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I segreti di Sas Viya di Sas Institute

di Marco de’ Francesco ♦ Fare business con i dati: come funziona la la piattaforma aperta, flessibile, orientata al Cloud e scalabile della software house americana. Intelligenza Artificiale per le Pmi. Le case histories di Domus e Aeroporti di Puglia

Dispongono le piccole aziende di figure qualificate in grado di “leggere” gli analytics, di strumenti software che consentano di analizzare serie storiche e di trovare correlazioni tra i dati, di simulare scenari economici di settore nonché di individuare i trend? Generalmente, no. Eppure è arrivato il momento, anche per loro, di strutturare un processo decisionale, anche in termini di strategia di business, basato su informazioni precise e aggiornate, e svincolato da pregiudizi tipicamente umani. Ma c’è la questione dei costi.

Può una piccola azienda acquisire più licenze per utilizzare più funzioni di analytics? È questo, probabilmente, il problema più serio. Sas Institute, software house americana leader mondiale negli analytics, in vista di una politica di allargamento della propria clientela alle Pmi, da una parte ha sviluppato software di facile installazione e consultazione, dall’altra ha implementato, che presenta soluzioni scalabili per risolvere processi analitici di ogni dimensione e che, accanto a quello tipico delle licenze, dispone di un modello di pricing a consumo. Dentro Viya ci sono funzioni per automatizzare il processo di previsione, per rilevare, prevenire e bloccare attività fraudolente, per riepilogare velocemente indicatori fondamentali delle prestazioni dell’azienda e condividere queste informazioni su web e su dispositivi mobili, e tanto altro. Ne abbiamo parlato con Francesco Middei – Principal Business Solutions Manager di Sas, durante l’evento Analytics Experience.

 

Francesco Middei – Principal Business Solutions Manager di Sas

Sas Institute

Sas punta sulla piattaforma Viya perché, aperta e flessibile, semplifica al massimo l’utilizzo del software, così da consentire a persone prive di competenze specifiche di accedere agli analytics. La potenza del motore Cas.

Anzitutto, occorre capire cosa sia Sas Institute e di cosa si occupi: è una software house fondata nel 1976 da Anthony Barr, James Goodnight, John Sall e Jane Helwig. Il suo nome deriva dall’acronimo di Statistical Analysis Aystem. Quanto agli analytics, sono strumenti software che consentono di analizzare serie storiche, di trovare correlazioni tra i dati, di simulare scenari economici di settore nonché di individuare i trend. Tutte queste attività servono a supportare il processo decisionale delle aziende: si parla di business intelligence, appunto perché il software ha l’obiettivo di permettere alle persone di prendere decisioni strategiche fornendo informazioni precise, aggiornate e significative nel contesto di riferimento. Sas ha messo in campo soluzioni che riguardano diversi tipi di Business: assicurazioni, auto motive, banche e finanza, comsumer goods, life science & pharma, manufacturing, media, oil & gas, retail, pubblica amministrazione, telecomunicazioni, trasporti, utility. E, nei singoli comparti, Sas dispone di soluzioni molto diverse tra di loro.

Per esempio, nell’oil & gas i dati vengono utilizzati per progettare ed gestire pozzi di alta qualità, ridurre i rischi della perforazione e diminuire i tempi improduttivi. Nell’automotive per la predictive maintenance, e cioè per monitorare e prevenire potenziali disfunzionamenti dei veicoli e delle componenti; ma anche per predire la domanda degli utenti nel trasposto multimodale. Sas – che serve più di 80mila imprese e più di 5 milioni di utenti in giro per il mondo – a un certo punto si è resa conto che le aziende non solo avevano bisogni diversi, ma anche approcci analitici differenti, come faceva notare tempo fa (in “Analytics, l’importanza di un ambiente open e cloud-ready”) Anand Chitale, Director, Product Management, Sas Business Intelligence: alcune aziende puntavano sui Big Data e altre no, alcune sull’integrazione di dati strutturati e altre no, e tutte mostravano esigenze differenti di streaming analytics e machine learning. Inoltre, alcune aziende necessitavano di soluzioni on-premise (con software installato sulla macchina locale) mentre altre preferivano il Cloud.

