{"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. 2013. Retrospettiva","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Nel 2013 IBS<\/b>, che allora sembrava stesse creando il Dipartimento Dati<\/b>, mi hanno chiesto di fare un brain dump (esclusivamente basato sull'esperienza con clienti del settore petrolifero e del gas) riguardo l'area problematica dei Big Data e dei Dati in generale. L'ho ritrovato dopo 7 anni e mi \u00e8 sembrato divertente. Alcune cose sono evidenti. Alcune si sono rivelate non del tutto corrette, ma\u2026 sono passati 7 anni. <\/p>\n

Ho scritto in inglese e ho pensato di tradurre in italiano. Magari \u00e8 ancora rilevante? (Tradurr\u00f2 i punti elenco, mentre le tabelle le lascer\u00f2 in inglese per pigrizia. Verde \u2013 bene, rosso \u2013 pericoloso, blu \u2013 sogno). <\/p>\n

Fornir\u00f2 commenti minimi dal \"oggi\" corsivo<\/i>, per chiarire e distinguere.<\/p>\n

Quindi, DATI! Abbiamo bisogno di dati\u2026
\n<\/a><\/noindex>
\nIl Dipartimento Dati \u00e8 come un Dipartimento del Sangue, perch\u00e9 i dati possono essere paragonati, ad esempio, al sangue che scorre nelle vene e nelle arterie dell'organismo aziendale. Tuttavia, sebbene il sangue sia unico, gli organismi sono diversi e quindi la produttizzazione<\/b> \u00e8 molto difficile, ma rappresenta anche un'opportunit\u00e0 di sviluppo. <\/p>\n

Ci sono persone che vedono i dati con chiarezza \u2013 sono Noi<\/b>.
\nE ci sono persone che, purtroppo, non vedono i dati nemmeno da vicino. Questa, purtroppo, \u00e8 la nostra Clientela<\/b>!<\/p>\n

\"Divisione
\n
\nQuindi, i postulati aziendali\u2026<\/b><\/p>\n

    \n
  1. Vendiamo alle aziende<\/b>, e non IT<\/b> (che tutti gli informatici mi perdonino) poich\u00e9 risolviamo problemi globali, e ovviamente cerchiamo di guadagnare di pi\u00f9.<\/li>\n
  2. Tutti i problemi aziendali si concentrano attorno a verticali settoriali tematiche e richiedono una specializzazione<\/b>.<\/li>\n
  3. Le prove della valore dei \"dati\"<\/b> o, ancor pi\u00f9 difficile, il valore della \"gestione dei dati\" per le aziende \u2013 \u00e8 una sofferenza e un dolore eterni. In sostanza, \u00e8 come andare da una persona che sta bene e dire: \u201cAmico, ti cureremo il sangue, e, amico, sar\u00e0 costoso!\u201d<\/li>\n
  4. Il mio sogno \"umido\" \u00e8 di vendere \u201cestrazione dei dati\u201d e \u201canalisi\u201d attraverso un modello SaaS alle piccole e medie imprese<\/b>, che si sono immerse in 123 servizi cloud con interfacce accattivanti: project management, helpdesk, contabilit\u00e0, CRM, paghe, reportistica, marketing, \u2026 chiamalo come vuoi, e si sono sepolte nei dati. Youcalc e Successfactors (non ci sono pi\u00f9 probabilmente<\/i>) va bene!<\/li>\n
  5. Cercate persone che amano giocare con \u201ccrunch\u201d <\/b>i dati. Sono rare e strane (come i divinatori del caff\u00e8), ma fondamentali per il business. Un poeta, ad esempio, pu\u00f2 comprendere molto bene la correlazione.<\/li>\n
  6. Gli ingegneri<\/b> sono necessari! Sono necessari per trasformare i problemi che i \"Cruncher\" estraggono dai dati in soluzioni. E il successo, o il fallimento, della soluzione dipende totalmente da loro. <\/li>\n
  7. Sviluppo opensource<\/b> i progetti rappresentano un enorme valore e offrono la possibilit\u00e0 di \"costruire\" soluzioni complesse praticamente \"da zero\".<\/li>\n
  8. Ma\u2026 non si pu\u00f2 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 strutturate dovranno essere adattate sostanzialmente, quindi la modularit\u00e0<\/b> e l'integrabilit\u00e0<\/b> sono punti chiave. <\/li>\n
  10. L'Agile (perdona, Signore<\/i>) \u00e8 una tecnica chiave nell'interazione con il cliente e nella verifica delle ipotesi<\/b>, che saranno numerose. <\/li>\n
  11. Esternalizzare qualsiasi codifica e UI, soprattutto, \u00e8 possibile e necessario. Tutta l'analisi aziendale e le specifiche del backend<\/b> dovrebbero rimanere all'interno<\/b> e considerarsi come una competenza chiave. <\/li>\n
  12. Le persone che prendono decisioni aziendali devono essere costantemente \"informate\" sulla necessit\u00e0 di un corretto utilizzo dei dati <\/b>e sulla continua ricerca di nuovi modi per analizzarli. La combinazione di 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 meno gattini<\/i>) in termini di approcci alla gestione aziendale dei dati, nonostante le sfide e le dimensioni siano sostanzialmente diverse. <\/li>\n<\/ol>\n

