Big Data & Analytics, per trasformare i dati in informazioni: le migliori piattaforme

Per affrontare il tema attualissimo dei big data occorre un approccio metodologico e strutturato. Per trasformare i dati in informazioni utili servono competenze, esperienza, tecnologie.

Fonte: Gruppo SCAI – Divisione Big Data, 12/06/2015

Big data: il Gruppo SCAI offre alle imprese le expertise necessarie per trasformare i dati in informazioni utili per sviluppare business

Big Data & Analytics: acquisire i dati da fonti eterogenee e gestirli al meglio, trasformandoli in informazioni utili per operare scelte strategiche e operative. Questa è la sfida. La quantità di dati e informazioni a disposizione delle aziende, in un mondo sempre più interconnesso e in piena rivoluzione digitale, cresce ormai esponenzialmente. Le imprese e le istituzioni, pubbliche e private, possono utilizzare molteplici fonti di informazione interne – provenienti dai diversi applicativi aziendali come CRM/ERP/SRM – o disponibili sul web, social, e-mail, altre fonti, dati che provengono quindi da fonti eterogenee e sono per la maggior parte non strutturati. In tale contesto il Gruppo SCAI offre alle imprese le expertise necessarie e le soluzioni big data & analytics per trasformare i dati in informazioni utili. Questo consente di capire meglio i fenomeni, interpretare le tendenze di mercato e migliorare il business, ottenendo vantaggi competitivi.

Le piattaforma Big Data basate su Hadoop

Con Hadoop, diventato lo standard de facto, le aziende possono creare valore da grandi quantità di dati con elaborazione parallela. Aiutiamo a utilizzare Hadoop per elaborare/analizzare dati complessi in ambienti distribuiti per estrarre informazioni di business. Proponiamo soluzioni adatte a implementazioni enterprise, con una elaborazione dati distribuita affidabile, scalabile per grandi data sets e altre componenti enterprise che garantiscono sicurezza, grande disponibilità e facile integrazione. Grazie a questa piattaforma le aziende possono trovare valore in grandi volumi di dati, prima non utilizzabili. Dal punto di vista tecnico le soluzioni proposte consentono una elaborazione parallela di grandi quantità di dati su server standard che memorizzano/elaborano dati, scalando senza limiti e senza necessità di particolari dotazioni di hardware.

Smart Data Management Platform. Big data? Un’architettura smart.

Inoltre il Gruppo SCAI propone una piattaforma di Smart Data Management disponibile in cloud. Ci siamo resi conto che le aziende fanno di tutto per realizzare architetture Big Data utilizzando le diverse strutture attualmente disponibili, ma questo non è sufficiente. Ciò che serve è un′architettura smart altamente scalabile che, oltre alla capacità di raccogliere, unire, consolidare, archiviare e gestire Big Data provenienti da web e dall′impresa, strutturati e non strutturati, abbia anche la capacità di elaborare la semantica dei dati espliciti (ad esempio estrazione semantica da annotazioni, trattamento del linguaggio naturale) e la semantica dei dati impliciti (ad esempio apprendimento automatico, inferenza).

  • Tecnologia semantica cloud

    La Smart Data Management Platform proposta dal Gruppo SCAI si basa su una tecnologia semantica cloud-based per la gestione di Big Data e la loro trasformazione in Smart Data con diverse caratteristiche: capacità di data management NoSql e NewSql, gestione semantica di testi e dati non strutturati, cattura dati/estrazione informazioni su base semantica, strumenti di trasformazione e allineamento dati, algoritmi di ricerca e analisi su big data, soluzioni di workflow per il big data management, fruizione via cloud.

  • Smart Data Management Platform

    La Smart Data Management Platform proposta è una PaaS (Platform as a Service) utilizzabile in cloud di “smart data management” che permette di progettare ed eseguire un Contextual Processing Workflow, un processo organizzato per acquisire, trasformare, allineare e operare query e analisi su dati da fonti eterogenee e considerati nei loro contenuti contestualizzati.

  • Contextual workflow

    La piattaforma SDMP è basata sul concetto di Contextual Workflow, ovvero sulla possibilità di definire composizioni di mobile e web APP/Servizi specializzati nell′acquisire, integrare, armonizzare e analizzare dati strutturati e non strutturati presenti in sorgenti informative eterogenee. Si adatta all′ecosistema digitale delle aziende e consente di dominare la varietà dei Big Data per trarne informazione di valore real-time, garantendo elevate prestazioni rispetto a volumi e velocità.

  • Architettura scalabile

    Grazie alla sua architettura altamente scalabile e a un approccio schema-agnostic, la Smart Data Management Platform che proponiamo permette lo sviluppo di soluzioni per Smart Data flessibili e agili, senza ricorrere a figure professionali spesso non previste nei team aziendali (data scientist, information architect, ontologist, taxonomist, machine-learning expert).
    On top alla piattaforma  sono stati sviluppati tre soluzioni per “business application” specifiche: Data Capture, Holistic Intelligence, Data Harmonization and Analytics.

  • Contenuti web e tradizionali

    Il Social Marketing cerca di coniugare sondaggi d′opinione tradizionali (basati su dati demografici strutturati e testi di opinione non strutturati) con i contenuti di social media da web analizzando parole chiave, entità, argomenti, profili, disegni, correlazioni, percezioni, sentiment.

  • Connessione e mush-up

    La Smart Social Platform consente di collegare e creare un mush-up di dati strutturati con entità e concetti emergenti da fonti non strutturate per capire i comportamenti sociali delle persone (intenti, interessi, associazioni) e contesti digitali (classificazione contestuale). Per raggiungere questi obiettivi si possono utilizzare decine di Apps.

  • Mobile app

    L′architettura logica della piattaforma proposta è data da una serie di App la cui disposizione modulare e i cui parametri definiscono il modo in cui gli “smart data” sono generati (essendo, per es., una sentiment analysis su Twitter diversa da un′analisi comparativa sui prezzi di un prodotto su siti di e-commerce) e come sono usati, per report destinati all′utente finale o per alimentare sistemi di analisi preesistenti.

    • APP – FACEBOOK GATHERER APP
      La App è un task di acquisizione che consente di raccogliere post e commenti ai messaggi da Facebook, selezionando una pagina “fun” specifica o semplicemente ricercando un testo in qualsiasi post su Facebook
    • APP – SMART WEB & DATA CAPTURE
      La App è una tecnologia di web scraping e acquisizione dati da documenti altamente scalabile che rende molto semplice estrarre con precisione i dati da pagine web e documenti di qualsiasi tipo.
    • APP – SENTIMENT ANALYZER
      La App è un task di normalizzazione che consente di riconoscere i sentimenti da campi selezionati in frasi.
    • APP – TWITTER GATHERER
      La App è un task di acquisizione che consente di raccogliere i tweet da Twitter selezionando utenti o hashtag o semplicemente di ricercare testo in qualsiasi tweet (es. nome azienda).
    • APP – WEB EXTRACTOR
      La App è un task di acquisizione che consente di estrarre diverse informazioni – come record di prodotto, notizie, commenti e altre informazioni – da siti web di e-commerce, media online e altre fonti.
    • ALTRE APP
      Article Extractor, Automatic News Extractor, Data Normalization, CSV Extractor, Excel Extractor, SQL Extractor, Product Crawler, Product Extractor, Data Cube Population, Entity Annotator, Google+ Gatherer, Rss Feed Gatherer, Meta Search Engine.