I social network e i canali tradizionali di acquisizione delle informazioni, costituiscono le principali fonti di accumulo dati. L’uso appropriato del dato e l’utilizzo nei processi aziendali incrementano il valore del business. Ma cosa si può realizzare con i big data concretamente? Un’esperienza sul campo. Slide mostrate durante il Palazzolo Digital Festival 2013 (PDF13). Per maggiori informazioni sull’evento: http://www.palazzolodigitalfestival.it/

1. LE OPPORTUNITÀ DEI
BIG DATA
Palazzolo Digital Festival 2013
Vincenzo Manzoni
vincenzomanzoni.com

2. Big Data

3. Big Data

4. Big Data

5. Big Data
n. Computing data of a very large size, typically to the extent that its manipulation and
management present significant logistical challenges; (also) the branch of computing
involving such data.
Oxford English Dictionary, 2013

6. L’ORIGINE DEL TERMINE
Usato per la prima volta nel 2008 nel
Computing Community Consortium.
Stati Uniti
Italia

7. LE 3V
Volume
Velocità
Varietà

8. VOLUME
Volume
Velocità
Varietà
Informazione prodotta in un giorno
2.5 miliardi di GB
(il 20% di tutta la conoscenza umana
nel 1999!)
532.000.000 di DVD
Se impilati, 640 km!
In un anno, raggiungerebbero il 60%
della distanza Terra - Luna
Fonte: Harvard Business Review,“Big Data: the management revolution”, ottobre 2012.

9. VELOCITÀ
Volume
Velocità
Varietà
600.000 acquisti con carte di credito
In un minuto
204.000.000 e-mail inviate
48 ore di video suYouTube
100.000 tweet
2.200.000 azioni su facebook

10. VARIETÀ
Volume
Velocità
Varietà
Fonte: Mobile Millennium, UC Berkeley.

11. LE 3V
Volume
Velocità
Varietà
MB GB TB PB
periodico
a lottiquasi tem
po
reale
tem
po
reale
tabelladatabase
foto
/ video
social
sensori

12. LE NUOVEV
Veracità
Visualizzazione

13. LE NUOVEV
Veracità
Visualizzazione

14. LE NUOVEV
Veracità
Visualizzazione

15. VISUALIZZAZIONE

16. Migliore informazione
Nuove analisi dati
Informazioni real-time
Influsso sui dati dalle nuove tecnologie
Forme non tradizionali di media
Grandi quantità di dati
L’ultima moda
Social media
0% 5% 10% 15% 20%
7%
8%
10%
13%
13%
15%
16%
18%
IN COSA CONSISTONO?
Fonte: IBM,“Analytics:The real-world use of big data”, 2012.

17. LE FONTI
Transazioni
Log
Eventi
E-mail
Social network
Sensori
RFID e POS
Testo libero
Geografici
Audio
Fotografie / video
0% 23% 45% 68% 90%
24%
38%
40%
41%
41%
42%
43%
57%
59%
73%
88%
Fonte: IBM,“Analytics:The real-world use of big data”, 2012.

18. Le opportunità

19. L’HYPE CYCLE DEI BIG DATA
GARTNER, 2011
Fonte: Gartner.

20. L’HYPE CYCLE DEI BIG DATA
GARTNER, 2012
Fonte: Gartner.

21. L’HYPE CYCLE DEI BIG DATA
GARTNER, 2013
Fonte: Gartner.

22. LE OPPORTUNITÀ
1. I big data applicati alla sanità
possono far risparmiare agli Stati
Uniti 300 B$ in efficienza.
2. L’Europa può risparmiare 149 B$
in costi di amministrazione e
governo.
3. Solo negli Stati Uniti serviranno nel
breve periodo 1.5+ M di data
scientist e data manager.

23. NUOVE (?) PROFESSIONI
• I bit sono inutili senza qualcuno che li sappia interpretare!

24. I “DATA PRODUCT”
Cose che si conoscono
Cose che non si conoscono
Domande che ci si
fanno
Domande che non ci
si fanno
Business
intelligence
Data
Discovery
Analista dati
Data Scientist

25. LE OPPORTUNITÀ
Per le aziende

26. NUOVE TECNOLOGIE
Sorgente: Forbes.com

27. E-COMMERCE
Sistema di raccomandazione

28. ADVERTISING

29. SANITÀ
Healthcare
SENSEable City Lab, MIT. Health Infoscape, 2011.

30. SENSEable City Lab, MIT. Women’s health connections, 2011.
SANITÀ
Healthcare

31. FINANZA
Sentiment Analysis

32. SCIENZA

33. POLITICA

34. SPORT

35. LE OPPORTUNITÀ
Per i professionisti e i privati

36. DATA JOURNALISM
Data
Selezione
Visualizzazione
Storia
Valore crescente per il pubblico

37. DATA JOURNALISM
Fonte:TheGuardian.

38. DATA JOURNALISM

39. DATA JOURNALISM
The Data Journalism Handbook può essere consultato a http://datajournalismhandbook.org.

40. GLI OPEN DATA

41. LE MINACCE

42. IL ROI DEI BIG DATA
€ 0
€ 1,00
€ 2,00
€ 3,00
€ 4,00
Ritorno per 1 € investito Ritorno atteso in 3-5 anni
€ 3,50
€ 0,55
Fonte:Wikibon,“Enterprise struggling to derive maximum value form Big Data”, 2013.

43. Big Data

44. Big useless Data

45. I CASI DI INSUCCESSO
1. Assenza di figure con la professionalità necessaria
2. Uso di tecnologie grezze e immature.
3. Mancanza di un business case specifico!

46. I CASI DI SUCCESSO
1. Progetti non sponsorizzati da IT, ma da dipartimenti di line-
of-business come marketing o logistica.
2. Focus su un caso d’uso piccolo, ma strategico.
3. Iterare e crescere sulla base dei risultati precedenti.

47. L’ALGORITMO PER IL SUCCESSO
Contesto di business ben definito
Giuste domande
Risposte
Sorgenti dati di valore

48. LA FORMAZIONE

49. LA FORMAZIONE... IN ITALIA
Adnkronos, Ict: al via a Milano il nuovo centro per l’innovazione, 17 giugno 2013.

50. PER APPROFONDIRE

51. LE OPPORTUNITÀ DEI
BIG DATA
Palazzolo Digital Festival 2013
Vincenzo Manzoni
vincenzomanzoni.com