e verranno messe in evidenza
alcune delle difficoltà che ne caratterizzano la gestione. Ma, soprattutto, verranno illustrate le
opportunità a disposizione degli infomediari dei dati per trasformare il potenziale dei Big
Data in una forza in grando di determinare un enorme cambiamento, il nuovo petrolio della
nostra epoca.
La vera natura dei Big Data
Nel tentativo di sviluppare processi decisionali basati su presupposti più solidi, molte
aziende utilizzano data warehouse e strumenti di analisi dei dati tradizionali per ridurre il
tasso di abbandono, migliorare l'efficacia delle campagne e contrastare le frodi, solo per fare
qualche esempio. I Big Data rappresentano un rivoluzionario passo avanti rispetto all'analisi
dei dati tradizionale e sono caratterizzati da tre elementi principali: varietà, volume e velocità.
●
La varietà dei dati si concretizza in due tipologie: strutturati e non strutturati. I primi
entrano in un data warehouse già contrassegnati con tag e sono facili da smistare.
Oggi, tuttavia, i dati sono per la maggior parte non strutturati e provengono da fonti
quali Facebook, Twitter e contenuti video. Si tratta di informazioni casuali, difficili da
analizzare e presenti in quantità enormi.
●
Il volume dei Big Data da solo è eccessivo per il normale data warehouse. Ad esempio,
secondo le stime di Facebook, i suoi utenti pubblicano 2,7 miliardi di "mi piace"
e commenti ogni giorno. A molti la vastità di questi dati fa paura: non riescono a stare al
passo, men che meno a organizzarli, analizzarli e a estrarne valore.
●
Tutti questi dati possono essere difficili da gestire quando irrompono a una velocità
che supera di gran lunga la capacità di elaborazione di numerosi soggetti. Affinché
I Big Data riescano ad assumere un ruolo autenticamente rivoluzionario, devono
essere analizzati a una velocità pari a quella, fulminea, che caratterizza il flusso di
informazioni nei data warehouse. Nel giro di microsecondi occorre decidere se vale la
pena acquisire un determinato dato e in merito alla sua rilevanza quando viene
combinato con altre informazioni. Ad esempio, il volto di un noto criminale tra migliaia
di immagini potrebbe attivare un meccanismo di "stop", un modello di frode creditizia
potrebbe innescare avvisi, mentre indicazioni di un crescente tasso di abbandono da
parte dei clienti potrebbe suggerire un'offerta di buoni. Ogni volta che si registra
un'anomalia di rilievo a livello dei dati, è necessario segnalarla prima che questi
vengano archiviati, in modo da poter adottare provvedimenti in tempo reale.
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Più potere grazie alla rete
Per sua stessa natura, il traffico di rete può essere considerato Big Data. In una sola sezione
della rete, quella mobile, al mondo si contano 6 miliardi di abbonamenti e ogni giorno
2
vengono inviati 10 miliardi di SMS. Secondo una stima di International Data Corp., società
globale di ricerche di mercato, nel 2011 tutti i dati generati sul pianeta ammontavano a 1,6
trilioni di gigabyte.
La quantità di dati trasversali alle reti continuerà ad aumentare vertiginosamente. Entro il
3
2020 saranno connessi alle reti e a Internet 50 miliardi di dispositivi. Ma la rete è tutt'altro
che un canale passivo che si limita a trasportare questa marea di informazioni. Oltre
a consentire volumi del genere, la rete può ricoprire due ruoli importanti ai fini dello sviluppo
del potenziale dei Big Data a favore delle aziende (vedere la figura 1).
Anzitutto, la rete può raccogliere dati e fornire contesto a velocità elevata. Può acquisire
informazioni da dispositivi, reti private e WAN pubbliche, spesso estraendo valore
e utilizzandolo in tempo reale o quasi. I dati raccolti consentono alla rete di determinare il
contesto, ad esempio abbinando ai dati le informazioni su posizione, identità o presenza.
Inoltre, è possibile che il contenuto stesso dei dati acquisiti abbia valore. Il fatto di sapere non
solo quali siti sono stati visitati ma anche quali operazioni vi sono state svolte può fornire
informazioni cruciali.
Figura 1.
