Quando usare tecnologie “big data”: le tre domande fondamentali …

Questo post prende spunto da una domanda a cui mi capita di rispondere quando si parla, in differenti contesti, di nuove tecnologie emergenti in area dati. La domanda sempre più frequente, anche alla luce di un mercato di vendor di tecnologia sempre più aggressivo, è relativa alla necessità di introdurre e di affiancare allo stack architetturale di dati tradizionale anche tecnologie cosiddette “big data” cioè che si sono evolute in contesti dove la numerosità dei dati, la loro diversità o la necessità di una veloce computazione di essi hanno fatto nascere nuovi paradigmi.
A mio parere la corretta risposta sta nel riuscire a capire, come in ogni progetto infrastrutturale, se la tecnologia abilita almeno uno dei tre miglioramenti che ho sintetizzato in questa immagine.

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1) La prima domanda a cui rispondere è se la nuova tecnologia comporta in progetti esistenti o futuri una riduzione del “time to market” di un nuovo prodotto. Per fare un esempio concreto l’ecosistema hadoop sta avendo uno sviluppo esponenziale e la realizzazione di algoritmi all’interno del suo stack può facilitare, rispetto a soluzioni più tradizionali, l’integrazione nella fase progettuali dei team di datascientist con team di data-engineer incidendo notevolmente in maniera positiva nel tempo in cui un’idea raggiunge il mercato. Nella valutazione complessiva vanno però debitamente tenuti in conto i tempi di “acquisizione” o di “apprendimento” della nuova tecnologia e della presenza nei team di progetto di risorse che facilitino l’integrazione con i sistemi tradizionali.

2) La seconda domanda afferisce alla possibile riduzione di costi che la tecnologia può abilitare in terminini di progetti e processi all’interno delle organizzazioni. Per esempio l’utilizzo di graph-database per applicazioni e algoritmi che sfruttano i paradigmi della network analysis può portare a diversi ordini di grandezza di risparmio di costi rispetto all’utilizzo di database relazionali. Così come l’off-loading di sistemi costosi di archiviazione a favore di sistemi, come hadoop, che consentono comunque l’accesso agevole all’informazione può essere un modo intelligente, anche se meno affascinante di altri, per introdurre queste nuove tecnologie in azienda.

3) La terza domanda è forse quella più scontata e anche più facile da farsi ma non sempre la più agevole a cui rispondere. Infatti il valore in termini di nuovi prodotti che queste nuove tecnologie possono portare sul mercato ha un tempo di misurazione piuttosto lungo e che dipende spesso anche dalla capacità di capire il feed-back dei primi clienti in una logica iterativa di miglioramento continuo. In estrema sintesi la terza domanda è quella sicuramente più importante perchè incide più direttamente sul business dell’azienda ma è anche quella a più alto rischio di errore.

Proprio in questo senso, se l’introduzione di una tecnologia innovativa big data in area dati può essere giustificata da più di una delle tre logiche sopra descritte allora la probabilità che questa introduzione sia un successo aumenta insieme al consenso all’interno delle organizzazioni.
Ne consegue che il mio personale suggerimento è quello di non focalizzarsi solo e troppo sul riuscire a definire un chiaro business case ma anche di valutare l’importanza della tecnologia come possibile fattore abilitante a 360° sugli interi processi  organizzativi.
In questo senso due sono i consigli pratici che possono aiutare questa strategia: il primo è quello di portare fortemente a bordo del processo decisionali la parte a più alta conoscenza tecnologica dell’azienda e dall’altro di guardare come le aziende in giro per il mondo stanno usando la specifica tecnologia. Questo bellissimo libro “Big Data in Practice: How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results” dell’esperto di tecnologie Big Data Bernard Marr può essere un buon punto di partenza …

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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