di Piero Macrì ♦︎ Il gigante degli analytics scommette su strumenti di controllo e gestione, per mettere a punto la “data driven strategy” del futuro
Dati, dati e ancora dati. Dal 1976, anno della sua fondazione, Sas non si è occupata d’altro che di dati. Per la private company globale con sede a Raleigh nel North Carolina, la missione è trarre valore da bits & bytes per creare informazioni e conoscenza a supporto dell’operatività aziendale poiché “every business” è per definizione “un data business”.
A distanza di oltre quarant’anni cambia il contesto ma il dato rimane la materia prima da cui il gigante degli analytics riesce a estrarre l’invidiabile fatturato di 3,27 miliardi di dollari. Un percorso, quello intrapreso da Sas, che nel tempo si è misurato con le discontinuità dell’information technology senza mai subire una battuta d’arresto, acquisendo di anno in anno sempre più quote di mercato, della business intelligence prima e degli analytics poi (30% il market share globale accreditato da Idc). Il futuro è ora quello dello smart data e dell’intelligenza artificiale, quest’ultimo considerato il vero motore del “new deal” informatico. Ne è più che convinto il 76enne Ceo James Goodnight, che ha deciso di investire la cifra monster di un miliardo di dollari nell’arco dei prossimi tre anni.
Machine learning, deep learning, natural language processing, computer vision, tutto ciò che potrà aiutare a raffinare nuovi e preziosi giacimenti di dati servirà a mettere a punto la futuribile “data driven strategy” per la trasformazione digitale. Analytics, IoT e Intelligenza Artificiale, dalla sinergia di questi tre elementi Sas è intenzionata a creare tecnologie abilitanti nuovi modelli di business e una rinnovata competitività per le imprese. Una strategia che deve però tenere conto di sostanziali cambiamenti che sono avvenuti nel software e nella fruizione delle applicazioni: open source e cloud sono infatti diventati “mainstream” e obbligano Sas a riattualizzare la propria offerta per renderla coerente al nuovo mondo.
Come sintetizza Mirella Cerutti, country manager di Sas Italia intervenuta nel corso dell’ultima edizione del Sas Forum, «La nostra piattaforma deve recepire tutti i cambiamenti della tecnologia, primo tra tutti il mondo cloud che appare un’esigenza ormai irrinunciabile da parte dei nostri clienti». Il passaggio da un mondo tradizionale, on premise, a un mondo aperto sottintende anche l’integrazione di quanto prodotto dalla comunità degli sviluppatori. «Vogliamo dare modo a tutti coloro che realizzano software e algoritmi open di utilizzare e integrare le loro soluzioni nella nostra piattaforma di orchestrazione degli analytics».
Analytics, un universo in espansione. Sas guarda anche a industria 4.0
Come “scaricare a terra” la nuova visione digitale? Soprattutto, come fare in modo che quanto sinora costruito possa continuare a essere la leva per una sostenibilità economica così come è stato dagli anni settanta a oggi? Continuare innanzitutto a investire in ricerca in sviluppo, un esercizio cui Sas non è mai venuta meno, basti pensare l’R&D corrisponde al 25% del fatturato. E poi aprirsi a nuovi mercati diventando interlocutore di riferimento per tutti coloro che stanno ipotecando il proprio futuro in uno scenario digitale. Come ribadito da Mirella Cerutti, «Non siamo solo finance e insurance, ma anche telco, pharma, energy, pubblica amministrazione e tutto ciò che fa rima con industria 4.0, a partire dal settore manifatturiero, un comparto che si sta trasformando rapidamente in virtù della disponibilità di dati che si possono acquisire in ambiente di produzione, in contesti di supply chain e di prodotti connessi». Non è quindi un caso che Sas Italia stia progressivamente mettendo a punto una rete di partner con competenze analytics per portare soluzioni verticali nel mondo delle piccole e medie imprese. Una novità assoluta, considerato che la software house non aveva mai operato con un canale indiretto.
Integrazione del modello open source e adeguamento alle regole del cloud
Altro piano di sviluppo, e allo stesso tempo fattore e volano competitivo per le prospettive di crescita future, è procedere all’integrazione e apertura a standard de facto dell’open source e alle nuove regole che si sono introdotte con l’affermazione del cloud, mantenendo e incrementando quelle che sono da sempre i punti di forza della tecnologia Sas, ovvero la gestione e la governance del dato poiché, come si dice, la potenza è nulla senza controllo. «Grazie alla nostra innovazione continua – ben evidente nella piattaforma e nelle tecnologie di intelligenza artificiale di Sas – data scientist, manager e responsabili aziendali che operano in prima linea potranno cambiare la traiettoria delle loro organizzazioni attraverso gli analytics», afferma Cerutti.
Arrivano gli algoritmi di prossimità
«Non meno importante – come ricorda Angelo Tenconi, senior director customer advisor di Sas Emea – è la capacità di integrare e collezionare dati eterogenei, testuali e multimediali, predisponendo funzionalità real time associate a logica algoritmica laddove i dati vengono prodotti ovvero secondo le esigenze espresse dall’edge computing». Seguono poi tutte le attività che Sas deve intensificare per riallineare il proprio software a regole e modelli coerenti con infrastrutture as a service. «Anche le banche – tradizionalmente scettiche nel portare i propri dati all’esterno del perimetro aziendale – stanno iniziando a spostare workload importanti su piattaforme off premise. Per noi significa iniziare a sviluppare codice secondo un approccio a container ovvero porzioni di microcodice che possono essere riutilizzate e manutenute con maggiore efficienza, favorendo produttività e flessibilità nell’integrazione delle diverse componenti e istanze applicative.
Una piattaforma aperta per l’orchestrazione, gestione e controllo degli analytics
I manager Sas sottolineano l’importanza di avere strumenti di controllo e gestione adeguata. «I modelli analitici, soprattutto in virtù di uno scenario distribuito conseguente l’IoT, devono essere gestiti nel tempo, poiché subiscono un downgrading di prestazioni che deve essere monitorato per garantire performance costanti e adeguate – spiega Tenconi – Basti pensare cosa può significare la gestione di un ambiente dove il codice algoritmico può risiedere su una pluralità di nodi della rete. Ebbene, la gestione del tutto è un affare complesso ed è in questa direzione che vogliamo consolidare la nostra piattaforma. Non da meno va intensificata la nostra capacità nel fornire modelli che, pur godendo di autonomia funzionale ereditata dall’intelligenza artificiale, devono trovare la quadra con regole e normative del settore di riferimento. È quello che noi chiamiamo intelligent decisioning».
