Poliglottismo tecnologico & innovazione: un matrimonio perfetto? Esperienze dal campo raccontate a...

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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


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


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


I nostri “big data”

Web Data

Open Data

Dati proprietari

Dato ufficiale non camerale

Dato ufficiale camerale

Evoluzione o Rivoluzione?


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


Il poliglottismo è già realtà

Cerved

Oltre il relazionale perchè?


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



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»


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



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»


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


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

La complessità del presente


Il dato aumentato

Lesson learned

Dati Nuove tecnologie

Dati proprietari Open Data

Nuovo Valore 1 1 3 + =


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


30 0

53%

Sfide per il futuro


Per continuare ad aumentare il dato

Creare il contesto organizzativo

Allargare l’uso delle nuove tecnologie

Technology & Data telling


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

[email protected]

Twitter: @micio1970

Grazie!

ANTONELLO MANTUANO

[email protected]

Twitter: @manant74

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