Questa mattina (lunedì 25 Gennaio 2016) Noovle è ospite del Dipartimento di Informatica dell’Università Statale di Milano: partecipiamo all’incontro sul tema “Gestione e analisi di dati di grandi dimensioni”.

Lorenzo Ridi, Team Leader del dipartimento Cloud di Noovle interverrà portando il nostro punto di vista sul tema Big Data. In particolare andrà a delineare gli aspetti tecnologici più innovativi della piattaforma Google e descriverà alcuni degli scenari di utilizzo reali degli stessi.

Per l’occasione abbiamo pensato di fare qualche domanda a Lorenzo, che in Noovle è considerato un vero guru in tema di Big Data Revolution e Cloud.

Qual è il ruolo dei Big Data nel panorama attuale?

I Big Data sono sicuramente uno dei temi più caldi nel panorama tecnologico attuale. L’interesse da parte delle aziende è estremamente forte: molte di esse si rendono conto di avere già a disposizione importanti moli di dati, ma di non riuscire ad estrarre da essi risultati ed insight utili per il loro core business. Uno dei fattori abilitanti del Big Data è quindi la pervasività di queste nuove tecnologie, che consentono di recuperare dati da molteplici sorgenti e fornire informazioni aggregate in maniera estremamente tempestiva.

Di contro, almeno in Italia, uno dei freni all’adozione di queste tecnologie è rappresentato proprio dalla scarsa consapevolezza da parte delle aziende del patrimonio di dati in loro possesso (qualcuno la chiama data awareness), e quindi dei vantaggi strategici che una corretta gestione di questo patrimonio potrebbe apportare al loro business. Tuttavia, in un mercato che si fa sempre più globale e interconnesso, in cui ogni secondo guadagnato nella fase di decision making ha un valore cruciale, la strada è segnata: lo testimoniano i dati di crescita del mercato Big Data, che solo in Italia ha avuto un incremento del 14% nel solo 2015

Ad oggi i settori più attivi nell’ambito dei Big Data sono innanzitutto quelli che hanno nel proprio DNA l’esigenza di gestire ed analizzare dati quantitativi: in primis banche, assicurazioni, finanza, ma anche il settore manifatturiero – l’automatizzazione delle catene produttive determina una sempre maggior produzione di dati – e il settore retail. In realtà però, al giorno d’oggi non c’è ambito in cui non emerga prepotentemente l’esigenza di una riflessione su una corretta valorizzazione del patrimonio di dati e informazioni.

Quali sono gli sviluppi futuri dei Big Data?

Dal punto di vista tecnologico, molti sono i trend in forte crescita. Uno è indubbiamente l’analisi real-time, ovvero la produzione di risultati aggregati da un flusso continuo di dati – pensiamo ad esempio agli scontrini emessi dalle casse di una intera catena retail, o ai segnali prodotti da migliaia di sensori di monitoraggio in un impianto produttivo. Qui la sfida è ottenere risultati consistenti ed affidabili nel minor tempo possibile, per rispondere ad esigenze operative o di business in maniera tempestiva (o in certi casi, anche prima che si presentino!).

Un altro campo in forte crescita è quello del Machine Learning. Predire trend futuri, individuare pattern all’interno dei dati, classificare categorie di utenti sulla base del loro comportamento: sono solo alcune delle potenzialità degli algoritmi di AI (Artificial Intelligence) che possono essere messi al servizio delle aziende per estrarre ancora più valore dai propri dati.

Dal punto di vista strategico, si assiste ad una sempre maggiore convergenza tra il mondo Big Data e il Cloud. Questo avviene perché l’infrastruttura Cloud offre delle feature di scalabilità che sposano perfettamente la filosofia Big Data, abbattendo i costi upfront e contenendo quelli operativi, grazie alle economie di scala operate dai vendor. Questa convergenza ha innescato due processi distinti, ma uniti da una sorta di “circolo virtuoso”: dal punto di vista delle aziende, la crescente esigenza di esternalizzare le proprie infrastrutture di storage e analisi (o parte di esse); dal punto di vista dei player Cloud, la volontà sempre maggiore di produrre strumenti e servizi specifici per l’analisi Big Data, offerti spesso in modalità as-a-Service.

La Harvard Business Review ha definito il profilo del Data Scientist come il più interessante del XXI secolo. Che cosa consiglieresti a chi sta completando oggi gli studi universitari?

A chi oggi inizia il proprio percorso universitario e mira ad un ruolo professionale nel mondo della tecnologia, ma anche a chi sta ultimando gli studi in ambito informatico e cerca un tema su cui specializzarsi e concentrare “gli ultimi sforzi”, suggerisco di ricercare tematiche relative ai vari aspetti della Data Analysis. Le Università italiane iniziano solo ora ad organizzarsi per offrire percorsi specifici, tuttavia la figura del Data Scientist spazia su una vasta gamma di tematiche: analisi statistica, Data Mining, Machine Learning, per citarne solo alcune. Il mio consiglio è di costruirsi un piano di studi multidisciplinare, sulla base di corsi e insegnamenti già presenti nella propria Facoltà, così da entrare nel mercato del lavoro pronti ad affrontare le nuove sfide della “Big Data Revolution”.

Lorenzo di recente è diventato Google Cloud Platform Authorized Trainer, uno dei 38 nel mondo, periodicamente tiene corsi di aggiornamento o formazione ai referenti IT delle aziende. Se volete rimanere aggiornati sui prossimi corsi contattateci!

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