Analytics: analisi, modellizzazione, decisione, azione.

Cosa ci faccio con i miei dati?

Evidenze quantitative

La statistica consente di prendere decisioni basandosi sul supporto dei dati e della loro analisi. Qualsiasi ambito di business ha a che fare con i dati: li accumula, e li interpreta. L’obiettivo è quello di trasformare gli stessi dati da semplice accumulo a fonte di informazione.

Analytics

L’ambito degli Analytics è proprio quello di estrarre valore dal dato. A mezzo di tecniche statistiche avanzate che aprono la strada ad un utilizzo più proficuo dei numerosi silos di dati disponibili.

Cosa puo fare Omigrade

Omigrade aiuta le aziende ad organizzare, interpretare e presentare i propri dati. Con scopi differenti.
Dalla semplice analisi descrittiva alle tecniche più sofisticate di modellizazione predittiva. Grazie ai propri data scientist, Omigrade riesce ad affrontare sfide negli ambiti più disparati.

Analytics e approccio al prodotto

Omigrade può abilitare i propri clienti ad un approccio utile all’innovazione di prodotto. In questo ambito rientrano le attività di analytics volte all’analisi di utilizzo del prodotto, alla previsione di quando si guasterà, al modo nel quale si possono manutenere in modo efficace.
Inoltre gli analytics sono utili anche per informare i clienti in merito al loro comportamento rispetto ad un certo prodotto. Il monitoraggio remoto delle prestazioni di un prodotto e la relativa segnalazione in merito alla necessità di un intervento può risultare difficoltoso se non si ha dimestichezza con gli analytics.

Quale obiettivo vi ponete?

Ridurre i costi? Risparmiare sui tempi? Ausilio alle decisioni? Nuove offerte? Nuovi progetti? E’ importante stabilire cosa pensate di ottenere dai big data. Questo aspetto ha impatti seri sia sul risultato finale che sul processo di implementazione. Anche su questo punto Omigrade è in grado di assistere i propri clienti.

Le aziende devono essere in grado di dosare il giusto mix di approccio alla gestione e all’analisi dei dati, adottando una strategia passiva per quanto riguarda la temi legati alla salvaguardia del business, e una strategia attiva per quanto riguarda temi che consentano al business di svilupparsi.

Data Scientists

Lo scienziato dei dati

Il data scientist ha la peculiarità principale di estrarre valore e informazione, dal flusso di dati disponibile. I dati sono una rappresentazione puntuale di un fatto. Attraverso la sola osservazione non è possibile trarre valore o prendere decisioni.
le informazioni sono costituite da dati attraverso un processo di arricchimento degli stessi: devono essere qualificati, contestualizzati, corretti, modellizzati, analizzati e sintetizzati.
Attraverso questo processo si ottiene la conoscenza che è un mix di informazioni adattate al contesto.
La realtà viene così correttamente interpretata attraverso la conoscenza che utilizza le informazioni come mezzo di interpretazione.

Per fare tutto ciò servono professionalità dedicate con competenze specifiche in ambito scientifico: statistica, machine learning, scienza delle reti. Nello sviluppo software. Nella gestione dei database e in quella delle infrastrutture. E infine ma non ultimo, nella visualizzazione dei dati. Omigrade metta a disposizione data scientist di formazione universitaria che mantengono un forte legame con il mondo accademico in modo da essere sempre aggiornati in fatto di modelli e strumenti statistici.

Quali gli ambiti di applicazione

La modellizzazione statistica ha una sua collocazione ben precisa nel ciclo di vita del processo di analisi dei big data.

Omigrade è in grado di assistere i propri clienti durante tutto il processo che si compone di step differenti:

Acquisizione dei dati, preparazione, integrazione, analisi e presentation.

E’ lo step di analisi e modellizzazione quello in cui Omigrade vuole distinguersi e per questo motivo, abbiamo stretto partnership con importanti player dello scenario nazionale e internazionale in modo da essere in grado di offrire tutta la pipline di processo fornendo ai clienti la miglior soluzione attraverso un interlocutore unico.