 

Viya

La risposta dell’azienda è stata quella di dar vita ad una piattaforma aperta, flessibile, orientata al Cloud: Viya. Si intendeva, da una parte, di mettere molte soluzioni generali in comune, e poi di semplificare al massimo l’utilizzo del software, per consentire a persone prive di competenze specifiche di accedere agli analytics. Questo, come si vedrà più avanti, anche in vista di una politica aziendale che tende ad allargare il campo della clientela verso la piccola azienda, che in genere non dispone di professionalità evolute. Non a caso l’architettura Viya, presenta, secondo Chitale, «soluzioni scalabili per risolvere processi analitici di ogni dimensione; la capacità di applicare gli stessi algoritmi e modelli analitici in un unico ambiente, a dati provenienti da applicazioni Sas e di terze parti; e un modello di pricing a consumo (a fianco dell’acquisto delle licenze)».

L’architettura è unificata, aperta alle Api e ai linguaggi di programmazione più diffusi, e gestisce l’intero ciclo degli analytics. Si possono fare più cose con un solo strumento. E poi, è una piattaforma potente. Secondo Middei, ( che peraltro di recente ha tenuto a Milano uno speech sull’intelligenza artificiale “Surviving Rome with Ai” nel corso dell’evento Analytice Experience 2018, organizzato da Sas) è «la piattaforma che consente di analizzare i veri Big Data. C’è di mezzo l’intelligenza artificiale – costituita da algoritmi, sempre più complessi e strutturati per consentire alle macchine di realizzare meglio delle persone attività tipicamente umane – che da anni è parte integrante del software Sas. Finora il limite all’utilizzo dell’Ai è stato costituito dai costi dell’hardware grazie al quale si elaboravano complicati algoritmi. »

«Ora, invece, Sas ha sviluppato Cas, Cloud analytics Services, un motore in-memory dove gli algoritmi possono girare in modo molto veloce». È un discorso complesso, ma in genere per elaborazione in-memory si intende quella che archivia i dati nella Ram (una memoria volatile, dove vengono caricati i programmi da eseguire) invece che nel database su dischi; questo fattore accelera molto la possibilità di accesso ai dati, che sono processati in volumi enormi a velocità estremamente elevata, per analisi in tempo reale. Secondo Middei «prima di Cas, la piattaforma ha avuto altri motori; tutti gli algoritmi presenti nelle soluzioni precedenti sono stati migrati in Cas. Ne stiamo creando di nuovi: infatti Sas investe molto in ricerca e sviluppo, circa il 25% del proprio fatturato, che è pari a 3,2 miliardi di dollari». Che cosa c’è dentro Viya? Cosa possono fare le aziende con questa piattaforma?

 Visual Forecasting

Nella piattaforma sono confluite tante funzioni di Sas. Per esempio “Visual Forecasting”, per automatizzare il processo di previsione; e cioè per produrre senza coinvolgimento umano analisi relative a serie temporali su larga scala e determinazioni gerarchiche. Secondo l’azienda, con la riduzione dell’intervento manuale ci sono meno possibilità che pregiudizi personali possano intervenire nel processo di previsione. Sono richieste meno risorse e, poiché gli analisti non devono costruire e monitorare i modelli per ogni serie storica, possono concentrarsi su strategie di alto valore o su problemi non adatti all’automazione.

 Visual Investigator

Ancora, “Visual Investigator”, soluzione cloud-based progettata per rilevare, prevenire e bloccare attività fraudolente in modo veloce. Supportata da un’analisi intelligente dei dati, consente di visualizzare ed esplorare in modo interattivo interi social network e il loro layout. È possibile esplorare comunità e relazioni individuali ed esporre modelli oscurati e connessioni nascoste. È pertanto possibile studiare la complessa rete di relazioni tra persone, luoghi, cose ed eventi nel tempo e in più dimensioni.

Visual Analytics

E poi “Visual Analytics”. Secondo l’azienda, è possibile creare un riepilogo veloce degli indicatori fondamentali delle prestazioni e condividerlo su web e su dispositivi mobili. «I decisori aziendali possono interagire rapidamente e in modo collaborativo con le informazioni, analizzandone ogni aspetto per trovare sia risposte individuali, sia acquisire una visione globale delle performance aziendali».

