{"id":78146,"date":"2020-04-17T01:42:21","date_gmt":"2020-04-16T23:42:21","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/divizion-dannyh-2013-god-retrospektiva"},"modified":"2020-04-17T01:42:21","modified_gmt":"2020-04-16T23:42:21","slug":"divizion-dannyh-2013-god-retrospektiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/divizion-dannyh-2013-god-retrospektiva","title":{"rendered":"Divisione dati. Anno 2013. Retrospettiva","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Nel 2013 IBS<\/b>, che allora, sembra, stessero creando Divisione dati<\/b>, mi hanno chiesto di fare un brain dump (esclusivamente basato sulla mia esperienza con i clienti aziendali nel settore petrolifero e del gas) riguardo all'area problematica dei Big Data e dei Dati in generale. Cos\u00ec l'ho visto di nuovo dopo 7 anni ed \u00e8 stato divertente. Alcune cose sono ovvie. Alcune si sono rivelate non del tutto corrette, ma... sono passati 7 anni. <\/p>\n

Scrivevo in inglese e ho pensato di tradurre in russo. Magari qualcosa \u00e8 ancora attuale? (Tradurr\u00f2 i punti, mentre lascer\u00f2 le tabelle in inglese per pigrizia. Verde - bene, rosso - pericoloso, blu - sogno). <\/p>\n

Far\u00f2 commenti minimi da \"oggi\" in corsivo<\/i>, per rendere chiaro e distinguibile.<\/p>\n

Quindi, DATI! Abbiamo bisogno di dati...
\n<\/a><\/noindex>
\nLa Divisione Dati \u00e8 la Divisione Sangue, perch\u00e9 i dati possono essere paragonati, ad esempio, al sangue che scorre nelle vene e nelle arterie degli organismi aziendali. Tuttavia, sebbene il sangue sia unico, gli organismi sono diversi e quindi la produttizzazione<\/b> \u00e8 molto difficile, ma rappresenta anche un'opportunit\u00e0 per lo sviluppo. <\/p>\n

Ci sono persone a cui i dati saltano proprio agli occhi - queste sono Noi<\/b>.
\nE ci sono persone che purtroppo non vedono i dati nemmeno da vicino. Questi, purtroppo, sono i nostri Clienti<\/b>!<\/p>\n

\"Divisione
\n
\nQuindi, i postulati aziendali...<\/b><\/p>\n

    \n
  1. Vendiamo alle aziende<\/b>, e non IT<\/b> (perdonate subito tutti gli informatici) poich\u00e9 risolviamo problemi globali e, beh, per guadagnare di pi\u00f9.<\/li>\n
  2. Tutti i problemi aziendali sono concentrati attorno a verticali settoriali tematiche e richiederanno adeguata specializzazione<\/b>.<\/li>\n
  3. Le prove della valore dei \"dati\"<\/b> o, ancora pi\u00f9 difficile, il valore della \"gestione dei dati\" per le aziende \u00e8 una sofferenza eterna. In sostanza, \u00e8 come andare da una persona che si sente abbastanza bene e dire: \u201cEhi, ti cureremo il sangue, e, ehi, questo \u00e8 costoso!\u201d<\/li>\n
  4. Il mio \"umido sogno\" \u00e8 vendere \"estrazione dati\" e \"analisi\" alle piccole e medie imprese<\/b>, che si sono immerse in 123 servizi cloud con interfacce interessanti: gestione progetti, helpdesk, contabilit\u00e0, CRM, payroll, report del tempo, marketing... chiamalo come vuoi, e si sono immerse nei dati. Youcalc e Successfactors (probabilmente non esistono pi\u00f9<\/i>) \u00e8 fantastico!<\/li>\n
  5. Cercate persone che amano sporcarsi le mani \"crunch\" <\/b>con i dati. Sono rari e strani (come i divinatori del caff\u00e8), ma chiave per il business. Un poeta, ad esempio, pu\u00f2 avere una buona comprensione della correlazione.<\/li>\n
  6. Gli ingegneri<\/b> sono necessari! Necessari per trasformare i problemi che i Cruncher hanno estratto dai dati in soluzioni. E il successo o il fallimento della soluzione dipende interamente da loro. <\/li>\n
  7. Sviluppo opensource<\/b> i progetti rappresentano un enorme valore e offrono la possibilit\u00e0 di \"collezionare\" soluzioni complesse praticamente \"da zero\".<\/li>\n
  8. Ma... non bisogna dimenticare che Hadoop \u00e8 una libreria e Lucene \u00e8 anch'essa una libreria, e la distanza tra una libreria e un prodotto industriale<\/b> \u00e8 significativa!<\/li>\n
  9. Le soluzioni costruite dovranno essere notevolmente adattate, perch\u00e9 la modularit\u00e0<\/b> e l'integrabilit\u00e0<\/b> sono punti chiave. <\/li>\n
  10. Agile (perdonami, Signore<\/i>) \u00e8 una tecnica chiave nell'interazione con il cliente e nella verifica delle ipotesi<\/b>, ce ne saranno molte. <\/li>\n
  11. E' possibile e necessario esternalizzare qualsiasi codifica e UI. Tutta l'analisi aziendale e le specifiche del backend<\/b> devono essere lasciate all'interno<\/b> e considerate come una competenza chiave. <\/li>\n
  12. Le persone che prendono decisioni a livello aziendale devono essere costantemente \"informate\" sulla necessit\u00e0 di lavorare correttamente con i dati <\/b>e di cercare continuamente nuovi modi per analizzarli. La combinazione delle competenze tecniche e aziendali dei nostri dipendenti aiuter\u00e0 a elevare lo status dell'intera organizzazione. <\/li>\n
  13. Internet<\/b> \u00e8 una fonte infinita di ispirazione (all'epoca c'erano ancora pochi gatti<\/i>) riguardo agli approcci alla gestione aziendale dei dati, nonostante i compiti e le scale differiscano notevolmente. <\/li>\n<\/ol>\n