    \"Divisione
    \n
    \nI postulati tecnologici\u2026<\/b><\/p>\n

      \n
    1. C'\u00e8 un enorme potenziale di sviluppo nel semplificare<\/b> come i dati vengono mostrati alle persone. Potremmo chiamarlo \u201ciPhoneizzazione\u201d.<\/li>\n
    2. Nonostante i fornitori di BI affermino di portare direttamente l'analisi agli utenti finali<\/b>, (e stanno assolutamente facendo progressi in questa direzione) \u2013 una vera e propria svolta non \u00e8 ancora avvenuta. Le persone non comprendono semplicemente i dati multidimensionali.<\/b> L'interfaccia utente, che presenta dati poco strutturati in modo abbastanza complesso in<\/li>\n
    3. forma sfaccettata presenta anch'essa un'infinit\u00e0 di problemi. Morale: pi\u00f9 piatta \u00e8 (flatter) \u2013 meglio \u00e8.<\/b> Una piattaforma costruita su un sistema di estrazione automatica dei dati da fonti (che non sono sempre destinate a tale estrazione) \u00e8 in sostanziale dipendenza dalle fonti, dalla stabilit\u00e0 dei connettori e dall'infrastruttura. Nell'impossibilit\u00e0 di garantire un risultato, la piattaforma (il messaggero) sar\u00e0 sempre accusata. <\/li>\n
    4. La piattaforma basata sull'estrazione automatica dei dati da fonti (che non sempre sono destinate a tale estrazione) dipende fortemente dalle fonti, dalla stabilit\u00e0 dei connettori e dall'infrastruttura. In caso di impossibilit\u00e0 a garantire un risultato, si dar\u00e0 sempre la colpa alla piattaforma (messaggero). Fiducia<\/b> \u2013 capitale di questo tipo di piattaforme. Un capitale difficile da guadagnare e facile da perdere. <\/li>\n
    5. Dal punto di vista aziendale, non c'\u00e8 differenza tra l'analisi dei Big Data e Dati semplici<\/b>. Spesso dietro a semplici dati come 2x2 si nascondono opportunit\u00e0 da milioni di dollari. Un buon esempio sono i dati sulla scadenza dei componenti infrastrutturali nel campo norvegese. Quando tutte le date dei futuri interventi di manutenzione di tutta l'attrezzatura sono state mappate su un asse e si \u00e8 scoperto che tra N anni ci sarebbe stato un vero e proprio Armageddon sul campo, un uomo molto ricco si \u00e8 alzato dalla sedia e, dopo aver fatto un veloce inchino, \u00e8 uscito dalla stanza dicendo: \u00abScusate, ho poco tempo, devo preparare la flotta\u2026\u00bb<\/li>\n
    6. Excel, e in sostanza una chiara e precisa rappresentazione tabellare dei dati, ha un'enorme potenza e un grande futuro. Credo nelle belle tabelle<\/b> (e ancora oggi<\/i>) e tutto qui!<\/li>\n
    7. Il punto focale di tutta questa \u00abanalitica\u00bb \u00e8 l'automazione del processo decisionale<\/b>. Qui si trovano le opportunit\u00e0 pi\u00f9 lucrative, ma anche i rischi pi\u00f9 elevati, quindi ci sono opportunit\u00e0 significative e rischi, e cos\u00ec via\u2026 \ud83d\ude42 La gestione della perforazione dei pozzi, per esempio\u2026<\/li>\n
    8. Se l'\u00abintegrabilit\u00e0\u00bb \u00e8 una caratteristica chiave, i dati di fatto devono essere presentati sotto forma di servizio. REST<\/b> \u00e8 importante, ma non si pu\u00f2 dimenticare l'ottimizzazione prestazioni<\/b>, spesso sacrificata all'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 aziendale. I dati master sono piccoli, ma i problemi ad essi associati sono grandi! Come dicono i fratelli della semantica, il 50% di tutti i problemi del mondo deriva dal fatto che le persone chiamano le stesse cose con nomi diversi e l'altro 50% deriva dal fatto che chiamano cose diverse con lo stesso nome.<\/li>\n