Visual Statistics E Visual data mining and machine learning

E ancora “Visual Statistics”, grazie alla quale, secondo l’azienda, si possono creare e perfezionare modelli predittivi «portando alla luce informazioni di valore ad alta velocità, scoprendo nuovi modi per aumentare i profitti». Questo perché «i data scientist e gli esperti di statistica della azienda possono elaborare osservazioni ad un livello più dettagliato grazie a tecniche di modellazione analitiche fatte su misura». Inoltre, “Visual data mining and machine learning”. È una funzione che consente l’estrazione dei dati end-to-end (e cioè comprendendo tutti i passaggi) e il processo di apprendimento automatico con un’interfaccia visiva e di programmazione che gestisce tutte le attività del ciclo di vita analitico. In realtà le funzioni integrate nella piattaforma sono molte di più.

 

La strategia di Sas verso le Pmi

Secondo l’azienda, le soluzioni scalabili e il pricing a consumo rendono l’utilizzo della piattaforma possibile a prescindere dalle dimensioni. Gli esempi di Editoriale Domus e di Aeroporti di Puglia.

Il dato di fatto è che le piccole e medie imprese devono estrarre informazioni di valore dai dati, migliorare l’esperienza del cliente, ottimizzare la produttività dei dipendenti, definire nuovi prodotti. Non è semplice quando il budget è limitato, e quando in azienda non si dispone di grandi competenze. Secondo Middei, non è più un problema: «In realtà la nuova tecnologie Sas Viya permette di scalare in maniera naturale: l’azienda può iniziare con una potenza computazionale minore, ed aumentarla quando cambiano le esigenze dell’impresa, perché, ad esempio, è cresciuta molto in un certo periodo di tempo, ampliando i volumi. L’incremento computazionale non comporta il cambiamento degli algoritmi, ma solo una crescita della capacità elaborativa».

Secondo l’azienda, poi, è un luogo comune che gli analytics siano complessi da utilizzare. Non è necessario – dice l’azienda – essere un data scientist o un esperto di statistica per utilizzare il software Sas. O scrivere codice di programmazione. Infatti, gli analytics di Sas sono compatibili con diversi linguaggi. Sempre secondo l’azienda, non è vero che questi analytics siano difficili da installare. Tanto più che esiste un network a supporto «efficiente, competente e reattivo». Quanto al pricing, «Sas offre soluzioni dedicate alle Pmi che si adattano a qualunque tipo di budget. Le soluzioni Software-as-a-Service su cloud, consentono inoltre di pagare solo per quello che serve effettivamente, senza costi aggiuntivi». E non è vero, dice l’azienda, che il time-to-Roi (tempo per ritornare nell’investimento) è troppo lungo.

«È un fatto che si ottengono risultati concreti sugli investimenti in giorni o mesi anziché anni. Così si può adattare con estrema agilità le strategie day-by-day e quelle a lungo termine». Naturalmente, si possono utilizzare gli analytics di Sas singolarmente, anche a prescindere dalla piattaforma Viya. Secondo l’azienda, Sas «offre una varietà di potenti soluzioni di analisi capace di soddisfare le esigenze di crescita e cambiamento. Passando agevolmente da una licenza desktop a una server». Insomma, l’azienda fa ponti d’oro alle Pmi.

 

Il logo della storica testata dell’ Editoriale Domus
Editoriale Domus

Si fa l’esempio dell’Editoriale Domus, una casa editrice fondata nel 1929 da Gianni Mazzocchi. E che non è una realtà indifferente. Con 53 milioni di fatturato e 267 dipendenti, è la più antica azienda italiana di periodici specializzati; pubblica riviste di settore come Domus, Meridiani e TuttoTrasporti e Quattroruote – che, con 460mila copie vendute mensilmente si conferma in qualche misura come la testata “ammiraglia” fra quelle edite dal gruppo, presente online con 80mila visitatori unici al giorno e 1,5 milioni al mese. Secondo Sas, si intendeva perseguire un duplice obiettivo: «Da un lato rafforzare la relazione con i lettori della rivista e con i visitatori del sito e dall’altro fornire agli inserzionisti e agli operatori di mercato informazioni affidabili per elaborare e attuare efficaci strategie di business». Obiettivo realizzato con Sas Web Analytics.