    \"Divisione
    \n
    \nPostulati tecnologici...<\/b><\/p>\n

      \n
    1. C'\u00e8 un enorme potenziale di sviluppo nel semplificare<\/b> come i dati vengono presentati alle persone. Si potrebbe chiamarlo \"iPhoneizzazione\".<\/li>\n
    2. Nonostante i fornitori di BI affermino di portare direttamente l'analisi agli utenti finali<\/b>, (e si stanno ovviamente muovendo in questa direzione) - la rottura non \u00e8 ancora avvenuta. Le persone semplicemente non comprendono bene i dati multidimensionali.<\/b> L'interfaccia utente che rappresenta dati pi\u00f9 o meno complessi e debolmente strutturati in<\/li>\n
    3. forma facettata presenta anch'essa un'infinita quantit\u00e0 di problemi. Conclusione: maggiore \u00e8 la piattezza (flatter) - migliore \u00e8.<\/b> Il video presenta anche un numero infinito di problemi. Conclusione: maggiore \u00e8 la planarit\u00e0 (flatter), migliore \u00e8. <\/li>\n
    4. La piattaforma, costruita sulla base dell'estrazione automatica dei dati da fonti (che non sono sempre destinate a tale estrazione), \u00e8 fortemente dipendente dalle fonti, dalla stabilit\u00e0 dei connettori e dall'infrastruttura. In caso di inability a garantire risultati, si incolper\u00e0 sempre la piattaforma (il messaggero). Fiducia<\/b> \u2013 il capitale di questo tipo di piattaforme. Un capitale che \u00e8 difficile guadagnare e facile perdere. <\/li>\n
    5. Dal punto di vista aziendale, non c'\u00e8 alcuna differenza tra l'analisi dei Big Data e Dati Semplici<\/b>. Spesso dietro numeri semplici come 2x2 si nascondono opportunit\u00e0 da milioni di dollari. Un buon esempio \u00e8 rappresentato dai dati sulla scadenza della vita utile degli elementi infrastrutturali nel mare della Norvegia. Quando tutte le date dei futuri interventi di manutenzione di tutta l'attrezzatura sono state collocate su un'unica asse e si \u00e8 scoperto che dopo N anni si prospettava un vero e proprio Armageddon offshore, un uomo molto facoltoso si \u00e8 alzato dalla sedia e, scusandosi, \u00e8 uscito dalla stanza dicendo: \u201cScusate, ho poco tempo, devo preparare la flotta...\u201d<\/li>\n
    6. Excel, e in sostanza una chiara e precisa rappresentazione tabellare dei dati, ha un enorme potere e un grande futuro. Credo nelle belle tabelle<\/b> (e fino ad oggi<\/i>) e basta!<\/li>\n
    7. Il principale nastro di tutta questa \"analitica\" \u00e8 l'automazione del processo decisionale<\/b>. Qui si trovano le opportunit\u00e0 pi\u00f9 succulente, ma anche i rischi pi\u00f9 elevati, cos\u00ec le opportunit\u00e0 sono succulente, cos\u00ec i rischi, e cos\u00ec le opportunit\u00e0, cos\u00ec i rischi\u2026 \ud83d\ude42 La gestione della perforazione dei pozzi, ad esempio\u2026<\/li>\n
