scoprire il valore nascosto dei big data

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


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


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.


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.


Il paradosso delle informazioni

Gartner Inc 2012 Information

Con

fusi

on, C

ost,

Ris

k


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”.


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


La sfida delle informazioni non strutturate

“Missed Opportunity” “Increased Risk” “Cost & Complexity”

10%

Social Media Video

Audio

Email

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


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


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


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


Caso d’uso - Social Media Monitoring


Autonomy Explore, Social Media Analysis un esempio di utilizzo (cont.)

Business Discovery Console


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


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


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

scoprire il valore nascosto dei big data

Technology

velocit e

registered trademarks

contesto e

e esaustivo

hp autonomy

respective owners

valutazione e rilevazione

analisi e renderle