Lo sfaccettato potenziale degli analytics applicati ad una miriade di settori, per ottenere valore dai Big Data trasformati in fonte di conoscenza. Gli analytics come strumento per modernizzare il Sistema Paese, in un mondo dove la massa di dati e tracce digitali cresce a vista d’occhio. Questo il tema affrontato al SAS Campus 2012, l’appuntamento annuale che si è tenuto al Dipartimento di Scienze Statistiche dell’Università La Sapienza di Roma, nel quale SAS incontra il mondo accademico, le aziende e gli studenti, per raccontare cosa si può ricavare in termini di conoscenza da masse informi di dati grezzi, e quali sono le potenzialità della statistica predittiva forgiata dai software analitici. “Siamo giunti alla quinta edizione del SAS Campus – dice Walter Lanzani, Direttore Strategy & Operations di SAS Italia – le potenzialità della statistica tramite gli analytics, per ottenere valore dai Big Data, sono infinite. L’obiettivo è raggiungere un’analisi sempre più rapida di quantità di dati sempre più grandi, da utilizzare in diversi settori, a partire dalla ricerca, per migliorare il nostro Sistema Paese”.
Un tema, quello della valorizzazione dei Big Data, “molto attraente per i dirigenti del Dipartimento di Statistica che dirigo – dice il Porfessor Fabio Grasso, Direttore del Dipartimento di Scienze Statistiche dell’Università La Sapienza – per questo il SAS Campus è fondamentale per mettere allo stesso tavolo le aziende, il mondo della ricerca e quello degli studenti”. Sulla stessa linea di Grasso anche la Preside della Facoltà di Ingegneria dell’Informazione, Informatica e Statistica Luigia Carlucci Aiello: “E’ da un anno che stiamo preparando il SAS Campus e siamo molto soddisfatti dei risultati ottenuti e di poter ospitare questo appuntamento alla Sapienza, che è notoriamente un’università assai complicata”.
Social network, una miniera inesplorata di dati
E proprio l’avvicinamento di due mondi, quello dell’Università e con quello delle aziende, è l’obiettivo principale di SAS Campus. “In questo senso SAS funge da volàno, per mettere in contatto mondo accademico e mondo del lavoro – dice Marco Icardi, Amministratore Delegato di SAS Italia – da 35 anni SAS valorizza il mondo del lavoro con l’uso della statistica applicata. Un settore sempre più strategico, visto che oggi, l’uso dei Big Data si rifà all’esplosione dei social network, che mettono a disposizione delle aziende enormi quantità di dati, per analizzare i comportamenti e i gusti dei clienti. Ci sono grosse prospettive di crescita del nostro business, per questo promuoviamo diversi eventi legati al mondo accademico”.
Il tema dei Big Data sta molto a cuore al professor Agostino di Ciaccio, del Dipartimento di Scienze Statistiche: “E’ un argomento che studio da anni e che assume sempre più importanza nel tempo, perché oggi i dati vengono registrati a miliardi – dice – ormai questa massa di dati non rispecchia più i canoni della statistica classica. Nei social network, ad esempio, esistono delle miniere inesplorate di dati che aspettano soltanto di essere analizzate con nuove tecniche. Con queste premesse, siamo contenti di poter offrire ai nostri studenti la possibilità di entrare in questo mondo, ad esempio tramite la certificazione SAS”.
Social network, il Fosbury delle scienze sociali
Tutte le tracce digitali sono registrate in Rete, per la prima volta nella storia dell’uomo si possono studiare “i rapporti sociali con strumenti algoritmici e matematici – dice Alessandro Panconesi, direttore del Dipartimento di Informatica della Sapienza – si tratta di un cambio totale di paradigma, come quello avvenuto nel salto in alto con l’avvento della tecnica Fosbury negli anni ‘60. Da allora, tutti i saltatori saltano alla Fosbury”. Un esempio concreto di questo cambio di paradigma è l’applicazione di un classico della psicologia sociale, la congettura di Milgram dei “Sei gradi di separazione”, al mondo della Rete. “Se Milgram arrivò a stabilire la sua congettura secondo cui esistono al massimo sei gradi di separazione fra due individui nel mondo – dice Panconesi – con le chat e Facebook il cambiamento di scala rispetto all’esperimento originario, che coinvolgeva qualche centinaio di persone, è enorme: il principio dei Sei gradi di separazione applicato ai social network coinvolge fino a 750 milioni di individui e le loro connessioni. Studiando i Big Data è possibile osservare scientificamente campioni su scala di un miliardo”.
Tracce digitali, arma a doppio taglio
Tutte le interazioni digitali fra gli utenti della Rete sono studiate e analizzate dalle aziende. “Dobbiamo essere consapevoli di questo fatto – dice Panconesi – si tratta di un’enorme opportunità economica, da prendere con le pinze per i risvolti etici che comporta in termini di privacy ma non solo”. Statistica, economia e informatica, in questo contesto di esplosione dei dati e dei social network, sono destinati ad “ibridizzarsi sempre di più – aggiunge Panconesi – questo fenomeno riguarda tutti i campi dell’economia, non ultimo l’advertising, che è la prima fonte di ricavi di Google. Questa enorme massa di dati a disposizione è una manna dal cielo per le aziende, per la ricerca ma anche per gli avvocati a causa dei risvolti legali ed etici che questo cambio di paradigma comporta”.
Gestire i Big Data, un plus nella competition
I predictive analytics di SAS sono il paradigma dei Big Data, che rappresentano una sfida e nel contempo un’opportunità per il mercato. “La digital economy moltiplica la massa di dati a disposizione. Il mercato è molto volatile e frammentato – dice Cinzia Amandonico, Responsabile Analitycs di SAS – un esempio è il mercato delle utility, soggetto alla deregulation europea, che crea una segmentazione molto profonda e granulare della clientela. Il time to market diventa un fattore critico di successo per le aziende”. In questo contesto, la proliferazione di modelli statistici implica la necessità di rispondere in temi stretti a nuove sfide. Ad esempio, una banca può trovarsi di fronte alla necessità di organizzare campagne di micro marketing per il lancio di tre diverse carte di credito, destinate a cinque target diversi. In altre parole, servono 45 modelli diversi da costruire in tempi brevi, per rispondere alla competition. Lo stesso tipo di urgenza si riscontra nel credit scoring di Basilea 2: le banche hanno a disposizione tre mesi per realizzare 50 modelli per diversi target.
Analytics in salsa social
“La gestione del Big Data può portare problemi organizzativi alle aziende – prosegue Amandonico – in particolare, per coinvolgere tutti gli stakeholder delle aziende. E’ qui che entra in gioco la Predictive Analytics Factory, per la gestione e lo sviluppo di modelli, per la gestione dati e l’automazione di processi in ottica di modellizzazione. In questo modo, si raggiunge la validazione del modello, per passare poi al monitoraggio della performance coinvolgendo diversi ruoli aziendali”. Infine, per quanto riguarda il Social network analytics di SAS, l’analisi delle relazioni fra “diversi soggetti all’interno del network consente di trovare dei sotto-network, delle comunità, più o meno coese fra loro – chiude Amandonico – ogni soggetto assume un ruolo social in funzione della rete di riferimento”.
