Nei giorni scorsi sono stato a Milano per un evento molto importante per il settore degli analytics e del Big data in cui sono stato invitato in qualità di blogger, una qualifica che non usavo più ufficialmente dal 2008 e che mi ha fatto piacere riutilizzare.

E’ il SAS Forum Italia 2014, la nona edizione di evento organizzato da SAS, una delle più importanti realtà nel campo del software e dei servizi di analisi dei dati. L’evento si tiene ogni anno in Italia, e rappresenta per questo mercato – clienti di data analysis e fornitori – un importante incontro per discutere di tendenze e novità.

Il tema di quest’anno è stato “Building an analytics culture”, ovvero la possibilità di creare una cultura diffusa dell’analisi dei dati così che il mondo dell’impresa se ne possa avvalere nel modo migliore.

L’evento ha avuto una struttura duplice.
La mattina in sessione plenaria con una serie di speech di esperti del settore e case study di diverse realtà aziendali che sviluppano progetti di analisi dei dati avvalendosi delle potenzialità di SAS.
Il pomeriggio una serie di sessioni parallele sui temi che gravitano intorno alla cultura dei big data e analytics quindi social media analitics, l’uso dei dati nei settori più diversi e presentazione di iniziative di formazione.

Lo Storify della giornata e qualche dato

La conversazione sui social rispetto all’evento è stata molto serrata: infatti l’hashtag ufficiale #SASForumItalia è stato trending topic per quasi tutta la giornata in diverse posizioni. Questo mi ha permesso di elaborare delle brevi analisi delle conversazioni disegnando il grafo delle conversazioni e stilando una classifica dei top Twitter users.

Per avere un resoconto dettagliato della giornata lascio la consultazione dello Storify che ho costruito a partire dai tweet, io cercherò di fare il punto dello stato dell’arte dell’uso aziendale dei dati e di come sta evolvendo la cultura degli analytics.

Parole chiave

Uno dei modi migliori (a mio avviso) di fare il punto della situazione è quello di riassumere provando a utilizzare una serie di parole chiave, così come farò adesso per i tirare i fili della giornata.

Consapevolezza
Usare i dati non vuol dire solo masticare enormi dataset, ma vuol dire sapere come usare i dati per guidare le decisioni aziendali, anche perchè per capire i dati è necessario un contesto (problematico o informativo come nel caso dei dati di tipo quantified self). Inoltre è necessario che sia chiaro che il futuro sarà diviso tra le aziende in grado di valorizzare i dati e le aziende prive di questa capacità: il destino di queste ultime è l’incapacità della datamonetization (analytics+scelte di mercato). Già oggi nell’ambito della fisica si è passati da un paradigma scientifico sperimentale-simulativo a un paradigma data-driven. Si delinea un futuro in cui non serve solo il dato puntuale (la foto scattata) ma il dato nel suo svilupparsi (il film che descrive tutto il periodo dell’evento).

Data scientist
Si sta profilando all’orizzonte una figura professionale ibrida in grado di trattare con competenza i big data che avrà applicazione non solo nei settori “tradizionalmente” contigui agli analytics (banking, marketing) ma anche in settori nuovi (per esempio la preparazione sportiva come nel caso Milan Lab). Saranno queste figure professionali nuove ad affrontare temi di grande interesse come: in che modo selezionare le informazioni strategiche all’interno di dataset enormi? Quali sono gli ingredienti che servono per identificare influencer nel social media analytics? Come rendere la reportistica un vero strumento di supporto decisionale? Come affrontare la crescita dei dati prodotti da nuovi device come i Google Glass?
La famosa frase di Hal Varian sullo statistico come la professione più sexy del futuro è stata molto citata.

Etica
L’uso massivo delle analytics potrebbe portare a dei rischi della privacy, dietro i dati ci sono le persone e questo non bisogna dimenticarlo. Per questo motivo è necessaria una consapevolezza etica nell’uso dei dati. Le società che manipolano enormi quantità di dati devono sapere equilibrare tra la necessità di informazioni e il personal profiling. Esiste un trade-off tra ottenere un’informazione circostanziata attraverso i dati e invadere la privacy, e deve essere un limite che deve essere sempre ben chiaro agli stakeholder del settore.

Video e interviste

Per avere una visione più dall’interno sui temi emersi durante il SAS Forum Italy, ho fatto una intervista illuminante in molti punti a Maria Luisa Mignemi, che è Regional Professional Services Director di SAS.
Le domande che le ho posto sono state le seguenti (che tra l’altro rispecchiano alcune delle mie fissazioni ambito Big data: privacy, data science team, visualizzazione).

Il sapere umanistico nella competenza del data scientist ha un ruolo?
L’applicazione dei Big data ai social media ha solo vantaggi o anche svantaggi?
Come sta cambiando la cassetta degli attrezzi dell’analista dati in questa epoca di visual analytics?
Qual è il cambiamento antropologico in questo nuovo soggetto che usa sempre più spesso Big data e nuovi strumenti?
Esiste un modo per mantenere in equilibrio profondità dell’informazione e privacy?

Ecco l’intervista in versione integrale

Sempre nell’ambito delle nuove forme di raccolta dati, ho assistito ad una interessante presentazione dell’uso dei Google Glass da parte della società piacentina Xnoova specializzata in applicazioni Google Glass.
Secondo il team di Xnoova i tre ambiti chiave di applicazioni sono: il turismo digitale, l’industria ovvero la realtà aumentata in ambito professionale e lo sport e tutti gli elementi che permettono di elaborare metriche in prospettiva quantified self.
Qui il video dello speech.

In sintesi un evento interessante, ricco di spunti per chi si occupa di dati da diversi punti di vista (professionale, commerciale, ricerca)