La rete collega settori di dati.
Fonte: Cisco IBSG, 2012
2
3
Unione internazionale delle telecomunicazioni, 2012.
"The Internet of Things: Tutto cambierà con la prossima era di Internet", Cisco IBSG, 2011.
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In secondo luogo, la rete consente alle imprese di intervenire immediatamente sulle
informazioni ricavate dai dati. Attraverso una serie di punti di controllo in tempo reale, la rete
può raggiungere il cliente o influire sulla sua esperienza. Tali punti di controllo dettano
modifiche in termini di policy, privacy, preferenze, sicurezza, qualità del servizio, nonché di
rerouting o di elaborazione locale.
Potendo contare su una gestione end-to-end della rete dal punto di vista del contesto e del
controllo, queste aziende hanno a disposizione una panoramica ampia e chiara.
Come i Big Data ci cambieranno la vita
Se si riuscirà a sfruttare appieno il potenziale dei Big Data, si registreranno trasformazioni
radicali in un'ampia gamma di operazioni e attività quotidiane, dalle più complesse alle più
comuni (vedere la figura 2).
Gli ingorghi stradali sono solo uno degli esempi in questo senso. Possono sembrare un male
necessario, inestirpabile. Ma proviamo a immaginare cosa accadrebbe se si potessero
ridurre notevolmente, se non addirittura eliminare. I risparmi in termini di stress e di tempo
(che, ovviamente, fa rima con denaro) sarebbero enormi. Con il taglio dei tempi di
pendolarismo la qualità della vita migliorerebbe e aumenterebbe il tempo da trascorrere con
la famiglia. La soluzione non è rappresentata da automobili volanti, bensì dall'analisi
predittiva in tempo reale dei flussi di traffico, con il conseguente e immediato aggiornamento
dei segnali stradali, della segnaletica digitale e dell'instradamento del traffico prima che
quest'ultimo si intasi.
Per non parlare degli scontrini e delle ricevute di negozi e banche che si accumulano nel
portafoglio. E se si riuscisse a sostituirli con documenti elettronici? Le aziende potrebbero
arricchirli con informazioni contestuali e comparative. Gli utenti potrebbero gestire,
condividere, monetizzare e sfruttare i dati attraverso, ad esempio, applicazioni per la
gestione del budget e l'assistenza sanitaria.
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Figura 2.
Rilevanza dei Big Data.
Fonte: Cisco IBSG, 2012
Tra i progressi in campo medico favoriti dai Big Data potrebbero figurare terapie
personalizzate in base agli specifici problemi di salute di un paziente. Sarebbe possibile
prevedere, monitorare e limitare epidemie di malattie contagiose o contaminazioni
alimentari. Google Flu Trends ha già aggregato dati su ricerche di informazioni di carattere
sanitario allo scopo di prevedere l'insorgere di epidemie a livello mondiale.
Su scala planetaria (e oltre) i Big Data possono aiutare a tenere sotto controllo e ad
analizzare enormi quantità di informazioni in qualsiasi ambito: dai cambiamenti climatici
all'astrofisica, dal consumo di energia alla geopolitica fino alla socioeconomia. In tutti i casi,
l'analisi dei Big Data può portare a una più profonda comprensione dei fattori chiave alla
radice di eventi cruciali, con la parallela possibilità di prevedere tendenze future.
Big Data su misura per le aziende
I Big Data possono anche cambiare il modo in cui interagiamo con le aziende. Attimo dopo
attimo, le interazioni dei consumatori con il mondo circostante danno luogo a un prodotto
secondario spesso trascurato: enormi quantità di dati personali, tra cui ricerche sul meteo,
confronti tra prezzi, acquisti e migliaia di altre scelte e azioni quotidiane. Analizzando i dati
generati da tutta questa attività, i Big Data permettono di rivoluzionare le interazioni tra
consumatori e rivenditori.
Alcune aziende si stanno già muovendo in questo senso. Di seguito sono riportati alcuni
esempi:
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●
Harrah's ha aumentato i ricavi dell'8-10% analizzando i dati sulla segmentazione dei
4
clienti, mentre a un certo punto Amazon ha dichiarato che il 30% dei propri ricavi era
5
riconducibile al suo motore analitico per i consigli ai consumatori.
