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   numero di 30/03/2016
Fare Business

Come gestire i Big Data senza dedicare budget enormi
Zurlo (TIBCO): è facile per le aziende finire con l'investire in strumenti e soluzioni di cui non vi è alcuna reale necessità. Esistono soluzioni robuste e intelligenti che possono aiutare a raggiungere i propri obiettivi, realizzando risparmi e accelerando i processi di implementazione e avvio

Che tu possa vivere in tempi interessanti: la famosa maledizione cinese è oggi più attuale che mai. Avere a che fare con l'infrastruttura IT e le applicazioni di cui le organizzazioni hanno bisogno per condurre il proprio business è sfidante nel migliore dei casi. Tra i problemi che i CIO devono affrontare e risolvere quotidianamente, in modi intelligenti ed efficienti, i Big Data sono sicuramente tra i più pervasivi e intriganti.
Infatti, si tratta di una componente presente praticamente intutte le decisioni di business che le aziende si trovano ad affrontare oggi. Nel passato recente, organizzarsi per la sfida dal punto di vista tecnologico ha significato investire enormi quantità di denaro per selezionare, acquistare, implementare e assistere le tecnologie più avanzate, in alcuni casi ridondanti per il compito specifico cui erano destinate.
Oggi, con i budget che vengono costantemente ridotti e le organizzazioni che lottano ogni giorno per realizzare un profitto dalle proprie attività, questo tipo di comportamento non può più essere accettato.
Ma allora quali sono le nuove strade seguite da chi deve risolvere l'equazione Big Data? A questa domanda risponde TIBCO, uno dei leader nel mercato della Business Intelligence, che ha iniziato anni fa a lavorare con le questioni legate a budget e big data e che oggi detiene anche importanti posizioni nel mercato dell'integrazione e dell'event processing: TIBCO Software.
TIBCO possiede un asset importante nella propria strategia: Fast Data (letteralmente, Dati Veloci). Questi sono "dati in movimento", dati che sono in corso di raccolta o spostamento tra applicazioni come parte di un flusso legato a una transazione o a un processo di business. I Fast Data sono dati in tempo reale non ancora archiviati come Big Data, che offrono un'opportunità per una risposta immediata basata sugli insight derivati dall'analisi profonda dei flussi di dati in arrivo. L'elaborazione dei Fast Data risiede di fronte "all'idrante" dei Big Data, passando al setaccio l'enorme quantità di informazioni in arrivo per identificare opportunità di business o minacce su cui sia possibile agire. Questo è ciò che la piattaforma TIBCO è in grado di elaborare.

La percezione corrente del problema Big Data

Molte aziende sembrano pronte a inviare il messaggio che se si spende di più, si avranno meno sorprese. Ma è vero? "Personalmente credo che, oggi, la percezione dei Big Data nel mercato si stia spostando dalla fase di 'sperimentazione' a una fase di 'produzione iniziale'", commenta Luca Zurlo, Manager Nord/Sud Europa e Medio Oriente per l'Analytics Product Group di TIBCO Software.
Una delle sorprese più comuni dei primi progetti era la loro mancanza di focalizzazione sul business. "Il risultato era che i progetti non avevano il livello di successo che si era sperato inizialmente. Investire più soldi può dare come risultato un maggior numero di esperti e un'infrastruttura più grande, ma non sempre si ottengono meno sorprese".
Così, le aziende stanno oggi iniziando a implementare soluzioni che possano dare risultati tangibili, cercando modi per migliorare la produttività e l'efficienza nella gestione dei Big Data nel contesto di ciascuna organizzazione. La conseguenza è che siamo di fronte a un mercato in rapida evoluzione, dove le esigenze stanno diventando via via più chiare e i CIO sono consapevoli di quello che i vendor vogliono comunicare.
Per passare dalla fase di test a quella di piena produzione, devono solo implementare i propri piani, ma il percorso è molto rapido. Per rendersene conto, basta considerare il numero sempre crescente di aziende che stanno lanciando progetti Big Data. Continua Zurlo: "stiamo assistendo alla maturazione del mercato, comprese le policy di implementazione nel deployment dei Big Data. Oggi, aspetti quali tempistiche di implementazione ben definite, policy di sicurezza, approcci in fasi, inclusione di sorgenti di dati 'non-Big' nelle architetture dei sistemi e misurazione del ROI (ritorno sull'investimento) sono parte integrante dei piani e delle policy d'implementazione".
E per i budget? "I budget variano in modo notevole, a seconda delle esigenze dei progetti, ma la disponibilità di budget enormi certamente non è un prerequisito per ottenere il successo. Abbiamo visto tutto, da progetti 'nel tempo libero' a budget ridotti condotti da impiegati entusiasti di apprendere nuove tecnologie e abilità a progetti da molti milioni di dollari, che includono terze parti, quali system integrator. Mentre i singoli budget variano, il mercato Big Data nel suo complesso sta crescendo rapidamente; per esempio IDC ha di recente predetto che il mercato delle tecnologie e dei servizi Big Data crescerà del 26,4% (tasso composto, CAGR) nei prossimi anni. Si tratta di circa sei volte il tasso di crescita previsto per l'intero mercato IT".