    8. Se \"integrabilit\u00e0\" \u00e8 la funzionalit\u00e0 chiave, i dati de facto devono essere presentati sotto forma di servizio. REST<\/b> \u00e8 nella guida, ma non bisogna dimenticare l'ottimizzazione delle prestazioni<\/b>, che spesso viene sacrificata sull'altare dell'integrabilit\u00e0, poich\u00e9 la potenza di calcolo continua a crescere. <\/li>\n
    9. I dati master<\/b> sono ci\u00f2 che deve essere localizzato, estratto, standardizzato, prima di affrontare qualsiasi questione imprenditoriale. I dati master sono piccoli, ma i problemi con essi sono grandi! Come dicono i fratelli della semantica - il 50% di tutti i problemi mondiali \u00e8 dovuto al fatto che le persone chiamano le stesse cose con nomi diversi, e l'altro 50% \u00e8 dovuto al fatto che chiamano cose diverse con lo stesso nome.<\/li>\n
    10. Velocit\u00e0 della porta l'incapsulamento<\/b> a livello di archiviazione limita l'apertura della soluzione e porta alla SILO-ificazione. Va bene se sei un grande fornitore, altrimenti \u00e8 cos\u00ec cos\u00ec.Qui si parla, ovviamente, non del livello block e non di AWS S3, che gi\u00e0 aveva 6 anni all'epoca, ma di file<\/i>). <\/li>\n
    11. Modellazione relazionale<\/b> non \u00e8 pi\u00f9 nostro amico. RDF e key-value sono fantastici! Abbiamo visto trasformazioni magiche di database relazionali da modelli con 2000 tabelle a 15 tabelle, e nessun utente ha perso nulla. <\/li>\n
    12. Internet funziona perch\u00e9 c'\u00e8 URL<\/b> come un unico modo di indirizzarlo. L'importanza delle URL, o meglio URI<\/b> per le risorse informative dell'azienda \u00e8 difficile da sovrastimare. <\/li>\n
    13. Il text mining e il NLP sono popolari<\/b>. Su Internet. Ma anche nel settore aziendale si possono ottenere enormi successi estraendo dati strutturati da dati aziendali non strutturati. <\/li>\n
    14. Sinergia<\/b> tra dati strutturati e informazioni estratte da dati non strutturati, ovvero file \u2013 un Klondike analitico. <\/li>\n
    15. Estraendo dati \u2013 non dimentichiamo i diritti e i diritti d'autore<\/b>. <\/li>\n
    16. Un'azienda che si occupa di estrazione di dati deve formare undipartimento di hacker<\/b>, nel buon senso della parola. Ispirato dalla dura lotta contro i sistemi di protezione delle Pagine Gialle dai bot di ricerca. <\/li>\n
    17. Prima di lavorare con i dati, \u00e8 necessario \u00abvederli\u00bb<\/b> in tutta la loro pienezza. \u00c8 difficile da spiegare. Mi vengono in mente moduli tabellari. A qualcuno piacciono le rappresentazioni grafiche, ma ogni grafico \u00e8 gi\u00e0 un'interpretazione. In un modo o nell'altro\u2026 \u00abvedere\u00bb!<\/li>\n
    18. Ripetendosi nella questione della \u00abfiducia\u00bb degli utenti nel front-end. Fiducia nei connettori\/processi di generazione dei dati, fiducia nei dati, fiducia nelle decisioni prese<\/b>.<\/li>\n<\/ol>\n

      Fonte: habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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