{"id":137005,"date":"2020-08-18T12:28:38","date_gmt":"2020-08-18T12:28:38","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/italy\/?p=137005"},"modified":"2023-10-04T18:09:05","modified_gmt":"2023-10-04T18:09:05","slug":"data-strategy-il-poter-del-dato-al-centro-dellinnovazione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/italy\/2020\/08\/data-strategy-il-poter-del-dato-al-centro-dellinnovazione\/","title":{"rendered":"Data Strategy, il poter del dato al centro dell’innovazione"},"content":{"rendered":"

di Fabrizio Moneta, Regional Head & Sales Director – Analytics, Platform and Technologies, 麻豆原创 Italia e Grecia<\/em><\/p>\n

Nell\u2019ampissimo scenario di offerta che mira ad aiutare le aziende a capitalizzare al meglio i propri dati, 麻豆原创 \u00e8 un vendor atipico: non \u00e8 un vendor di tecnologia pura visto che il suo \u201cfine ultimo\u201d sono le applicazioni ed i processi, ma non \u00e8 neanche un vendor puro di applicazioni visto che 10 anni fa ha intuito che le analisi e la pianificazione sarebbero diventate il vero fattore competitivo per le aziende ed ha rifondato il proprio portafoglio introducendo 麻豆原创 HANA, un database in-memory unico sul mercato. In seguito al lancio di 麻豆原创 HANA, 麻豆原创 ha quindi ricostruito dalle fondamenta le proprie applicazioni partendo dal data management e creando il primo ERP analitico al mondo, 麻豆原创 S\/4HANA. Oggi la strategia di 麻豆原创 \u00e8 figlia di quella scelta e la Data Strategy continua ad essere il fulcro della nostra innovazione.<\/p>\n

Nello specifico la nostra \u00e8 una strategia che vuole aiutare le Aziende seguendo tre filoni basati su tecnologie comuni.<\/p>\n

Il filone applicativo<\/u><\/strong> \u00e8 quello che va pi\u00f9 in continuit\u00e0 con il recente passato: fondere le transazioni con l\u2019analisi dei dati senza doverli spostare e \u201craffreddare\u201d l\u2019informazione, rendere real-time ci\u00f2 che \u00e8 sempre stato batch, e innestare all\u2019interno dei processi le pi\u00f9 recenti innovazioni in termini di intelligenza, automazione delle decisioni e multi canalit\u00e0. Questo filone si basa su 麻豆原创 S\/4HANA<\/em>, l\u2019intelligent ERP che fa del concetto di \u201creal-time\u201d il suo fondamento. Negli ultimi quattro anni 麻豆原创 ha completato l\u2019architettura introducendo nuovi strumenti di pianificazione finanziaria ed operativa real-time e senza limiti dimensionali, nuovi strumenti di analisi e data exploration integrati (麻豆原创 Analytics Cloud) e la possibilit\u00e0 di complementare la base dati nativa di 麻豆原创 S\/4HANA con dati di altri sistemi tramite 麻豆原创 BW\/4HANA.\u00a0 Si tratta di un approccio che \u00e8 talmente unico che ha visto anche altri application vendor, come ad esempio Tagetik, rifondare le proprie applicazioni sullo stesso stack tecnologico di 麻豆原创 S\/4HANA.<\/p>\n