    10. Qualsiasi l'incapsulamento<\/b> a livello di storage limita la trasparenza della soluzione e porta alla SILO-izzazione. Va bene se sei un grande vendor, altrimenti non \u00e8 ideale. (Qui non si parla ovviamente di livello blocco n\u00e9 di AWS S3, che allora aveva gi\u00e0 6 anni, ma di file<\/i>). <\/li>\n
    11. La modellazione relazionale<\/b> dei dati non \u00e8 pi\u00f9 nostra amica. RDF e key-value sono fantastici! Abbiamo visto trasformazioni straordinarie di database relazionali con modelli da 2000 tabelle a 15 tabelle, e nessun utente ha perso nulla. <\/li>\n
    12. Internet funziona perch\u00e9 esiste URL<\/b> un modo univoco di indirizzare. L'importanza dell'URL o piuttosto URI<\/b> per le risorse informative aziendali \u00e8 difficile da sottovalutare. <\/li>\n
    13. Il text mining e l'NLP sono popolari<\/b>. Su Internet. Ma anche nel settore aziendale si possono raggiungere enormi successi estraendo dati strutturati da dati aziendali non strutturati. <\/li>\n
    14. La sinergia<\/b> tra dati strutturati e informazioni estratte da dati non strutturati, cio\u00e8 file, \u00e8 un vero e proprio Klondike analitico. <\/li>\n
    15. Estraendo i dati, non dimentichiamo i diritti e i copyright.<\/b>. <\/li>\n
    16. Un'azienda specializzata nell'estrazione dei dati deve formare undipartimento di hacker<\/b>, nel senso migliore del termine. Ispirato dalla durissima 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 le forme tabellari. Ad alcuni potrebbero venire in mente rappresentazioni grafiche, ma qualsiasi grafico \u00e8 gi\u00e0 un'interpretazione. In ogni caso... \u00abvedere\u00bb!<\/li>\n
    18. Riflettendo sulla 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":"

      \u0412 2013 \u0433\u043e\u0434\u0443 IBS, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430, \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0414\u0438\u0432\u0438\u0437\u0438\u043e\u043d \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0431\u0440\u0435\u0439\u043d\u0434\u0430\u043c\u043f (\u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u043e\u043f\u044b\u0442\u0430 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 \u043a\u043e\u0440\u043f\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0435\u0444\u0442\u0435\u0433\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438) \u043f\u043e \u043f\u043e\u0432\u043e\u0434\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0434\u0430 \u0438 \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435. \u0412\u043e\u0442 \u044f \u043d\u0430\u0442\u043a\u043d\u0443\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0441\u043f\u0443\u0441\u0442\u044f 7 \u043b\u0435\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0437\u0430\u0431\u0430\u0432\u043d\u043e. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438 \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u044b. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0432\u0435\u0440\u043d\u044b \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c, \u043d\u043e\u2026 7 […]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":78147,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-78146","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47Divisione dati. 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