●
Il reparto di gestione dell'inventario di Wal-Mart ha implementato la tecnologia RFID
(Radio Frequency IDentification, identificazione con radiofrequenza) per collegare
informazioni in tempo reale tra i fornitori e il data warehouse Retail Link. Così facendo,
6
ha ridotto del 16% la frequenza di esaurimento delle scorte.
●
FedEx ha ottenuto visibilità in tempo reale con i dati su spedizioni e consumatori
provenienti da più di 46.000 centri di distribuzione e supply chain.
●
Kaiser Permanente ha ridotto del 40% i costi operativi mediante l'integrazione degli
archivi medici elettronici e del sistema di gestione dei pazienti interni ed esterni.
L'integrazione dei dati clinici e quelli sui costi ha portato alla scoperta degli effetti
7
collaterali del Vioxx e al conseguente ritiro del farmaco dal mercato.
8
I Big Data sono già entrati tra le priorità dei CIO. Tuttavia, Cisco IBSG prevede un livello
ancora più elevato di analisi dei dati e di interazione tra di essi lungo la loro catena del valore.
Abbiamo identificato otto tipologie di casi d'uso ricavate dall'analisi di qualche centinaio di
potenziali applicazioni dei Big Data in numerosi settori verticali:
1. Garanzia di ricavi. L'integrazione dei dati all'interno di una stessa azienda potrebbe
perfezionare l'identificazione e prevenire le frodi prima che si verifichino. A trarne
beneficio sarebbero soprattutto i settori più soggetti a questo tipo di problemi, ad
esempio quello dell'assistenza sanitaria.
2. Attenuazione del rischio. Attualmente le reti trasportano petabyte di informazioni
cruciali per aziende, enti pubblici e consumatori, acuendo sempre di più la
vulnerabilità a intrusioni e attacchi alla sicurezza. L'associazione dei dati tra punti
geografici e della rete distanti consentirebbe d'individuare modelli sospetti,
segnalando immediatamente la necessità di intervenire.
3. Ciclo di vita del cliente. Le aziende possono concentrarsi su casi di frustrazione dei
clienti e offrire una risposta immediata, migliorando così l'esperienza e riducendo il
tasso di abbandono. Qualsiasi settore basato sui servizi che tenga ai rapporti con
I clienti ne trarrebbe beneficio.
4. Applicazione nel mercato. I Big Data consentono migliori servizi di mercato grazie ai
sistemi di analisi, ampliando le opportunità di cross-selling e up-selling. Tra i settori
che potrebbero beneficiarne maggiormente spiccano banche e commercio su
Internet.
4
Gartner, 2005.
McKinsey & Company, 2011.
6
"Does RFID Reduce Out-of-Stocks? (L'RFID riduce l'esaurimento delle scorte?)", University of Arkansas, 2005;
"Opening Up the Big Box: Measuring the Wal-Mart Effect (si apre lo scatolone: valutazione dell'effetto Wal-Mart)",
The Economist, 23 febbraio 2006.
7
McKinsey & Company, 2011.
8
Da uno studio condotto nel 2011 da IBM è emerso che l'83% dei dirigenti ha scelto i Big Data come argomento
strategico, preferendolo a soluzioni di mobilità, virtualizzazione e cloud computing.
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5. Innovazione dei prodotti. Il feedback dei clienti è fondamentale per lo sviluppo di
nuovi prodotti e oggi molte aziende dichiarano già di disporre di maggiori
informazioni su ciò che piace e non piace alla loro clientela. L'integrazione di fonti di
dati non aziendali quali feed di social network fornirebbe un quadro più completo
delle opinioni dei consumatori su un determinato prodotto, portando potenzialmente
alla luce la necessità di un nuovo prodotto prima che quest'ultimo venga pensato
o progettato.
6. Modelli commerciali. Nuovi algoritmi per la definizione dei prezzi consentiranno
nuove opportunità di monetizzazione e interazioni più efficienti con i consumatori. In
particolare, i rivenditori al dettaglio potrebbero trarre beneficio da nuovi modelli di
prezzi associati alla località specifica e al comportamento dei consumatori.
