Ricerca e sperimentazione alla base del tuo Laboratorio di Innovazione

L'evoluzione legata ai Big Data, all’IoT e alla digitalizzazione del mondo hanno indotto molte aziende a implementare Hadoop come ecosistema abilitante e prerequisito alle opportunità nascoste nel dato digitale. Spesso l’adozione del nuovo paradigma fatica a produrre il valore atteso in tempi rapidi e molte imprese dichiarano di trarre poco vantaggio dai Big Data e grande difficoltà nel diffondere l’uso di Hadoop nelle diverse aree aziendali.

Ottimizzare l’esistente o trasformare?

Molti IT manager scelgono Hadoop per risponde alle numerose richieste interne di modernizzazione (innovazione) in termini di efficienza e performance. Un esempio tipico è quello di riversare un intero data warehouse all’interno del Data Lake, per consentire successivamente agli utenti la possibilità di recuperare più velocemente un maggior numero di informazioni.

Questa tipologia di utilizzo ha benefici immediati e, allo stesso tempo, un enorme rischio: focalizzarsi sull’ottimizzazione e la conservazione dell’esistente perdendo così l’opportunità di incidere sostanzialmente sul modo di essere e di operare dell’intera organizzazione. L’uso dei Big Data porta valore quando gli stessi vengono scelti per essere inseriti nei processi, servizi e modelli di business. Il paradosso è usare Hadoop senza produrre l’innovazione sufficiente a restare competitivi nel contesto globale e digitale.

L’altra tipologia di utilizzo di Hadoop è quella di estrarre (maggior) valore dai Big Data, attraverso gli advanced analytics. Esempi tipici possono essere i motori di raccomandazione basati sul comportamento degli utenti, o modelli predittivi che con i dati dell’IoT imparano a indicare le componenti a maggior rischio di rottura in un dato momento. In questo caso il focus è produrre una conoscenza più profonda e utile a stimolare innovazione e miglioramento nei servizi ai clienti, nei modelli di business e nel design dei prodotti.

Un utilizzo, questo, ad alto valore, ma più difficile da raggiungere in quanto, alle sfide tecnico - architetturale legate ad Hadoop, si aggiungono sfide più complesse:

  • Necessità di skill adeguati sugli analytics e sugli specifici strumenti analitici
  • Individuazione di business case basati sui Big Data, che siano effettivamente realizzabili nella propria azienda e che abbiano un ritorno adeguato nei tempi e in termini economici.

Una bussola per orientarsi e decidere

Ogni reale innovazione passa dalla ricerca e dalla sperimentazione, perciò le aziende che vogliono usare i Big Data per innovare, devono poter fare ricerca e sperimentazione sui Big Data. I “laboratori di innovazione” sono ambienti dove fare esplorazione (statistica) su dati tradizionali e dati nuovi e dove realizzare prototipi di modelli analitici su Hadoop. Luoghi dove si possa “fallire in libertà” ovvero stabilire che il “caso d’uso” non è applicabile in azienda, purché questo si possa scoprire rapidamente e si possa passare al caso successivo.

Creare un Big Data Innovation Lab significa sperimentare idee in grado di produrre cambiamenti dirompenti, non solo miglioramenti incrementali. E per questo sono necessarie competenze specifiche e strumenti adeguati.

Ottieni piu valore da Hadoop

SAS Lab for Hadoop è un laboratorio analitico specifico per i Big Data per permettere alle aziende che hanno Hadoop o che lo stanno sperimentando, di svolgere in autonomia le seguenti attività:

  • Accesso, Discovery e Analisi dei Big Data
  • Analisi interattive per l’identificazione e definizione di modelli predittivi
  • Produzione e delivery di report e cruscotti sulle loro analisi

Il tutto riducendo la necessità di skill tecnico-informatici e più in generale la necessità di scrivere codice.

SAS Lab for Hadoop

Ma quali sono i vantaggi del cliente finale nell’implementare SAS Lab for Hadoop?

  • Riduzione della complessità legata alle attività di preparazione dati e analisi su Hadoop
  • Identificazione veloce di prototipi da portare in produzione con conseguente recupero di investimenti in Big Data in termini di crescita e nuovi ricavi
  • Sperimentazioni più agevoli e efficaci

Più in generale, maggior consapevolezza e voglia di produrre in modo continuo modelli analitici per il proprio business

 

SAS Lab for Hadoop

Parola d’ordine: innovazione continua

Grazie all’introduzione di SAS Lab for Hadoop, i clienti che utilizzano o stanno pensando di utilizzare Hadoop potranno:

1

Accelerare l’adozione di Hadoop in azienda - SAS Lab for Hadoop aumenta il numero di utenti che possono sfruttare Big Data e Hadoop a fini di business

2

Accelerare o introdurre la vera adozione degli Analytics in azienda Utenti e Data Scientist (anche se non esperti di SAS) possono utilizzare gli Analytics di SAS per produrre e condividere analisi anche su dati attualmente in Hadoop

3

Favorire ricerca ed innovazione Data-Driven - SAS Lab for Hadoop introduce le seguenti opzioni:

  • Prototipazione rapida
  • Approcci ripetibili
  • Ampia varietà di use-cases applicabili
  • Accesso a una maggiore varietà di informazioni

4

Accrescere il valore dei propri dati - Attraverso gli analytics è possibile estrarre valore sia dai dati tradizionali, sia da quelli provenienti dal mondo digitale.

In definitiva, organizzare SAS Lab for Hadoop significa introduttore un motore interno per l’innovazione continua di tutta l’organizzazione.

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