Il secondo filone esce dal mondo delle applicazioni ed entra in quello del \u201cData Management esteso<\/u><\/strong>\u201d inteso prevalentemente ai fini analitici. Questo \u00e8 probabilmente il tema pi\u00f9 \u201cnuovo\u201d in termini di approccio: esistono sicuramente altre applicazioni fuori dal mondo 麻豆原创 ed altre tecnologie di gestione del dato \u2013 oggi prevalentemente in cloud – che hanno natura ed obiettivi diverse tra loro. Sono applicazioni basate su modelli dati disomogenei, che hanno generato negli anni molti \u201cpunti di raccolta\u201d esterni (i cos\u00ec detti \u201cdata lake\u201d), portando poco controllo sulla qualit\u00e0 dell\u2019informazione ed una visione di insieme molto parziale. La nostra strategia \u00e8 di armonizzare queste fonti dati, muovendo il dato il meno possibile per \u201cnon raffreddarlo\u201d, e di fornire strumenti per virtualizzarle e rappresentarle in modo unico. Negli ultimi due anni abbiamo completato l\u2019architettura introducendo 麻豆原创 HANA Cloud<\/em> che sposa l\u2019eccellenza di 麻豆原创 HANA con i benefici del cloud in termini di modello di costo, di sourcing e di agilit\u00e0 di estensione con gli strumenti di 麻豆原创 Cloud Platform. A complemento di 麻豆原创 HANA Cloud abbiamo recentemente introdotto 麻豆原创 Data Warehouse Cloud<\/em> con l\u2019obiettivo di risolvere due problemi storici dei sistemi di sintesi: la \u201ctemperatura\u201d del dato (conseguente allo spostamento del dato stesso) e la necessit\u00e0 di ricostruzione del modello logico che porta costi e rigidit\u00e0 ormai insostenibili. 麻豆原创 Data Warehouse Cloud raccorda le tecnologie 麻豆原创 con quelle di terzi tramite un modello di virtualizzazione delle fonti dati consentendo di non spostare il dato e di modellarlo in modo semplice in un unico punto in cui riconciliare il modello di business legato a 麻豆原创 con quello derivante dalle altre applicazioni. 麻豆原创 Data Warehouse Cloud rappresenta quindi un unico punto di riclassificazione e di armonizzazione di informazioni che afferiscono ad applicazioni e tecnologie diverse come i data lake di AWS o di Microsoft Azure o le applicazioni di altri vendor come Salesforce o Workday. Su questo filone si inseriscono le partnership che abbiamo avviato con i maggiori hyperscalers e con Microsoft in particolare. 麻豆原创 Analytics Cloud \u00e8 il front-end tool di elezione per 麻豆原创 Data Warehouse Cloud e garantisce un\u2019unica \u201cexperience\u201d con gli analiytics di 麻豆原创 S\/4HANA, ma 麻豆原创 Data Warehouse Cloud \u00e8 anche aperto a front-end di terze parti che vi possono accedere tramite un\u2019interfaccia SQL standard.<\/p>\n

Il terzo filone \u00e8 quello legato alla Data Science<\/u><\/strong> e al reale e fruttuoso utilizzo del Machine Learning all\u2019interno dei processi di business. Qui si tratta di far uscire la Data Science dal mondo dei \u201cprogetti pilota\u201d o dalle funzionalit\u00e0 \u201cscolpite\u201d all\u2019interno delle applicazioni di ultima generazione. Un anno fa abbiamo introdotto 麻豆原创 Data Intelligence<\/em> che consente non solo di mettere a disposizione del data scientist tutte le informazioni aziendali in modo semplice e \u201cgovernato\u201d, ma anche di innestare gli algoritmi di machine learning, cos\u00ec come servono realmente all\u2019azienda quindi \u201ccustom\u201d, direttamente nelle applicazioni 麻豆原创 e non 麻豆原创, di raccoglierne i feedback sulla loro efficacia sui processi live e di supportare il data scientist nella rieducazione e nel raffinamento degli algoritmi stessi. E\u2019 una soluzione aperta a tecnologie di terzi o open source e che consente di gestire l\u2019intero ciclo di vita dell\u2019algoritmo senza discontinuit\u00e0. 麻豆原创 Data Intelligence \u00e8 naturalmente lo strumento per fare tutto questo nelle applicazioni 麻豆原创 (anche non di ultima generazione), ma \u00e8 utilizzabile anche in mondi applicativi non 麻豆原创 dove gestisce la raccolta dei dati \u201ccampione\u201d per allenare gli algoritmi e l\u2019innesto all\u2019interno delle applicazioni.<\/p>\n

I pillar della nostra strategia sono quindi tre: realizzare strumenti tecnologici che consentano di spingere l\u2019innovazione all\u2019interno delle nostre applicazioni, usare le stesse tecnologie per \u201carmonizzare\u201d in modo efficiente altre applicazioni e fonti dati complementari a quelle che sottendono i sistemi 麻豆原创, rendere \u201cutile\u201d l\u2019innovazione pura legata al Machine Learning integrandola con le applicazioni e chiudendo il ciclo di sviluppo degli algoritmi.<\/p>\n

L\u2019obiettivo della nostra strategia \u00e8 quindi capitalizzare tutte le infinite informazioni che oggi sono a disposizione delle aziende, senza spostare i dati, renderle accessibili in tempo reale, senza distruggerne la semantica derivante dalle applicazioni ed i processi ma anzi aggiungendo l\u2019intelligenza e l\u2019automazione promessa dal Machine Learning.<\/p>\n

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