7. Gestione operativa. I Big Data potrebbero aiutare quasi tutte le aziende a ottimizzare
l'efficienza. Un provider di servizi, ad esempio, potrebbe migliorare le operazioni
quotidiane della propria rete. Un rivenditore al dettaglio, invece, potrebbe dare vita
a interazioni più efficienti e redditizie presso il punto vendita. E praticamente tutte le
supply chain diventerebbero più armoniose. In generale, un tessuto di informazioni
comune migliorerebbe l'efficienza dei processi e fornirebbe una panoramica
completa degli asset.
8. Campagne pubblicitarie avanzate. Più dati le imprese raccolgono sul
comportamento dei clienti, più facile è riconvertire tali informazioni in pubblicità.
eMarketer è giunta alla conclusione che, attraverso il targeting avanzato basato sui
dati, l'efficacia delle campagne pubblicitarie raddoppia. Sono possibili aumenti di più
del 50% del costo per mille impressioni (CPM). Per sfruttare ulteriormente questi
vantaggi mediante l'analisi dei Big Data, sarà necessario implementare meccanismi
di fiducia in grado di alleviare i vincoli relativi alla privacy e fare in modo che gli annunci
con targeting siano in linea con le informazioni sui consumatori presenti in rete.
Come adattarsi al meglio alle fasi dell'evoluzione dei Big Data
Il pieno potenziale di questi casi d'uso si concretizzerà in tre fasi di evoluzione (vedere la
figura 3). In ciascuna di esse, l'attività di analisi può essere descritta sul piano dei dati, sul
piano del controllo e sul piano dei consumatori. Sul piano dei dati si esaminano le fonti dei
dati utilizzate. Sul piano del controllo si analizzano le modalità di utilizzo dei dati, di creazione
delle informazioni e si illustra cosa accade quando si giunge a un risultato o a una
conclusione. Sul piano dei consumatori si osserva il rapporto di questi ultimi con il processo
di analisi dei dati, nella consapevolezza che spesso i consumatori sono i creatori dei dati
e solo a volte i proprietari.
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Figura 3.
Evoluzione dei Big Data a livello di settori.
Fonte: Cisco IBSG, 2012
●
Oggi la maggior parte dei settori si trova nel pieno della prima fase. I dati sono in larga
misura suddivisi in compartimenti stagni all'interno delle singole unità aziendali
e vengono utilizzati principalmente per creare report ex post. I dati vengono compilati
dopo l'evento, ma l'impatto di tali report sulle decisioni è indiretto. I consumatori, da
parte loro, hanno scarso controllo (e scarsa consapevolezza) dei propri dati. La loro
preoccupazione principale riguarda la sicurezza e l'integrità dei dati e prevale una
vaga sensazione di un loro potenziale uso improprio.
●
Con la seconda fase, il piano dei dati si sposta da una rigida suddivisione
a compartimenti stagni a una situazione in cui le informazioni possono passare da un
compartimento all'altro all'interno dell'azienda ed essere trasferite a un repository
comune. Una volta lì, il set molto più ampio di dati raccolti può essere analizzato
e condiviso per processi decisionali più efficaci. E, sul piano del controllo, nuove
informazioni si traducono in azioni. Anziché semplici informazioni su una variabile, più
variabili e considerazioni possono generare un allarme in grado di attivare una
modifica (ad esempio l'ordine di un prodotto in inventario o l'invio di un buono a un
cliente). Dal punto di vista dei consumatori, in questa fase cresce l'impressione che
concedere l'accesso ai dati personali potrebbe avere i suoi vantaggi. I consumatori
possono scegliere tra opzioni di adesione volontaria per determinare le modalità di
utilizzo dei propri dati.
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●
Con la terza fase i dati vengono raccolti, condivisi ed elaborati a livello dell'intero
ecosistema. Le aziende possono utilizzare solo i propri dati, ma anche una miriade di
informazioni di terze parti, tra cui modelli meteorologici, indicatori economici, vendite
al dettaglio "anonimizzate", traffico sui social media, ecc. In questa fase, le aziende
usano i dati in processi sempre più complessi per eseguire l'analisi predittiva,
prevedendo cioè gli eventi prima che si verifichino. Una volta trasmesse queste
informazioni, l'azienda può adottare provvedimenti automatici in tempo reale anche
senza intervento umano (ad esempio reinstradando il traffico o riordinando la merce).
