Scoprire il valore nascosto dei Big Data
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Copyright © 2013 HP Autonomy. All rights reserved. Other trademarks are registered trademarks and the properties of their respective owners.
Capitalizzare l’opportunità Big Data Danilo Piatti, Autonomy Italy Country Manager
Baveno, 20 giugno 2013
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HP Solution focus
Information Security Cloud
HP propone un approccio che combina hardware, software e servizi per soluzioni a valore a supporto del business dei propri Clienti
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Alcuni trend…
48% Crescita annua dei volumi dei contenuti digitali a livello mondiale
90% dei contenuti digitali entro il 2015 saranno di tipo non strutturato
75% Delle attuali soluzioni di datawarehousing non sarà adeguata a gestire la complessità della domanda e la velocità di adeguamento della nuova tipologia di informazioni (entro il 2016)
86% Delle aziende non sono in grado di rilasciare le corrette informazioni nei tempi adeguati per supportare le esigenze di business
¹Source: IDC Predictions 2012: Competing for 2020 ²Source: Gartner - The State of Data Warehousing in 2012 ³Source: Coleman Parkes Survey Nov 2012
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Evoluzione Big Data: Extreme Information La definizione Big Data come comunemente conosciuta non può più considerarsi esaustiva al fine di consentire all’IT di trarre valore manageriale dalle informazioni; • la similitudine volumi elevati e big data é riduttiva anche se
costituisce un dato di fatto; • la velocità e la variabilità delle informazioni non hanno
alcuna relazione con la velocità reale di fruizione o di utilita’; • le informazioni sono complesse ma anche gli utilizzi
possono molto complessi e diversificati; • è necessaria la valutazione e rilevazione di altre dimensioni
che consentono di affinare le modalita’ di analisi e renderle piu efficaci
Volume
Varieta’
Complessita’
Velocita’
• È necessario valutare realmente le informazioni non solo in quanto tali ma rispetto al contesto e al loro effettivo utilizzo (a titolo esemplificativo Gartner definisce quattro dimensioni di consapevolezza del contesto d’uso: obsolescenza, validazione, correlazione, affidabilità);
• E’ necessario inoltre definire le modalità di utilizzo operativo delle informazioni stesse (chi le può utilizzare, con che frequenza, in che modalità ed eventuale loro riutilizzo attraverso una pluralità di tecnologie.
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I Big data nella value chain
Product development
Risk assessment and pricing
Market research
New product testing
Marketing and sales
Cross-selling
Churn prevention
New customer acquisition
Segmentation
Risk management
Multi Channel Analytics
• I Social Media dispongono di molte informazioni relative a clienti esistenti e potenziali;
• la pluralita’ delle sorgenti informative, derivanti dalle nuove modalita’ di interazione con la clientela, generano una grade quantita’ di dati in continuo cambiamento;
• attraverso l’analisi dei contenuti social, si possono intercettare opportunità, gestire eventuali criticità mediante la notifica di opportuni alert alle unità di competenza;
• il Customer Service è diventato uno dei fattori differenzianti più significativi in tutti i mercati verticali
• i Clienti interagiscono con i propri fornitori attraverso smartphone, email e chat richiedendo livelli di servizio sempre più elevati;
• è necessario avere una visione di insieme su queste differenti modalità di interazione (e sui dati non strutturati che ne derivano) per poter cogliere eventuali opportunità e definire eventuali azioni correttive;
• Attraverso l’analisi delle interazioni è possibile ottenere informazioni efficaci sul comportamento dei clienti e renderli disponibili a tutte le organizzazioni aziendali.
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Il paradosso delle informazioni
Gartner Inc 2012 Information
Con
fusi
on, C
ost,
Ris
k
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Social Media • Una indagine Censis del 2011 colloca la rete al punteggio piu’ alto di credibilita’
dell’utenza per laricerca di informazioni (seguita da radio, giornali e televisione);
• gli italiani in rete sono 30 Mil di cui il 72% con un reddito di fascia medio alta e una cultura superiore/universitaria;
• il solo utilizzo del sito non e’ esaustivo per sfruttare al meglio le potenzialita’ del web incluso l’universo social;
• le aziende possono utilizzare questo canale per abilitare nuove modalita’ di comunicazione con la propria clientela non solo finalizzata al customer care ma anche in termini di relazione istituzionale, in ottica di diffusione del brand e delle proposizioni commerciali;
• nel Q1 2013 sono state categorizzate 774 conversazioni: il 56% delle rilevazioni su ‘Linee Prodotti’, con predominanza di discussioni a carattere neutro (richieste di informazioni, consigli, consulenze tra utenti sui prodotti); il 28% delle conversazioni ruota intorno ai ‘Servizi alla clientela’, di cui quasi la metà emerge con tonalità negativa (soprattutto relative a storie personali e customer satisfaction); il 15% delle conversazioni osservate si riferisce ai brand dal quale si evince un sentiment negativo per quanto riguarda l’aspetto dell’immagine (nel quale rientrano ad esempio i concetti di trasparenza, fiducia, innovazione)
• a titolo esemplificativo i canali social possono essere utilizzati a supporto del customer care (realizzando una comunicazione bidirezionale), per accogliere suggerimenti relativi a prodotti e processi che vengano analizzati dai product manager, per il raggiungimento piu’ efficace di target specifici, “ascolto” della rete per individuare gli influencer e “gestirli”.
