Gli Analytics conquistano l’Edge Computing
Si conclude oggi SAS Analytics Experience 2017, la più importante convention europea del colosso degli analytics. Molti gli speakers che si sono succeduti sul palco del centro congressi del Mövenpick di Amsterdam, in un clima estivo che non ha fatto rimpiangere le ottobrate romane. La kermesse è stata moderata da Jon Briggs (il noto giornalista della BBCe ITN) che, con la sua consueta simpatia, ha portato quel briciolo di humor anglosassone, a cui siamo ormai abituati.
A parte le figure istituzionali della corporation (Jim Goodnight, Fritz Lehman, Randy Guard e Oliver Shabenberger), la prima giornata è stata quasi monopolizzata dal tema: come le nuove tecnologie possono supportare le iniziative umanitarie. In primo piano il principe Pieter-Christiaan Michiel della Dutch Royal Family, ieri in veste di Vice Chairman del board della Croce Rossa olandese.
La scena di oggi è stata invece indubbiamente dominata dalla spontaneità di Hannah Fry (relatrice presso Mathematics of Cities al Centre for Advanced Spatial Analysis dell’UCL), che ha presentato una selezione di curiose analisi statistiche, dimostrando le spettacolari prospettive della (big) data analysis applicata.
Jim Goodnight Utilizzare gli analytics per essere “disruptors” e non “disrupted”
“Così come la nascita di Internet ha cambiato il mondo modificando praticamente ogni aspetto della nostra società, gli Analytics hanno oggi il potenziare di fare lo stesso”. Jim Goodnight, fondatore e CEO di SAS, apre così l’Analytics Experience 2017 di Amsterdam.
Ci parla dell’impatto della nascente Economia Analitica attraverso i vari settori di mercato. Le più importanti tendenze convergono, come l’automazione interconnessa e l’intelligenza artificiale. “È alimentata da una apparentemente infinito flusso di dati ed è nutrita dalla nuova democrazia degli Analytics”, sostiene.
Il valore real-time degli Analytics risiede nei milioni di micro-momenti che offrono “opportunità per le organizzazioni di prendere decisioni e stabilire nuove connessioni per andare avanti o restare indietro”. L’economia analitica ci porta in una nuova era di cambiamenti, alcuni positivi, altri che possono risultare veramente distruttivi.
Randy Guard: Gli Analytics guidano il valore dell’Internet of Things
L’intervento più atteso di oggi è stato quello di Randy Guard (VP e CMO di SAS), che ci ha offerto uno sguardo sullo stato dell’arte della fortunata convergenza tra IoT (Internet of Things) e Analytics.
Randy inizia la sua presentazione con due esempi, molto suggestivi: gli Smart Pills (i medicinali intelligenti), che supportano i pazienti nelle loro terapie. Questi sensori inghiottibili sono in grado di monitorare i pazienti nell’assunzione di farmaci e controllare successivamente la loro efficacia nel corso del regime terapeutico.
Il secondo case riguarda minuscoli dispositivi che possono essere posizionati sul corpo delle api per tentare di risolvere il mistero che sta dietro al declino della loro popolazione. Questi dispositivi possono memorizzare il tempo e la distanza percorsa dall’insetto quando si allontana dal proprio alveare, monitorare la loro dieta, le condizioni ambientali a cui sono sottoposte e la loro esposizione a pesticidi e inquinamento.
I settori di mercato come energy e manufacturing impiegano sensori da molto tempo. La novità è rappresentata oggi dalla pervesività dei dispositivi connessi, il loro numero è incredibilmente aumentato, al punto che ora abbiamo più dispositivi connessi che esseri umani. Pensate a tutti gli apparecchi della vostra casa e moltiplicateli per tutti i consumatori del mondo, aggiungete i dispositivi industriali e beni a valore aggiunto come aerei e camion e avrete un’idea dell’impressionante esplosione dei dati disponibili.
Un’altra novità è la nostra abilità di fare analisi e prendere decisioni a livello di “edge” (sui dispositivi periferici, n.d.r.). Sensori, dispositivi di rete, sistemi di storage stanno rapidamente aumentando la loro potenza e la loro velocità rendendo possibile la comprensione dei dati nel momento stesso in cui vengono generati.
