Presentazione di Sergio Patano, Research & Consulting Manager di IDC Italia, tenuta all’IDC Big Data & Analytics Conference 2014 di Milano, il 18 Settembre 2014

1. Big Data & Analytics:
verso una nuova cultura della Business
Information
Big data & Analytics conference
18 Settembre 2014
Hotel Melià – Milano

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4. Valore
Con Big Data ci si riferisce
ad una generazione di
tecnologie e architetture
disegnate per estrarre
Valore da un grande
Volume e da una grande
Varietà di dati abilitandone
la cattura, la scoperta e
l’analisi ad alta Velocità.
4

5. Process or service improvement and
innovation
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Customer service and support
Pricing strategies and programs
Market and competitive intelligence
Process and operations optimization and
control
Customer acquisition and/or retention
IT optimization and/or modernization
Regulatory compliance and financial controls
Supply chain management and logistics
Human capital management
Operational, fraud, malicious risk management
Plan, facilities, equipment design,
maintenance, and use
Strategic planning
Market analysis and business intelligence
Speed to market — identifying market demands more
quickly and accurately
Trends and patterns — predictive analytics
Business processes improvement — quality,
efficiency
Product/development cycles — reducing
development time by leveraging shared data
(Realtime) Polling/survey (e.g., understanding and
reacting to employee and customer experience)
Data verification and reproducibility — validating
accuracy/results
Performance and metrics (e.g., dashboards)
Telemetry/monitoring — failure/downtime analysis

6. Prospettive d’impatto di nuovi trend e
fenomeni
0-12 M 12-24 M 24+ M
Time to mainstream 6
Impatti organizzativi
Companywide
Multiple
departments or
business Unit
Single
department or
business Unit
Fonte: IDC CIO 2014 Top 10 Predictions

7. 7
+
 Analytics on Cloud (at the source of data)
 (Big) Data archived to the Cloud
 Self-service enablement for end users
 Opex-based pilot /LTE projects by and for SME
 High-confidence scalability and compliance
+
 Understanding social graphs and influencers
 Guided peer recommendations
 Profiling and anticipating preferences
 Estimating sentiment by topic, event, and product
+
 Machine-to-machine (M2M) solutions (asset tracking,
healthcare, etc.)
 Location-based services (banking, retail, etc.)
 Access-anywhere on-demand analytics
 Endpoint security for bring your own device (BYOD)
and mobile device management (MDM)

8. Big data in
Europa
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9. Adozione di soluzioni e servizi di
Big Data Adoption in EU
Pianifica di adottare Big Data entro il
30% 2015
Apprezzano soprattutto la velocità di
24%
7%
15%
53%
Adottato Pianificato entro 24 mesi
Non adottato e non pianificato Non Familiare
%
di adozione
Big Data
Value from
unstructured
data
Data
explosion
Decision
support and
forecasts
Better and
faster
answers
Velocity
9
2 SU3 analisi dei dati
Base: all sample n = 1,651
Source: IDC European Vertical Markets Survey, October 2013 - (DE, ES,
FR, IT, UK)

10. 10
Big Data Adoption by Industry: Telecom/ media and
Financial services lead but Healtcare has big plans
Top 3 sectors by
Investment Plans by 2015
Financial
services
Healthcare
Discrete
manufacturing
Sectors Ranking by %
enterprises users of Big Data
Telecom/media
Financial services
Discrete manufacturing
Retail/wholesale
Total
Utilities/oil and gas
Professional…
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%
Process manufacturing
Healthcare
Government/ education
Base: all sample n = 1,651
Source: IDC European Vertical Markets Survey, October 2013 - (DE, ES, FR, IT, UK)

11. 11
Non-analytic
workload
(e.g., websites
or email)
Analysis of
transactional
data from
sales
systems
Analysis of
machine or
device
data
Discrete
manufacturing
Algorithmic
trading
Sentiment
analysis and
brand
reputation
Influencer
Analysis
Customer
profiling,
targeting, and
optimization of
offers for
cross-selling
Financial services
Network
optimization
Customer
center and
call center
efficiency
Customer
scoring and
churn
mitigation
Location-based
services
using GPS
data and
geospatial
analytics
Telecom
Readmissions
management
Illness/diseas
e progression
Elective
surgeries
Complications
management
Healthcare
Base: all sample n = 1,651
Source: IDC European Vertical Markets Survey, October 2013 - (DE, ES, FR, IT, UK)

12. E in Italia?
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13. BD&A in Italia: maturity assessment
Managed/
Measured
Fonte: IDC Italia, 2014, n=100 (percentuali calcolate sulle risposte valide, missing esclusi)
BD&A Maturity Stage
Repeatable
Opportunistic/
Tactical
Ad Hoc/
Experimental
Optimized/
Leveraged
18%
3%
6%
2%
1%
Impiegato in progetti
pilota e
sperimentazioni
tecniche limitate
Impiegato in alcuni
progetti per servire
business needs
contingenti e
temporanee
Impiegato con
programma
coordinato per
business needs
ricorrenti
Impiegato
stabilmente come
abilitatore dei
processi di business
Fa parte di un processo
di business ottimizzato
per coniugare efficienza
e innovazione
Adozione:
30%
13