Gli ambiti di applicazione sono diversi, e tra questi i più importanti coperti da Omigrade sono:

  • Bank and Finance (credit risk, churn analysis, next product, prevenzione delle frodi, selezione portafoglio investimenti (azioni, obbligazioni, valute)).
  • Assicurazioni (analisi del rischio, prevenzione delle frodi).
  • Industry (manutenzione preventiva, ottimizzazione dei processi produttivi, gestione ottimale del magazzino).
  • Pubbllica amministrazione.
  • Customer analysis (comprensione del comportamento, classificazione, riduzione dell’abbandono, cross selling).
  • Spatial intelligence.

 

 

Architettura “data lake”: un caso d’uso applicato al settore banking.

Il settore bancario nazionale si sta dotando o si è attrezzato con “sistemi big data”, utilizzando principalmente distribuzioni Hadoop commerciali abbinate a tool appartenenti allo stesso ecosistema (es: Spark).

Spesso tali sistemi sono realizzati allo scopo di effettuare analisi (anche tradizionali)  che incontrano limiti tecnici a causa della mole incredibilmente elevata di dati. Un’esigenza può riguardare l’estensione di analisi aggregate a livelli di granularità più fine o l’estensione della finestra temporale utilizzabile, raggiungendo profondità storiche precluse ai sistemi tradizionali.

Ad esempio la disponibilità di dati risalenti a più di due anni è spesso resa difficile da sistemi legacy, con tempistiche di recupero dell’ordine di qualche giorno. Un’architettura basata su tecnologie “big data” consente una storicizzazione adeguata e tempi di recupero delle informazioni misurabili in minuti.

Un altro esempio lo si riscontra laddove siano già attivi modelli di analisi predittiva basati su paradigmi tecnologici di vecchio tipo. Gli strumenti dell’ecosistema hadoop, riescono a ottimizzare l’esecuzione ad esempio di market targetting, churn o clustering in dimensioni temporali dell’ordine di minuti.

Altri classici campi di applicazione riguardano analisi legate a strumenti che consentano di elaborare i testi. Tipico è il progetto realizzato al fine di recuperare informazioni anche dai campi descrittivi. Spesso ad esempio vengono indagate le causali dei bonifici per riuscire a classificare gli stessi e avere informazioni sulle abitudini dei clienti.

Omigrade è in grado di assistere i propri clienti durante tutto il processo di adozione di tecnologie mirate all’utilizzo e al management dei dati. Una delle recenti realizzazioni ha visto la creazione di un’architettura che nei sistemi informativi aziendali e bancari è deputata alla raccolta e all’elaborazione dei big data.

Il “data lake”

Tale architettura si compone di vari elementi che sono in grado di assistere all’intero ciclo di vita dei dati. All’interno del data lake i dati giungono grazie ad appositi strumenti di ingestion che parcheggiano i dati (spesso in forma grezza), e li rendono disponibili per le trasformazioni atte alla loro analisi. Su questo strato di dati appositamente predisposto, gli strumenti di analytics accedono per effettuare le loro analisi.

Le principali carateristiche di un data lake:

  • centralizzazione del dato: fonti, partitari o sottosistemi che siano, il data lake realizza l’unico luogo dove è disponibile il dato per tutti.
  • conservazione di tutti i dati con profondità storica potenzialmente infinita.
  • il formato di salvataggio dei dati è quello originale. un data lake supporta ogni tipo  di formato. anche dati che non hanno formato.
  • schema on read: il data lake consente di attribuire uno schema al momento dell’utilizzo del dato, senza che sia necessario attribuirne uno nel momento del caricamento
  • estrema flessibilità

I presupposti per un buon progetto

  • avere un processo di governo dei dati, che induca ordine nell’accumolo degli stessi nel data lake.  spesso si stabiliscono protocolli precisi di identificazione del dato, di ingestion, e di trasformazione dello stesso, affiancando al processo, la produzione di metadati utili alla ricerca e comprensione dei dati stessi.
  • implementare meccanismi di sicurezza e di autorizzazione, per l’accesso, e la lettura dei contenuti.

Omigrade ha già realizzato progetti di questo tipo ed è disponibile in questo senso ad affiancare i propri clienti nella realizzazione dei loro percorsi di razionalizzazione dei dati.

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