Le ecomonie sono guidate dal valore e nella analytics economy il valore dell’IoT deriva dalla scala. Come possiamo capitalizzare su questa opportunità? Non limitandoci a considerare la condizione di un singolo paziente o di una sola ape, ma focalizzando le nostre energie sull’effetto nella rete.
Utilizzando l’esempio della Smart Pill che migliora il trattamento di un paziente per volta, immaginate l’impatto sui costi sanitari di una nazione, quando tutti i pazienti contemporaneamente avranno una cura più efficace ed efficiente.
Possiamo capitalizzare questo tipo di valore se mettiamo gli analytics nel punto dove il dato viene prodotto. Connesso non significa necessariamente intelligente e connettività da sola non aggiunge valore. Sono gli analytics a guidare il valore dell’Internet of Things.
I risultati della survey sull’Artificial Intelligence
In occasione dell’Analytics Experience 2017 di Amsterdam è stato inoltre reso pubblico il risultato del recente studio realizzato da SAS, sullo stato dell’adozione delle tecnologie AI (Artificial Intelligence) da parte delle aziende europee.
La buona notizia è che molte tra le organizzazioni intervistate, hanno iniziato a parlare di AI, anche se poche hanno iniziato a implementare progetti reali. C’è molto ottimismo sul potenziale dell’AI, ma pochi sono confidenti che le loro organizzazioni siano pronte a sfruttare questo potenziale.
La lenta adozione dell’AI da parte delle aziende, non pare sia imputabile alla carenza di tecnologie disponibili, quanto ad una diffusa difficoltà a reperire competenze di data science da impiegare nei progetti, nonché a profondi ostacoli organizzativi.
Il 55% degli intervistati ritiene che la sfida più grande collegata all’AI sia rappresentata dal cambiamento che deve essere introdotto nell’organizzazione del lavoro . L’adozione dell’AI implica una perdita di posti di lavoro, ma ha anche il potenziale di crearne di nuovi.
In seconda posizione compare la questione etica, con il 41% degli intervistati che si chiedono se robot e Intelligenze Artificiali dovrebbero lavorare per “il bene dell’umanità”, piuttosto che semplicemente per una singola azienda e la gestione dei posti di lavoro persi a causa della tecnologia.
Solo il 20% degli intervistati ritiene di avere pronti team di data scientist in grado di affrontare le sfide dell’AI, mentre il 19% non dispone per niente di queste competenze.
Il 28% ha in programma di assumere data scientist, mentre il 32% pensa di sviluppare queste competenze, attraverso corsi, conferenze e workshop, negli attuali team di analisti.
Quasi la metà degli intervistati ha fatto riferimento a sfide culturali, dovute alla mancanza di fiducia nei risultati prodotti dalle tecnologie AI e, più in generale, nelle soluzioni “scatola nera”.
Lo studio si è anche interrogato sulla maturità delle infrastrutture richieste per l’implementazione delle soluzioni AI. Il 24% degli intervistati ritene di disporre già di un’infrastruttura ottimale, un altro 24% pensa che sarà necessario aggiornare e adattare le attuali piattaforme, mentre il 29% non dispone per nulla di ambienti su cui far girare soluzioni AI.
“Abbiamo avuto dei progressi incredibili nel rendere le operazioni degli algoritmi accurate quanto solo un essere umano avrebbe potuto fare”, sostiene Oliver Schabenberger, Executive Vice President and Chief Technology Officer di SAS.
“È notevole che un algoritmo possa battere il miglior giocatore del mondo di Go. Pensavamo che questo gioco non potesse essere computerizzato dall’uomo, ma ora una macchina l’ha fatto per noi. Una volta che il sistema ha conosciuto le regole, ha imparato a giocare e ora lo fa meglio del migliore della nostra specie. Possiamo usare questa conoscenza per costruire sistemi che risolvono problemi di business, meglio di quanto possano fare i sistemi statici che utilizziamo oggi. Possiamo costruire sistemi che apprendono le regole del business e poi le usano per agire e migliorarsi. Questo è ciò su cui SAS sta lavorando”.
Infosphere 