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4ward Blog

Quali sono gli elementi che compongono un Data Intelligent Framework

By 4ward 14 marzo, 2019

Nell’arco dei suoi quasi 20 anni di vita, 4ward ha accompagnato centinaia di aziende ad affrontare la trasformazione digitale, fornendo tecnologie innovative altamente performanti e affiancandole nei processi organizzativi di change management più adatti al loro business. Uno degli ambiti in cui si è particolarmente distinta è stata la trasformazione dei dati in azioni intelligenti e in valore aggiunto grazie all’integrazione di Data, Analytics e intelligenza artificiale. È questo il motivo per cui è nato il Data Intelligent Framework (DIF), un modello di gestione che risponde all’esigenza delle moderne organizzazioni di convertire i dati di cui dispongono in conoscenza dal contenuto predittivo per guidare le decisioni aziendali, rendendo addirittura automatiche e immediate alcune di esse. Ecco quali sono i 5 elementi che lo caratterizzano.

 Quali sono gli elementi che compongono un Data Intelligent Framework

Le sorgenti

4ward non si è limitata ad analizzare alcune delle fonti ricorrenti da cui l’impresa attinge la sua base dati, ma ha ampliato le sorgenti possibili di provenienza dei dati a tutte quelle, interne ed esterne, che appartengono al raggio d’azione e alle attività tipiche dell’azienda. In particolare:

  • External Data come social media, traffico web, dati di vendita ecc.;
  • App aziendali quali, ad esempio, CRM, ERP, MES, database ecc.;
  • Sensori IoT e altri device collegati ai processi produttivi e manutentivi;
  • Line of Business (LoB) solitamente disponibili in versione mobile;
  • Cognitive Services e Natural Language Processing (NLP) in cui sono comprese immagini, testi, voce, notizie, pagine di ricerca ecc.

 

Integrazione e armonizzazione

Nel DIF la discrepanza delle fonti e la qualità differente dei dati, strutturati e non strutturati, viene ricondotta a unità mediante una serie di procedure e tecniche che tengono conto dell’ambiente di partenza e degli output attesi. Rientrano fra queste:

  • B2B integration, tramite cui avviene l’integrazione digitale, l’automazione e l’ottimizzazione dei processi aziendali mission critical estendendoli al di fuori del perimetro d’impresa, ad esempio a favore di fornitori o partner;
  • Hybrid Connections con le quali collegare applicazioni in Cloud con dati SQL on premise;
  • API Management al fine di integrare le applicazioni con i sistemi di terze parti con cui si hanno relazioni stabili;
  • Device Data Collection allo scopo di rendere automatico il processo di raccolta dati;
  • IoT Device Management in maniera tale da avere una visione completa dei dati provenienti da tutti i dispositivi e dagli impianti collegati nelle fasi di produzione, logistica, commerciale e manutentiva.

 

Store & Model

L’integrazione e l’armonizzazione rappresentano fasi del Data Intelligent Framework che hanno bisogno di contesti di archiviazione e modellazione appositi. 4ward adotta quelli più avanzati oggi presenti sul mercato:

  • Data Lake Store, servizio della piattaforma Cloud Azure di Microsoft di prima generazione che supporta più motori per i carichi di lavoro di analisi, come ad esempio Cloudera e Hortonworks (oggi confluiti in un’unica società) oppure client open source Apache;
  • MongoDB, database di tipo NoSQL orientato all’archiviazione documentale;
  • HDInsight, servizio Azure con cui eseguire analisi sui framework open source più diffusi quali Apache Hadoop, Spark e Kafka;
  • Blob storage, sistema di archiviazione di Azure per gestire dati non strutturati;
  • Cosmos DB, database per la creazione di applicazioni su scala globale con supporto nativo per NoSQL, ma anche SQL e graph;
  • Database SQL, servizio Cloud compatibile con il motore di SQL Server;
  • SQL Data Warehouse per ottimizzare i carichi di lavoro ridimensionando in modo elastico le risorse aziendali.

 

Gli strumenti di Analytics

Il primo risultato del DIF consente di trasformare l’integrazione e l’archiviazione dei dati in un volano di analisi e lettura approfondita delle informazioni che, grazie alla capacità di cogliere trend e correlazioni nascoste, assumono valore predittivo in apposite applicazioni e nelle dashboard in cui si concretizza il Data Intelligent Framework. E questo grazie ai seguenti strumenti:

  • Power BI, piattaforma di Business Intelligence della Microsoft che permette di esplorare e analizzare immediatamente i dati offrendoli in un’unica visualizzazione e rendendoli personalizzabili con report grafici e interattivi;
  • Data Lake Analytics, servizio di analisi on demand della Microsoft che può eseguire elaborazioni su petabyte di dati con linguaggio U-SQL, garantendo scalabilità immediata e costi parametrati ai singoli processi;
  • Stream Analytics, motore basato su Azure che esegue analisi in tempo reale su più flussi di dati provenienti da fonti quali device, sensori, siti web, social media e altre applicazioni.

 

Automated Intelligence

Il Data Intelligent Framework, insieme all’analisi governata dagli strumenti di Business Intelligence, si pone anche come guida alle decisioni automatiche. Rese possibili dall’adozione di tre tecnologie:

  • algoritmi di machine learning integrati nelle app messe a disposizione dell’azienda che sfruttano il flusso dei dati come leva di apprendimento automatico, lasciando interagire direttamente il sistema in maniera personalizzata sulla base dei comportamenti reiterati che registra;
  • Bot Framework, servizio Microsoft che può essere integrato in qualsiasi canale dell’azienda per trasformare le conversazioni in interazioni proattive sempre più aderenti alle esigenze di chi pone le domande, con la possibilità di ampliare il campo d’azione a immagini e voce grazie ai Cognitive Services;
  • Cortana, assistente virtuale che la società di Redmond abbina ai Bot Framework in chiave enterprise per assegnare alla lingua naturale un ruolo determinante nei processi di semplificazione del workflow all’interno dell’azienda. Anche questa, una soluzione che completa la gamma del DIF rendendo completa la sua risposta al bisogno delle imprese di automatizzare molte delle funzioni che tuttora necessitano, invece, di diversi passaggi intermedi.

 

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