SAS Analytics Experience 2017

Gli Analytics conquistano l’Edge Computing

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Si conclude oggi SAS Analytics Experience 2017, la più importante convention europea del colosso degli analytics. Molti gli speakers che si sono succeduti sul palco del centro congressi del Mövenpick di Amsterdam, in un clima estivo che non ha fatto rimpiangere le ottobrate romane. La kermesse è stata moderata da Jon Briggs (il noto giornalista della BBCe ITN) che, con la sua consueta simpatia, ha portato quel briciolo di humor anglosassone, a cui siamo ormai abituati.

A parte le figure istituzionali della corporation (Jim Goodnight, Fritz Lehman, Randy Guard e Oliver Shabenberger), la prima giornata è stata quasi monopolizzata dal tema: come le nuove tecnologie possono supportare le iniziative umanitarie. In primo piano il principe Pieter-Christiaan Michiel della Dutch Royal Family, ieri in veste di Vice Chairman del board della Croce Rossa olandese.

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La scena di oggi è stata invece indubbiamente dominata dalla spontaneità di Hannah Fry (relatrice presso Mathematics of Cities al Centre for Advanced Spatial Analysis dell’UCL), che ha presentato una selezione di curiose analisi statistiche, dimostrando le spettacolari prospettive della (big) data analysis applicata.

Jim Goodnight Utilizzare gli analytics per essere “disruptors” e non “disrupted”

“Così come la nascita di Internet ha cambiato il mondo modificando praticamente ogni aspetto della nostra società, gli Analytics hanno oggi il potenziare di fare lo stesso”. Jim Goodnight, fondatore e CEO di SAS, apre così l’Analytics Experience 2017 di Amsterdam.

Goodnight

Ci parla dell’impatto della nascente Economia Analitica attraverso i vari settori di mercato. Le più importanti tendenze convergono, come l’automazione interconnessa e l’intelligenza artificiale. “È alimentata da una apparentemente infinito flusso di dati ed è nutrita dalla nuova democrazia degli Analytics”, sostiene.

Il valore real-time degli Analytics risiede nei milioni di micro-momenti che offrono “opportunità per le organizzazioni di prendere decisioni e stabilire nuove connessioni per andare avanti o restare indietro”. L’economia analitica ci porta in una nuova era di cambiamenti, alcuni positivi, altri che possono risultare veramente distruttivi.

 

Randy Guard: Gli Analytics guidano il valore dell’Internet of Things

L’intervento più atteso di oggi è stato quello di Randy Guard (VP e CMO di SAS), che ci ha offerto uno sguardo sullo stato dell’arte della fortunata convergenza tra IoT (Internet of Things) e Analytics.

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Randy inizia la sua presentazione con due esempi, molto suggestivi: gli Smart Pills (i medicinali intelligenti), che supportano i pazienti nelle loro terapie. Questi sensori inghiottibili sono in grado di monitorare i pazienti nell’assunzione di farmaci e controllare successivamente la loro efficacia nel corso del regime terapeutico.

Il secondo case riguarda minuscoli dispositivi che possono essere posizionati sul corpo delle api per tentare di risolvere il mistero che sta dietro al declino della loro popolazione. Questi dispositivi possono memorizzare il tempo e la distanza percorsa dall’insetto quando si allontana dal proprio alveare, monitorare la loro dieta, le condizioni ambientali a cui sono sottoposte e la loro esposizione a pesticidi e inquinamento.

I settori di mercato come energy e manufacturing impiegano sensori da molto tempo. La novità è rappresentata oggi dalla pervesività dei dispositivi connessi, il loro numero è incredibilmente aumentato, al punto che ora abbiamo più dispositivi connessi che esseri umani. Pensate a tutti gli apparecchi della vostra casa e moltiplicateli per tutti i consumatori del mondo, aggiungete i dispositivi industriali e beni a valore aggiunto come aerei e camion e avrete un’idea dell’impressionante esplosione dei dati disponibili.

Un’altra novità è la nostra abilità di fare analisi e prendere decisioni a livello di “edge” (sui dispositivi periferici, n.d.r.). Sensori, dispositivi di rete, sistemi di storage stanno rapidamente aumentando la loro potenza e la loro velocità rendendo possibile la comprensione dei dati nel momento stesso in cui vengono generati.

