Post on 14-Apr-2017
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Maggio 2016
Esperienze dal campo raccontate a due voci …
Poliglottismo tecnologico & innovazione: un matrimonio perfetto?
Stefano Gatti – Head of Innovation & Data Sources
Antonello Mantuano – Chief Technology Officer
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Indice
Il contesto aziendale
Evoluzione o rivoluzione dei sistemi di persistenza dati?
La complessità del presente
Idee e trade-off verso il futuro
Oltre il relazionale perchè?
Il contesto aziendale
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Il contesto & i suoi numeri
CREDIT INFORMATION Tutelarsi dal rischio di
credito
MARKETING SOLUTIONS Crescere con nuove
opportunità di business
CREDIT MANAGEMENT Gestire e recuperare i crediti
in sofferenza
40 milioni di righe di codice
Services e Microservices
2.500
2.000 Persone
34.000 Clienti
Ricavi 2015
353 Milioni €
1.000 Report /min Ricerche
Anagrafiche: 110.000/giorno
Blocchi di informazione
Erogati:
2.200.000/giorno
Chiamate a Servizi
8.500.000/giorno
Eventi su Dati
4.500.000/giorno
Operazioni su Storage
documentale
6.500.000/giorno
Calcoli Rating
300.000/giorno
1.100 Server On premises e 1.000
TB di Storage
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I nostri “big data”
Web Data
Open Data
Dati proprietari
Dato ufficiale non camerale
Dato ufficiale camerale
Evoluzione o Rivoluzione?
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Evoluzioni a confronto
MySql
Diffusione di SQL e database
relazionali
Google Big Table Paper & Map
Reduce studi e sviluppi
Nascita dei principali progetti/prodotti NoSQL 2007 Neo4j – MongoDb
2008 Hadoop
Evoluzione NoSQL in molteplici
e nuove direzioni (es: search engine)
«SQL nei NoSQL e viceversa»
Data-lake
1990.. 2000 2004 2006 2008 2010 2012 2013 2014 2015 2016
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Il poliglottismo è già realtà
Cerved
Oltre il relazionale perchè?
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Il business chiedeva:
Migliore esperienza di ricerca in linea con la UX di famosi social network
Ricerca integrata su tutte le informazioni aziendali
Aumento dell’efficacia della ricerca: offrire al cliente quanto a lui interessa in pochissimi click
Perché Search Engine? «Permettere ai clienti di cercare rapidamente le informazioni di interesse»
La tecnologia abilitava:
SERP moderna
Faceting, Suggestion, Filtering, Sorting
Performance migliorate, aggiornamento Near-Real Time
Geospatial Search
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Il business chiedeva:
Conservare tutte le informazioni erogate ai nostri clienti per 3 anni
Costruire e visualizzare informazioni complesse in tempi rapidi
Eseguire elaborazioni complesse su informazioni strutturate definite a run time
Perché i Document Database «Informazioni documentali sempre disponbili anche per elaborazioni massive»
La tecnologia abilitava:
Creazione di sistema documentale:
oltre 2 miliardi di documenti
3,5 milioni di nuovi documenti al giorno
quasi 3 milioni di letture al giorno
Caching di informazioni strutturate per accelerare la disponibilità del dato
Esecuzioni di logiche di aggregazione complesse sui dati
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Il business chiedeva:
Calcolare real-time il titolare effettivo di tutte le aziende italiane (3.7 M)
Calcolare near real-time sull’intero grafo di connessioni i gruppi economici italiani (215k)
Visualizzare le relazioni di varie tipologie e di differenti gradi di distanza per gare di appalto tra gruppi di persone/aziende
Perché GraphDB? «Navigare il tessuto economico italiano»
La tecnologia abilitava:
Un TOC (total cost of ownership) molto più basso dei database relazionali
Algoritmi su grafo built-in (es: shortest path)
Network analysis a disposizoone di team di data-scientist per proporre nuove funzionalità al business
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il business chiede:
Migliore time-to market nello sviluppo di sistemi decisionali
Realizzazione di progetti B2B con grande varietà di dati
I datascientist chiedono:
Un ambiente dove lavorare in agilità e autonomnia
Avere a disposizione grandi moli dati anche storiche
Perché Hadoop?
«Facilitare l’algorithmic economy»
La tecnologia abilita:
Scalabilità computazionale e di investimento
Ecosistema di soluzioni tecnologiche in crescita esponenziale
Accesso «SQL-like» adatto anche ad analisti dati tradizionali
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La complessità del presente
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Il dato aumentato
Lesson learned
Dati Nuove tecnologie
Dati proprietari Open Data
Nuovo Valore 1 1 3 + =
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Sourcing Liv.2
Sourcing Liv. 1
REPOS
SYNTH Pragma Mond
Dati Linc
e
CR-RIBA
(Payline)
Dati client
NCA
ERG
EBS
HUB
Mambo
Michelang
DWH
MBD
Teradata
Tabula
Mongo4DW
DB4You
XPCH 2
CDR Salesforc
e SpazioDa
ti
Matching
Idx Mondo 3
Quaestio
MBD2
Tabula (dynam
oDB)
Aracne
Clienti Fornito
ri
G 4
you
MBD1
Splunk
R3
CAS
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30 0
53%
Sfide per il futuro
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Per continuare ad aumentare il dato
Creare il contesto organizzativo
Allargare l’uso delle nuove tecnologie
Technology & Data telling
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Trade-off IT Vs Business
E’ tutto semplice?
Più prodotti
Più tecnologie
Deliver Fast
Più stabilità
Meno novità
Change is Evil
DEV OPS
Cloud (Saas)
STEFANO GATTI
stefano.gatti@cerved.com
Twitter: @micio1970
Grazie!
ANTONELLO MANTUANO
antonello.mantuano@cerved.com
Twitter: @manant74