All’evento erano presenti le principali figure dell’azienda: in particolare Jim Goodnight<\/strong>, CEO e fondatore di SAS, Jim Davis<\/strong>, Senior Vice President e Chief Marketing Officer e Mikael Hagstrom<\/strong>, Executive Vice President for EMEA and Asia Pacific.<\/p>\n Sappiamo bene come in Italia il mercato sia un po’ “particolare”: siamo infatti restii a mettere i nostri dati in mano ad altri. Eppure, la vostra azienda potrebbe essere vicini al fallimento e voi potreste accorgervene troppo tardi, oppure continuare a sviluppare una linea di prodotti che rimarrebbero invenduti in magazzino per mesi, solo perch\u00e9 non avete fatto un’adeguata analisi della mole gigantesca di dati in vostro possesso.<\/p>\n Faccio un paio di esempi: il primo potrebbe essere una miglioria del vostro business; il secondo un modo per prevenire un decadimento dello stesso.<\/p>\n Esempio 1<\/strong> (tratto da una storia vera): immaginate un’azienda che fabbrica cambi per un determinato modello di auto, distribuita in alcune nazioni Europee. Voi volete analizzare i Big Data a vostra disposizione (Social Network e forum inclusi) per identificare l’esistenza di un’ulteriore opportunit\u00e0 di business. Il risultato potrebbe essere che nella nazione in cui si parla maggiormente di quella parte l’azienda, in realt\u00e0, non esporta! Potreste scoprire che in quel Paese c’\u00e8 una rivendita spropositata di parti usate, e che probabilmente \u00e8 ora di esportare anche nella suddetta Area.<\/p>\n Esempio 2<\/strong>: immaginate una Societ\u00e0 di selezione che analizza i dati dal web in Real Time. Tutto ci\u00f2 che proviene da blog, forum, Social Network in merito a tale societ\u00e0 finisce in un calderone di dati da strutturare, in modo da poter essere interpretati e leggibili. Potrebbe accadere che, in una determinata provincia, i candidati siano particolarmente scontenti. La domanda da porsi \u00e8 “perch\u00e9?”: un recruiter che viola l’etica aziendale? Troppe opportunit\u00e0 lavorative aperte e subito dopo chiuse dai clienti? I motivi possono essere molteplici, ma prevenire ed indagare subito \u00e8 sicuramente meglio del venirlo a sapere dopo mesi.<\/p>\n Nel secondo esempio \u00e8 fondamentale l’analisi Real Time, per monitorare, prevenire, fare analisi predittive e fornire report con dati strutturati di semplice lettura ed interpretazione.<\/p>\n SAS Visual Analytics e SAS High-Performance Analytics<\/strong> servono proprio a questo. Citando una frase di Jim Davis: <\/strong> \u00abi Big Data di cui tutti parlano sono solo dati che superano le capacit\u00e0 di gestione di un database, la differenza sta nell\u2019analisi\u00bb.<\/p>\n Esattamente! Che ce ne facciamo di un calderone enorme di dati se non possiamo analizzarli velocemente e non possiamo leggerli in modo decente?<\/p>\n Devo dire che sono rimasto piacevolmente sorpreso dal CEO Jim Goodnight, orgoglioso della potenza e scalabilit\u00e0 dell’infrastruttura di SAS: migliaia di potenti Blade che analizzano milioni di TB di Dati in Real Time, trasformando il tutto in grafici semplici da interpretare e fondamentali per il business.<\/p>\n Volete sapere quanto vi fruttano le slot machine, categorizzate per produttore? Ecco a voi:<\/p>\n Oppure qualcosa di pi\u00f9 serio, come l’esposizione finanziaria:<\/p>\n![\"Dr](\"http:\/\/www.paolobruno.org\/wp-content\/uploads\/2013\/09\/Schermata-2013-09-12-alle-14.50.04.png\")
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