Con la terza fase i consumatori fanno propria l'idea che esistono opportunità per
creare valore dai propri dati personali. Stabiliscono policy di utilizzo, confidando che
vengano messe in pratica nell'intero ecosistema. L'aumento della trasparenza a livello
di ecosistema accresce la sicurezza dei consumatori, che constatano le modalità di
utilizzo dei loro dati. Molti entrano volontariamente in un mercato in cui i propri dati
costituiscono un prodotto dotato di valore, con benefici tangibili.
Tutte queste idee si stanno diffondendo e, in base a quanto rilevato da Cisco IBSG, stanno
già avendo un impatto. Con il passaggio dalla prima alla terza fase, i vantaggi aumentano, ma
i problemi possono acuirsi.
Problemi sulla strada verso un mondo abilitato per i Big Data e loro
risoluzione
Con i Big Data l'obiettivo finale è raccogliere e archiviare i dati, individuarne il significato ed
estrarne valore. Allo stato attuale delle cose, l'ecosistema dei Big Data appare frammentato.
Non mancano però le potenzialità per orchestrare tutti gli aspetti dell'ecosistema,
consentendo a chi crea i dati e a chi ne beneficia di collaborare in armonia, con un livello di
fiducia molto più elevato.
Ma esaminiamo i fattori chiave di successo per altri ecosistemi complessi, quali evasione
delle transazioni finanziarie, roaming cellulare, interscambio elettronico di dati, caselli
autostradali automatizzati e cartelle cliniche elettroniche. Dalla nostra ricerca emerge come
gli ecosistemi complessi abbiano bisogno di entità esterne per svolgere funzioni a valore
aggiunto allo scopo di favorire partnership, innovazione, governance e scala.
In alcuni ecosistemi a tale scopo sono nati "intermediari" incaricati di garantire il successo
dei propri settori: TransUnion in quello bancario, Syniverse Technologies per il roaming
mobile e RosettaNet per la gestione della supply chain. Altri settori, ad esempio i caselli
autostradali automatizzati in Europa e le cartelle cliniche negli Stati Uniti, sono invece rimasti
indietro. In questi casi nessun organismo si è reso disponibile a (o è stato in grado di)
assumersi il ruolo di infomediario, con un conseguente rallentamento dei progressi.
Cisco IBSG è convinto che nell'ecosistema di analisi dei Big Data un intermediario o più
infomediari diventeranno necessari affinché il settore sfrutti appieno il proprio potenziale e si
tenga al passo con la rivoluzione dei Big Data. Cisco ritiene che l'infomediario dei dati debba
svolgere quattro mansioni (vedere la figura 4 e i paragrafi successivi):
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Figura 4.
Ruolo degli infomediari dei dati.
Fonte: Cisco IBSG, 2012
1. Partnership: per un ecosistema redditizio. È necessario spostare i dati dalla loro
origine a dove generano valore, mitigando i timori in termini di privacy e sicurezza nel
corso dell'operazione. Oggi, tuttavia, non esiste un mercato redditizio in cui
condividere una vasta gamma di fonti di dati e trarne beneficio. Ciononostante, gli
innovatori stanno scoprendo il valore di dati variegati. Target, ad esempio, ha
eseguito un accurato data mining delle abitudini di consumo delle clienti incinte, dal
momento che prima e dopo il parto si aprono straordinarie opportunità per
fidelizzare nuovi clienti. Come suggerito dalla rivista Forbes, Target potrebbe
condividere questo prezioso database di informazioni con altre aziende nelle
9
circostanze appropriate e nel mercato adeguato. E svariate compagnie di
assicurazioni stanno ampliando i propri dati sulle richieste di risarcimento con
database di terze parti tra cui social media e fonti settoriali di rilevamento delle
anomalie progettate per individuare nuovi modelli di frode.
