Teradata, ma questi sono Big Data oppure opere d’arte?

Teradata, ma questi sono Big Data o opere d’arte?

Enrico Galimberti, Director Professional Service Teradata Italia, evidenzia i temi del cambio culturale che le aziende devono operare per diventare “data-driven”.
Non solo, l'analisi visuale non è solo un mero metodo per ridurre la complessità dei dati, ma può trasformarsi in visualizzazioni grafiche artistiche, come dimostra il lavoro analitico intensivo di “Art of Analytics”.

Se la vostra azienda non si preoccupa del suo potenziale Big Data, i vostri colleghi stanno trascurando l’azienda, perché le aziende data-driven hanno un ROI molto più elevato rispetto ai concorrenti: è un dato di fatto! E la chiave per massimizzare il potenziale dei vostri dati sta nella quarta 'V' dei Big Data: 'Valore'. O meglio, nella combinazione del 'Valore' con il 'Time-to-Market'. Ora, per la maggior parte delle aziende la concorrenza basata sui dati rappresenta una sfida enorme; specialmente se adottano l'approccio tradizionale allo sviluppo di prodotti e servizi, spesso complicato e tortuoso. In genere, per un team IT di 'ultima generazione' possono essere necessari da sei mesi a un anno (o anche più) per ottenere risultati, un lasso di tempo enorme che li lascia impotenti di fronte a chi è capace di essere più agile e di tracciare strade nuove.

Teradata, ma questi sono Big Data o opere d’arte?

La strada più veloce per generare valore
In un ambiente statico come questo, la lentezza di svolgimento del progetto spesso porta a consegne incomplete (numeri, KPI, insight, ecc). Inoltre, il team dovrà affrontare la spinosa questione di cosa succede se lo sviluppo non riesce a confermare l’assunto iniziale; oppure a quali conseguenze si va incontro se l'investimento non viene immediatamente azzerato (tramutandosi in un vero e proprio spreco di denaro). Risulta chiara la necessità di un approccio più fresco, più vigoroso: un approccio radicale in cui l'innovazione è il catalizzatore per una riduzione sostenibile dei costi di sviluppo, delle scadenze e relativi tempi di consegna, e del time to market per gli insight, oltre che per l’aumento del valore di business. Perché in mercati in cui Big Data e IoT, insieme a tecnologie e modelli di business rivoluzionari, stanno innescando cambiamenti senza precedenti, ridurre il time-to-market degli insight ricavati dai dati può fare la differenza tra successo e fallimento.

Sapere ciò che ancora non si conosce... ne vale la pena!
Quando si parla di progetti a cui dare corso e di decisioni da prendere, è necessario capire il più velocemente possibile su cosa concentrarsi esattamente e cosa invece evitare, in modo da poter indirizzare le proprie risorse nei settori più redditizi e produttivi. Ciò richiede un tipo di approccio diverso alla R&S: eseguire ricerche più approfondite e ridurre drasticamente i tempi di sviluppo, il che non è poi così folle come sembra. Questo approccio discovery-driven segue gli stessi principi di iterazione rapida adottati dalle aziende farmaceutiche (sviluppo di nuovi farmaci), da McDonald (nuove ricette), e dalla maggior parte delle altre aziende che sviluppano proprietà intellettuali nuove e di successo. Provare, fallire, ripetere. Provare, fallire, ripetere fino a trovare un caso aziendale data-driven che generi un valore reale così interessante da garantirne la realizzazione.

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Generare informazioni strategiche più velocemente
Un approccio di iterazione rapida offre un trampolino di lancio per una redditività più efficace e sostenibile. Il problema è che provoca anche grandi cambiamenti, che possono rivelarsi problematici. L’intera operazione potrebbe avere bisogno di essere ripensata. Il che potrebbe far paura... Ma in realtà non è così difficile come si potrebbe pensare, tanto più che la scienza dei dati fornisce gli strumenti necessari per scoprire il valore di business nascosto nei dati. È proprio questo il punto. Per generare il maggior valore possibile è necessario conoscere a fondo i propri dati. L’analisi visuale poi è in grado di aumentare le conoscenze aziendali, fornendo chiarezza e un time-to-market più breve nel ciclo di sviluppo di informazioni strategiche.

Analytics: creare una cultura
Più velocemente si identifica il valore nascosto nei dati, maggiore sarà (potenzialmente) il ROI. A tal fine, l’analisi visuale va dritta al punto, offrendo un metodo di scoperta semplice e veloce capace di ridurre la complessità dei dati. Le visualizzazioni creative dei risultati, come le immagini della raccolta Art of Analytics, semplificano la comprensione delle implicazioni. Detto questo, un metodo rimane comunque solo un metodo. Per prosperare, la vostra azienda ha bisogno di stabilire una cultura d'avanguardia; una cultura degli analytics che incoraggi l’intero team a pensare fuori dagli schemi. Il che implica assegnare i progetti alle persone giuste attivando i giusti processi – siano essi analitici o fail-fast – con la giusta tecnologia, la giusta metodologia, e i giusti incentivi, senza timore di fallire.

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Art of Analytics
Art of Analytics è una serie di visualizzazioni grafiche dei dati tratti da casi d'uso reali e presentati come opere d'arte a tutti gli effetti. Accanto a ciascuna immagine sono elencati in dettaglio i vantaggi pratici ottenuti dall'azienda in questione. Queste opere d'arte mozzafiato sono il frutto di un lavoro analitico intensivo finalizzato alla creazione di un ritorno economico e alla risoluzione di problemi di business reali. Il processo di visualizzazione implica l’interrogazione di diversi tipi e quantità di dati attraverso un mix personalizzato di strumenti e metodi di analisi.