Big Data Analytics con Exprivia.
La Conoscenza domina il mercato.
Le esperienze dei colossi della Rete ha reso trasparente lo scenario del successo attraverso la conoscenza.
Gestione dei dati strutturati e non strutturati
Analisi del mercato e del cliente, simulazioni e previsioni su statistiche affidabili, scenari di orientamento sulle più importanti decisioni strategiche, gestione e selezione dei dati in funzione del business, archiviazione e rapidità di analisi su una sterminata mole di informazioni, gestione dei dati anche non strutturati e interrelazione con quelli strutturati, sicurezza e velocità dei sistemi: queste sono le risorse necessarie per competere.
Il possesso dei dati è importante oggi quanto il software. Ma i dati non sfuggono alla condizione di essential facilities, cioè risorse da condividere, mentre un sistema proprietario evoluto è la chiave per l'analisi delle informazioni e l'utilizzo in funzione del business.
La vera trasformazione digitale non è dunque la mera applicazione delle tecnologie, per quanto sofisticate, al business tradizionale, ma il creare nuovo business attraverso le direttrici:
- conoscere il cliente e personalizzare la customer experience;
- progettare strumenti che trasformino dati e statistiche in business;
- realizzare architetture e soluzioni agili e flessibili;
- offrire disponibilità e sicurezza 24/7.
Exprivia offre tutti i più avanzati strumenti al fine di supportare sia i processi decisionali sia le attività ordinarie basate sul possesso di informazioni. L'area Big Data Analitycs di Exprivia è votata allo sviluppo di progetti, servizi e soluzioni, finalizzati all’utilizzo strategico dell’informazione massiva per l'incremento del business. Assumono particolare rilievo nel percorso Big Data l'assimilazione ed il trattamento dei dati non strutturati, che riorganizzati in quest'ottica diventano una preziosa fonte di informazioni da cui creare nuovo valore per le imprese.
Le direttrici di riferimento sono:
- utilizzo diretto di tecnologie Open Source (come ad esempio Hadoop) e prodotti derivati;
- selezione di distribuzioni fortemente supportate (come Cloudera o Hortonworks) o proprietarie Hadoop based (SAP HANA Vora, IBM BigInsight, Oracle Big Data Appliance);
- uso di standard aperti, riconoscibili e condivisibili (JSON, AVRO);
- progettazione di soluzioni integrabili con la struttura esistente (DWH) per un passaggio graduale alle tecnologie BIG DATA, in un divenire interpretato come progressiva e facile estensione, non come traumatica sostituzione.
I vantaggi di questa filosofia sono molteplici: l'adozione di un’architettura che valorizzi gli investimenti già fatti, l'arricchimento della base di informazioni con dati esterni a costi frazionati, la progettazione di task analitici progressivi su numeri crescenti, la creazione di un data lake di partenza per attività di analisi e marketing, la razionalizzazione delle risorse hardware, scalabili in base alle esigenze reali.