«I dati raccolti vengono collocati in un data mart (raccoglitore di dati specializzato in un particolare soggetto che contiene un’immagine dei dati che permette di formulare strategie sulla base degli andamenti passati) in base ad alcuni attributi socio-demografici e comportamentali (come il tipo di vettura guidata e desiderata), integrati con le informazioni dei canali offline e sottoposti ad analisi, i cui risultati sono resi disponibili agli utilizzatori in forma di report navigabili attraverso viste differenziate. L’azienda è così in grado non solo di acquisire una conoscenza dettagliata dei cluster di lettori e dei loro orientamenti, ma anche di fornire ai propri interlocutori (ad esempio, le case automobilistiche) informazioni preziose per la definizione delle iniziative commerciali e di marketing».

 

La sala partenze dell’ aeroporto di Bari ( Photo by Podollo)
Aeroporti di Puglia

E quello di Aeroporti di Puglia, 64 milioni di fatturato per 334 dipendenti. Più un’azienda media che piccola, per i parametri italiani. Secondo il Cfo Patrizio Summa, «rispetto ai primi anni Duemila nell’aeroporto di Bari i passeggeri sono aumentati da 1,4 a 4 milioni e in quello di Brindisi da 400mila agli attuali 2 milioni e 200mila». È il risultato delle politiche del turismo della Regione Puglia e delle strategie incentivanti verso le compagnie low-cost. Il traffico incoming (da fuori regione), rende noto Summa, è passato dal 20% al 50% di quello totale. Il fatto è che, al raggiungimento della soglia dei due milioni di passeggeri, in base a direttive europee, gli Aeroporti hanno dovuto liberalizzare l’handling, il complesso di operazioni relative al carico, lo scarico, il controllo tecnico, la pulizia e il rifornimento di un velivolo e all’assistenza a terra dei passeggeri.»

«Per questo è per altri motivi, si trattava di recuperare marginalità, con nuovi modelli di business. Per esempio, con servizi extra-aviation, come il noleggio auto, la ristorazione, il retail, il parcheggio e altro. E poi si trattava di supportare le decisioni del controllo di gestione. Ora gli Aeroporti utilizzano Sas Financial Management. Secondo Summa, «a regime, la soluzione si configura come uno strumento a disposizione del top management, del middle management e degli operatori di riferimento per valutare a colpo d’occhio le aree di criticità, oltre che misurare le variabili di interesse, indagare le cause dei fenomeni, cogliere le loro interrelazioni e verificare gli eventuali scostamenti con la strategia».

Un esperimento che avrà conseguenze sull’industria

L’analisi non di dati ottenuti da sensori, ma di immagini, consentirà soluzioni di predictive maintenance automatizzate.

«Abbiamo posto – afferma Middei – una webcam su un balcone che dava su piazza della Repubblica, a Roma. Abbiamo raccolto delle immagini. Grazie ad un potente algoritmo di intelligenza artificiale, con 500 immagini abbiamo generato un modello da 2,8 milioni di parametri. Anzitutto, il sistema che abbiamo creato è in grado di catalogare le immagini, classificandole a seconda dello stato della piazza: vuota, semivuota e congestionata. E, una volta addestrato il modello, può farlo real time, e quindi si può sapere a distanza se la piazza è trafficata; potenzialmente, le persone possono così sapere se e con quali mezzi recarsi nella piazza: auto, bici, moto, a piedi. Ma il secondo passaggio è più rilevante: grazie all’esame di serie storiche, si possono fare delle previsioni. E quindi si può sapere che a quell’ora del mattino del lunedì c’è traffico, mentre nel primo pomeriggio di martedì non c’è».

Ma questa elaborazione delle immagini grazie ad algoritmi e intelligenza artificiale, che importanza può avere per l’industria? «Si pensi al consumo dei componenti di un rotore – continua Middei -: se per esempio questo è posto in una pala eolica, occorre, per fare delle verifiche, fermare la pala e mandare una squadra di tecnici. Se invece piazziamo una telecamera nel motore, e il sistema è in grado di elaborare le immagini, gli alert saranno inviati solo quando la situazione lo richiederà, e cioè quando si assisterà ad un eccessivo deterioramento dei componenti. Questo significa risparmiare tempo e soldi. Un sistema del genere potrebbe essere applicato in tantissimi ambiti industriali. E, da quando si è risaputo dell’esperimento, in una settimana più imprenditori si sono fatti avanti per saperne di più».

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