Riuscire ad allineare assortimenti e prezzi dei prodotti tra i punti di vendita della West Coast prima della loro apertura, basandosi sulle performance registrate poche ore prima nella East Coast. Walmart lo ha fatto durante l’ultimo Black Friday.
Analizzare automaticamente migliaia di metriche, basandosi su petabyte di dati, per identificare tendenze ed errori in tempo quasi reale, sostituendo lunghi e onerosi processi manuali, così da poter convertire le analisi in azioni a beneficio dei clienti e del business. eBay lo sta facendo.
Gestire in tempo reale i cicli di vendita di un business da oltre 50 miliardi di dollari l’anno. Cisco lo fa.
Trasformare l’ingaggio sul cliente in una customer experience digitale che faccia sentire gli utenti parte di una community e dia nel contempo all’azienda dati e strumenti utili allo sviluppo di nuovi servizi innovativi. Under Armour lo sta facendo.
Quattro case history, un denominatore comune: una nuova gestione del dato.
Per SAP ripensare il datawarehouse è tutt’altro che anacronistico
In un mondo sempre più digitale, la gestione del dato diventa elemento di differenziazione soprattutto per le aziende che sul dato basano la gestione del loro business.
Per questo, spiega Matteo Losi, Head of Digital Awareness Office, EMEA South di SAP, “è tutt’altro che anacronistico parlare oggi di Datawarehouse e di datawarehousing di nuova generazione”.
Le esigenze sono cambiate: è necessario un diverso livello di velocità, di accesso, di libertà nella gestione del dato, di flessibilità che consenta di sviluppare nuove soluzioni senza tuttavia mettere in discussione processi core.
“Lo scenario apre nuove sfide, legate ai volumi di dati, alla velocità, alla necessità di sostenere crescite profittevoli, di interpretare correttamente tutti i segnali senza trascurare gli insight nascosti: l’architettura tradizionale del datawarehouse non è più adeguata. Perché la Data Driven Innovation di cui tanto parliamo oggi alla fine significa dare valore ai dati e portare questo valore verso i processi di business”.
Il datawarehouse, così come lo abbiamo sempre conosciuto, suddivideva il ciclo di vita del dato in quattro passaggi fondamentali (generazione, raccolta, memorizzazione e gestione, reportistica e analisi del dato), tutti regolati secondo una logica sequenziale.
“Dobbiamo andare oltre i Dbms tradizionali. I data mart e i datawarehouse esistenti di fatto rappresentano un rallentamento, quando anche un impedimento alla digital transformation delle aziende”, è la visione di SAP che si traduce in un esempio efficace: è come se si cercasse di correre con le scarpe slacciate.
Portare la virtualizzazione nel Datawarehouse
La risposta, secondo SAP, è introdurre la virtualizzazione nel Datawarehouse, facendo leva sulla piattaforma SAP HANA, ovvero utilizzando una soluzione in-memory per federare in modo dinamico informazioni da database diversi con un approccio end-to-end.
“La piattaforma SAP HANA – spiega Alessandro Passoni, Digital Enterprise Platform Business Architect, SAP EMEA – risponde perfettamente alle esigenze delle imprese che hanno intrapreso un percorso di digital transformation: rimuove ridondanza, complessità, barriere tecnologiche ed economiche introducendo dei Virtual Data Model per un datawarehousing logico. Non solo. Introduce servizi avanzati di data science e di machine learning prima non disponibili, portando carichi transazionali e analitici sulla stessa data platform, riducendo di conseguenza l’onere gestionale”.
In-memory e cloud, questa è la risposta
Conferma Dario Regazzoni, Digital Enterprise Platform Presales Manager, SAP Italia: “Parliamo di una piattaforma, sulla quale è possibile sviluppare un nuovo ecosistema di innovazione, lavorando per gruppi di servizi”.
Elemento chiave della piattaforma è SAP Vora, motore di in-memory computing pensato per rendere più accessibili e utilizzabili dalle aziende i big data da Hadoop, superando dunque i limiti dei data lake non strutturati con una organizzazione gerarchica del dato stesso.
Complementare a Vora è Altiscale, acquisita da SAP lo scorso anno, che offre una infrastruttura cloud per la gestione dei big data. In particolare, core business di Altiscale sono le soluzioni Big Data-as-a-Service su Hadoop and Spark: dunque l’integrazione di SAP Vora e Altiscale in SAP HANA consente a SAP di erogare soluzioni big data olistiche e accelerate, particolarmente strategiche in ambiti ad alto consumo di dati, a partire dall’IoT e dai servizi finanziari.
Per la visualizzazione e l’esplorazione dei dati, infine, è possibile sfruttare le potenzialità di SAP BusinessObjects, sia in cloud, sia on premise.
In sintesi, dunque, il nuovo datawarehousing disegnato da SAP punta da un lato ad analizzare i dati lì dove si trovano, così da ridurre duplicazioni e latenza, dall’altro a una loro distribuzione automatica in sistemi di storage diversi in relazione alla loro importanza nelle loro procedure di analisi.
“Un approccio moderno alla gestione, all’elaborazione e all’analisi dei dati, così come richiesto nei nuovi scenari digitali d’impresa”, conclude Matteo Losi.
Il tema del nuovo Datawarehouse è stato affrontato in occasione di un recente SAP TechTalks: a questo link è possibile accedere a tutti i video dell’iniziativa.
Per approfondire l’approccio di SAP al nuovo Datawarehouse, è possibile consultare questo documento