9
"How Companies Learn Your Secrets (Come le aziende scoprono i tuoi segreti)", Charles Duhigg, New York
Times, 16 febbraio 2012; "How Target Figured Out a Teen Girl Was Pregnant Before Her Father Did (Ecco come
Target ha scoperto che una teenager era incinta prima di suo padre)" Kashmir Hill, Forbes, 16 febbraio 2012.
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Ciononostante, oggi le aziende devono ancora sviluppare da sole gli strumenti per
utilizzare dati esterni. Gli infomediari dei dati, invece, potrebbero identificare il valore,
individuare la fonte, portare a termine gli accordi giuridici/economici, nonché
perfezionare e standardizzare il formato dei dati in modo da renderlo compatibile
con i sistemi interni. Gli infomediari dei dati favorirebbero la condivisione dei dati in
tutto l'ecosistema, dando vita a un punto di smistamento e a un mercato per lo
scambio di dati all'interno di uno stesso settore e tra settori distinti.
Semplificherebbero inoltre enormemente il processo contorto che si trovano ad
affrontare le aziende che cercano di trarre beneficio per la prima volta dai Big Data, in
particolare le imprese più piccole che non rientrano tra le poche già impegnate in
ingenti investimenti nei Big Data. Per facilitare le cose, gli infomediari dei dati
potrebbero creare standard condivisi e identificare chi desidera acquistare i dati
e come può trarne valore.
2. Innovazione: trarre valore da un mare magnum. Per l'utente finale, acquisire valore
in uno tsunami di dati può essere come cercare il proverbiale ago nel pagliaio. Molte
aziende si trovano in difficoltà anche solo a provare a gestire grandi quantità di dati,
figurarsi se si trovassero a dover creare valore da un'informazione isolata.
Incaricandosi delle mansioni di gestione e autenticazione dell'identità, l'infomediario
dei dati consente alle imprese di sperimentare in modo più agevole. Una volta
autenticati, i dati potrebbero essere trasportati e condivisi ovunque. Dal punto di vista
del consumatore, ad esempio, sarebbe possibile trasferire le informazioni archiviate
su Facebook in Myspace o Amazon senza doverle ricreare ogni volta.
3. Governance: allineamento interno ed esterno delle risorse. Qualcuno deve
unificare l'ecosistema dei Big Data, attualmente così frammentato. Poiché i dati
attraversano svariate stazioni intermedie (sia interne che esterne), una mancanza di
organizzazione e governance blocca il percorso che conduce al valore. Per
contrastare questo fenomeno, l'infomediario dei dati allineerebbe le risorse (interne
ed esterne, pubbliche e private) per creare armonia in una struttura cloud comune.
Questo approccio proteggerebbe i dati da eventuali sabotaggi, tranquillizzando al
contempo le agenzie governative circa la correttezza del loro impiego. Da una
recente analisi di Facebook, ad esempio, sulla questione della tutela della privacy si
addensano ombre minacciose. L'infomediario potrebbe contribuire a stabilire
standard per il settore, facendo in modo che i dati di Facebook non vengano
percepiti come qualcosa di distruttivo ma di valore, da utilizzare in base ai desideri
dei consumatori. Conquistandosi la fiducia di consumatori e operatori dei Big Data,
gli infomediari dei dati metterebbero a disposizione una quantità ancora più ingente
di dati da analizzare, stimolando ulteriori misure in tempo reale.
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4. Scala: alle prese con i requisiti di elaborazione. Il prezzo della gestione dei Big Data
risulterà proibitivo per molte aziende, rendendo necessario l'intervento di servizi di
terze parti. Senza l'accesso a capacità su vasta scala, interne o esterne che siano,
presto la gestione dei dati va incontro a colli di bottiglia. E anche se la capacità di
archiviazione interna viene portata a livello di petabyte, il contemporaneo afflusso di
richieste di analisi di dati può comunque esaurire un sistema. L'infomediario dei dati
avrebbe un ruolo cruciale nella gestione di enormi volumi di dati. Offrirebbe infatti
metodi di archiviazione più scalabili ed economici, contribuendo all'importantissima
elaborazione dei dati. Le varie Apple, Amazon e Facebook investono già in queste
risorse, riuscendo ad analizzare i dati in tempo reale man mano che vengono creati.