TIBCO Analytics: risposte alle esigenze del mercato

Conoscere la situazione del mercato e le esigenze dei potenziali clienti riguardo ai Big Data non è, naturalmente, sufficiente per assicurare il successo commerciale di un vendor. Ecco perché TIBCO Analytics ha deciso di adottare un processo completo per indirizzare le esigenze attuali e cercare di prevedere quelle future. Spiega ancora Zurlo: "Quando TIBCO riceve una richiesta da parte di un cliente riguardo ai Big Data, partiamo da un'analisi approfondita delle esigenze del cliente stesso, dei suoi obiettivi di business e realizziamo una gap analysis, cioè un'analisi degli scostamenti tra l'attuale e il desiderato". In particolare, la gap analysis è molto importante per comprendere il percorso che il cliente deve seguire per realizzare un'implementazione di successo della soluzione giusta per lui, e il tipo di impegno eventualmente richiesto. Dopo questa fase, continua Zurlo: "Esploriamo i parallelismi tra il vasto portafoglio di prodotti di TIBCO e le esigenze del cliente, introducendo anche prodotti di terze parti qualora questa sia la soluzione migliore per il cliente stesso". Spesso, viene intrapreso un progetto 'prova di un concetto' o pilota, per dimostrare che la soluzione proposta è quella giusta per le necessità del cliente. I risultati di questo esercizio vengono poi rivisitati con il personale del cliente interessato, per assicurarsi che tutti siano d'accordo con il piano, momento in cui gli viene data concreta esecuzione".

In ogni caso, quello che è importante nella strategia di qualsiasi vendor che voglia avere sempre successo sul mercato è capire le preferenze del potenziale cliente nella loro evoluzione legata alle tecnologie disponibili e ai servizi che i vendor sono in grado di offrire. Quindi, per redigere un piano strategico efficace, occorre fare delle previsioni. Qual è allora lo stato delle attese e dei risultati di TIBCO nel campo dei Big Data? "Il tasso di implementazione della tecnologia TIBCO dedicata ai Big Data ha confermato o addirittura superato le nostre aspettative", aggiunge Zurlo. "L'ampiezza e il numero di casi utente di TIBCO nelle applicazioni Big Data continua a stupirmi; i nostri clienti sono in realtà molto creativi e preveggenti nel loro utilizzo dei prodotti TIBCO. Ci aspettiamo che questo importante tasso di crescita continui per il futuro prevedibile".
Ovviamente queste sono buone notizie anche per tutto il mercato ICT. Ma occorre pensare a una prospettiva di più lungo termine per le esigenze Big Data dei clienti, in modo da poter produrre le soluzioni giuste per il futuro. Sembra proprio essere questo il corso d'azione scelto da TIBCO: "noi continuamo ad aggiornare i nostri prodotti per indirizzare nel modo migliore le esigenze dei clienti riguardo ai Big Data (oltre che per gli 'small data'), conclude Zurlo. "Alcuni esempi recenti sono gli annunci riguardanti il supporto per nuovi metodi di accesso interattivo per Hadoop, query in-database e analisi predittive sui Big Data. Siamo eccitati dall'evoluzione del nostro prodotto e pensiamo di poter continuare a offrire nuove importanti capacità e valore ai nostri clienti".



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