14. Criticità Big Data per i “Not Using”
0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35%
Carenza di competenze
Definizione dei requisiti di business
Pricing delle soluzioni
Integrazione dei dati
Qualità dei dati
Adeguato supporto dei SI/ Servizi IT
Definizione dei requisiti tecnologici
Adeguato supporto dei Vendor SW & HW
Fonte: IDC Italia, 2014, n=100 (percentuali calcolate sulle risposte valide, missing esclusi)
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15. Come vedono le tecnologie Big Data le
aziende italiane?
Opportunità per
rendere più efficienti
i processi Analytics
già in corso
70%
Opportunità per essere più
competitivi grazie a
nuove possibilità di
correlazioni e analisi
delle dinamiche di
business
25%
Opportunità per
innovare il proprio
modello di business e
crescere su nuovi
mercati e/o con nuovi
prodotti e servizi
5%
Fonte: Survey IDC Italia, 2H 2013 (n=50) 15

16. Chi guida nel valutare e nell’indirizzare come l’azienda deve utilizzare soluzioni e
servizi di Big Data & Analytics?
16
Business analytics / Big Data solutions:
chi guida?
21%
64%
15%
23%
56%
20%
0% 20% 40% 60%
Le LOB
LOB e IT condividono la
L'IT
leadership
Italia
Western Europe
Fonte: IDC CXIT & Social Survey 2014

17. Country Market: Italy major use cases
Verticals Use cases Examples
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Finanza
• (Online) Customer facing
Applications / Services
• Customer Behaviour Analysis
• Security / Risk Analysis
• Real time IT performance
analysis
Sfruttando le tecnologie Big Data, un’assicurazione è
stata in grado di lanciare un servizio di preventivi online
Una banca utilizza i Big Data per la Customer
Behaviuor Analysis, la Fraud Detection ad il Credit Risk
Una banca utilizza i Big Data per predictive IT event &
performance mgmt
TCU (Transport,
Communication,
Utilities)
• Customer Behaviour Analysis
• Unstructured data&info analysys
• Information Monitoring &
Reporting
• Cognitive Computing
Un’azienda della logistica per la customer Behaviour
Analysis
Un’azienda di servizi ferroviari per dynamic information
monitoring ed il reporting dei dati generati dai processi
di analisi
Una Utility per fare analisi più approfondite e basate
sulla semantica
Retail/Wholesale
• Customer Behaviour, Pricing
Optimization
• Customized Marketing
Campaigns, Demand Analysis
L’applicazione del big data in un’azienda del mondo
Retail ha trovato spazioper: deeper customer
knowledge, better demand forecasting, reduction of
warehouse stocks, proficient analysis
Other sectors
(Government,
Manufacturing)
• Citized-related info analysis
•Tax Fraud prevention / analysis
Le aziende del settore pubblico stanno sfruttando e
riutilizzando sia dati strutturati che non strutturati
basando su un approccio/metodologia OpenData
Nel campo della lotta all’evasione, i Big data
supportano la predictive analysis, hidden pattern
analysis of tax evasion, tax fraud prevention etc.

18. Quanto valgono Tecnologie e Servizi
Big Data in Italia?
Big Data Tech&Services value (M€) Composizione valore Big Data
148.6
373.3
2013 2018
Tech&Services, 2014
Storage
24%
Server
11%
Networking
5%
IT
Services
24%
Software
36%
18 Fonte: IDC, 2014

19. To do list per un progetto di
BD&A di successo
Breve termine (< 12 Mesi)
 Identificare quali linee di business
necessitano di soluzioni e servizi di
Big Bata & Analytics
 Identificare quali dati ma soprattutto
quali Analytics sono necessari per il
raggiungimento di specifici obiettivi
 Mettere le basi per lo sviluppo di
una strategia di medio-lungo termine
basata sulle specifiche verticali e
orizzontali della propria realtà per
sfruttare il valore effettivo degli
analytics
 Identificare quali sono i cambiamenti
necessari da un punto di vista di
infrastruttura, processi, skills e
applicativi per il raggiungimento
degli obiettivi
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20. To do list per un progetto di
BD&A di successo
Medio termine (12 - 24 Mesi)
 Pianificare l’espansione di
soluzioni e servizi di Big Bata &
Analytics a tutta l’azienda
 Confrontare il proprio livello di
adozione con gli standard di
mercato di realtà simili alla propria
 Coordinare gli investimenti
business e IT per identificare
l’investimento in soluzioni e servizi
di Big Bata & Analytics più
adeguati al raggiungimento degli
obiettivi economici
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21. Grazie per l’attenzione
Sergio Patano
IT Research & Consulting Manager, IDC Italia
Twitter: @patanosergio
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