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Information Management
Focus
• La sola valutazione della dimensione volume non puo’ piu’ considerarsi esaustiva per la definizione di Big Data;
• Gli insight provengono sia da sorgenti interne che esterne alle organizzazioni; le aziende gia’ detengono una serie di informazioni: abbinando a questi dati strutturati un’analisi dei canali social si potrebbe ottenere una visione unitaria e olistica di ogni cliente e/o segmento;
• La Suite HP Autonomy costituisce l’infrastruttura abilitante per la comprensione e per l’analisi unificata dei dati strutturati e non strutturati.
• La pluralita’ delle sorgenti informative, derivanti dalle nuove modalita’ di interazione con la clientela, generano una grade quantita’ di dati in continuo cambiamento;
• L’ottimizzazione delle informazioni e’ un problema rilevante e una opportunita’ di maggior comprensione dei propri clienti;
• indagini di mercato prevedono income maggiori di circa il 20% per le aziende che sapranno capitalizzare l’utilizzo dei Big Data.
Contesto
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La sfida delle informazioni non strutturate
“Missed Opportunity” “Increased Risk” “Cost & Complexity”
10%
Social Media Video
Audio
Texts Messages
Word, Excel
Images
Clickstream Data
Transactional Data Logs
ERP CRM
HRMS Procurement Supply Chain
Management/Inventory
Mgmt
HP gestisce il 100% di queste informazioni
90%
Human Information Structured Information
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HP-Autonomy IDOL (Intelligent Data Operating Layer)
Over 400 Connectors
Big Data &
Analytics
Search &
Collaboration
Data
Management
Customer
Experience Mgmt
Autonomy
Marketing
Optimization
Social Media Video Audio Email Texts IT/OT Search Engine Documents Mobile Transactional Data
Images
Autonomy Business Discovery – Autonomy Information Governance Presentation layer
Ambiti Applicativi
Sorgenti Informative
Aggregation Layer
HP Autonomy propone un’architettura che consente un approccio multi-canale, in grado di integrare le informazioni aziendali con web e social media
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Non solo email e documenti…
Live video or playback from recorded /
archived footage
Automatically generated transcript using speech
recognition
Speaker identification
Face identification Automatic keyframe generation
Timecode synchronisation
On-Screen text recognition
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Business Discovery Console
Multi canalità, immagine completa del cliente, capacità unica di combinare e comprendere le interazioni che avvengono tra il call center, sito web e social media. Sentiment Analysis, determinare il grado del sentiment, della comunicazione. Hot Topics e Breaking, rilevare automaticamente gli argomenti e aree di interesse di rilievo/importanti in tempo reale. Report automatici, distribuzione automatica dei report, offre rilevanti informazioni sulla base di cliente business unit o singoli individui. Allerting automatico, una volta che una tendenza emergente è stata identificata, possibilità di impostare azioni e funzionalità in base diversi criteri.
Autonomy Explore
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Caso d’uso - Social Media Monitoring
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Autonomy Explore, Social Media Analysis un esempio di utilizzo (cont.)
Business Discovery Console
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HP Autonomy Information Governance Framework
Ensure Retention & Disposition
HP Autonomy Information Governance
Una piattaforma integrata per la gestione del ciclo di vita delle informazioni,del policy management e dell’archiviazione per avere le informazioni corrette al momento giusto.
Gain Full Understanding
Automate Policy Application
Prepare & Respond: legal &
regulatory
Protect, Archive & Secure
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Information Protection: Autonomy Policy Engine
Meaning Based Information Platform
Back-Up Archiving Discovery Compliance Analytics Content Mgt
Applications & File Servers
Mobile, Laptops, Devices
Secure
Social Media
Video Audio Email Texts Mobile Transactional Data Documents IT/OT Search Engine
Images
All Data Sources, Anywhere
Single, Unified Platform
Edge-to-Edge Protection
User-Driven Recovery and Access
Policy Layer
Physical Virtual Cloud Hybrid
Autonomy Meaning Based Information Platform
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HP Control Point
File Shares
Content
Repositories
Apply Policy
Determine Relationship
Conoscere le informazioni
Conoscere dove sono le
informazioni
Conoscere il livello di compliance delle
informazioni
Garantire la corretta gestione delle informazioni
HP Archiving
HP TRIM Index, Identify,
Harvest Analyze, Classify, Manage in-place
HP Data Protector
Caso d’uso – Policy & Retention management
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Thank you