Il ruolo di infomediario dei dati può essere assunto da tutta una serie di soggetti, tra cui
provider di servizi, società di IT, banche, aziende, società Web 2.0, agenzie governative
o nuove start-up. Il futuro successo dei Big Data dipende dalla capacità di queste figure di
rimuovere collettivamente i problemi indicati in precedenza.
Un salto nel buio alla scoperta dei Big Data: un appello ai responsabili
decisionali
I leader aziendali stanno iniziando a chiedersi dove entrare nel mondo dei Big Data e fin
dove avventurarsi. Di seguito vengono riportate alcune opzioni che i responsabili decisionali
dovranno prendere in considerazione:
●
Sperimentare nella prima fase. L'azienda può continuare a raccogliere dati in modo
selettivo per singole applicazioni indipendenti, ad esempio per la definizione dei
prezzi, ed estrarne valore laddove possibile.
●
Passare alla seconda fase. In questa fase l'azienda può scegliere di passare a una
dimensione più ampia, dal pensiero tattico all'utilizzo strategico dei dati. È possibile
che la strategia si limiti ad attività interne, ma si registrano un impegno e un
investimento volti a differenziare l'esperienza del servizio attraverso l'analisi dei dati
e la risoluzione proattiva.
●
Pensare "esternamente". In questa fase l'azienda si rende conto che la marea di
informazioni ora elaborate in modo più efficiente e perspicace potrebbe essere utile
anche ad altri. Così, un soggetto all'interno di un ecosistema potrebbe vendere i propri
dati di geolocalizzazione a un altro operatore, ottenendo in cambio ricavi per i propri
servizi. Wal-Mart, ad esempio, potrebbe decidere di vendere i propri dati sulle vendite
al dettaglio a Virgin Media. Analogamente, Amazon potrebbe affittare parte della
propria capacità di cloud computing supplementare a piccole e medie imprese che
altrimenti non avrebbero accesso a tale infrastruttura.
●
Diventare infomediari dei dati. È possibile che determinate aziende aspirino
a diventare la figura di maggior fiducia del settore, l'infomediario dei dati. In questa
fase possono contribuire a rimuovere gli ostacoli, a fare da ponte tra i vari settori,
a offrire nuovi servizi e a fornire protezione e sicurezza.
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La strada per il successo con i Big Data
Man mano che Cisco IBSG progetta l'evoluzione futura dei Big Data, definirà i compromessi
strategici che dovranno essere presi in considerazione dalle aziende per massimizzare
I potenziali vantaggi. In particolare, Cisco IBSG è convinto che la rapida espansione
dell'importanza dei Big Data presenti notevoli opportunità per i potenziali infomediari dei
dati. E mentre il mercato si avvia verso un punto di flesso cruciale, passando da un'analisi
rivolta all'interno a un modello associato e contestuale, è questo il momento di agire.
Le aziende possono comunque trasformare i propri sistemi di analisi dei dati, anche
scegliendo di mantenere una strategia rivolta all'interno. Tuttavia molte trarranno benefici da
una strategia e una prospettiva maggiormente rivolte verso l'esterno, condividendo dati
e informazioni nell'intero ecosistema. Altre, in particolare i provider di servizi di rete (con il
loro accesso end-to-end alla rete), potrebbero assumere il ruolo di infomediari dei dati,
seminando armonia, fiducia, innovazione ed efficienza nel labirinto dell'ecosistema dei Big
Data.
Dal punto di vista di Cisco IBSG, la questione non è se la maggior parte delle aziende debba
o meno investire nel futuro dei Big Data, ma fino a che punto tali aziende debbano spingersi
in questo campo. Come quegli aspiranti magnati che un tempo ponderavano i costi
e I potenziali benefici di avviare un'attività petrolifera, oggi i responsabili decisionali sono alle
prese con la sfida di massimizzare il valore ricavato dall'era dei Big Data, ormai alle porte,
a qualsiasi livello scelgano.
Come alla fine del XIX secolo, l'entità della potenziale ricompensa è difficile da ignorare.
Riconoscimenti
Gli autori desiderano sottolineare i preziosi contributi forniti alla stesura del presente
documento da Neeraj Arora, Marc Latouche, Thomas Renger, Rob Rowello e Evgenia
Ryabchikova.
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