Le ecomonie sono guidate dal valore e nella analytics economy il valore dell’IoT deriva dalla scala. Come possiamo capitalizzare su questa opportunità? Non limitandoci a considerare la condizione di un singolo paziente o di una sola ape, ma focalizzando le nostre energie sull’effetto nella rete.

Utilizzando l’esempio della Smart Pill che migliora il trattamento di un paziente per volta, immaginate l’impatto sui costi sanitari di una nazione, quando tutti i pazienti contemporaneamente avranno una cura più efficace ed efficiente.

Possiamo capitalizzare questo tipo di valore se mettiamo gli analytics nel punto dove il dato viene prodotto. Connesso non significa necessariamente intelligente e connettività da sola non aggiunge valore. Sono gli analytics a guidare il valore dell’Internet of Things.

 

I risultati della survey sull’Artificial Intelligence

In occasione dell’Analytics Experience 2017 di Amsterdam è stato inoltre reso pubblico il risultato del recente studio realizzato da SAS, sullo stato dell’adozione delle tecnologie AI (Artificial Intelligence) da parte delle aziende europee.

La buona notizia è che molte tra le organizzazioni intervistate, hanno iniziato a parlare di AI, anche se poche hanno iniziato a implementare progetti reali. C’è molto ottimismo sul potenziale dell’AI, ma pochi sono confidenti che le loro organizzazioni siano pronte a sfruttare questo potenziale.

La lenta adozione dell’AI da parte delle aziende, non pare sia imputabile alla carenza di tecnologie disponibili, quanto ad una diffusa difficoltà a reperire competenze di data science da impiegare nei progetti, nonché a profondi ostacoli organizzativi.

Il 55% degli intervistati ritiene che la sfida più grande collegata all’AI sia rappresentata dal cambiamento che deve essere introdotto nell’organizzazione del lavoro
. L’adozione dell’AI implica una perdita di posti di lavoro, ma ha anche il potenziale di crearne di nuovi.

In seconda posizione compare la questione etica, con il 41% degli intervistati che si chiedono se robot e Intelligenze Artificiali dovrebbero lavorare per “il bene dell’umanità”, piuttosto che semplicemente per una singola azienda e la gestione dei posti di lavoro persi a causa della tecnologia.

Solo il 20% degli intervistati ritiene di avere pronti team di data scientist in grado di affrontare le sfide dell’AI, mentre il 19% non dispone per niente di queste competenze.

Il 28% ha in programma di assumere data scientist, mentre il 32% pensa di sviluppare queste competenze, attraverso corsi, conferenze e workshop, negli attuali team di analisti.

Quasi la metà degli intervistati ha fatto riferimento a sfide culturali, dovute alla mancanza di fiducia nei risultati prodotti dalle tecnologie AI e, più in generale, nelle soluzioni “scatola nera”.

Lo studio si è anche interrogato sulla maturità delle infrastrutture richieste per l’implementazione delle soluzioni AI. Il 24% degli intervistati ritene di disporre già di un’infrastruttura ottimale, un altro 24% pensa che sarà necessario aggiornare e adattare le attuali piattaforme, mentre il 29% non dispone per nulla di ambienti su cui far girare soluzioni AI.

“Abbiamo avuto dei progressi incredibili nel rendere le operazioni degli algoritmi accurate quanto solo un essere umano avrebbe potuto fare”, sostiene Oliver Schabenberger, Executive Vice President and Chief Technology Officer di SAS.

“È notevole che un algoritmo possa battere il miglior giocatore del mondo di Go. Pensavamo che questo gioco non potesse essere computerizzato dall’uomo, ma ora una macchina l’ha fatto per noi. Una volta che il sistema ha conosciuto le regole, ha imparato a giocare e ora lo fa meglio del migliore della nostra specie. Possiamo usare questa conoscenza per costruire sistemi che risolvono problemi di business, meglio di quanto possano fare i sistemi statici che utilizziamo oggi. Possiamo costruire sistemi che apprendono le regole del business e poi le usano per agire e migliorarsi. Questo è ciò su cui SAS sta lavorando”.

L’IoT non funzionerà senza Intelligenza Artificiale

Analytics Experience 2017: SAS esplora i trend delle imprese che innovano

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Internet of Things (IoT) è un argomento sempre più di diffuso, al punto che l’interesse si è esteso al grande pubblico. In ambito aziendale nessuno mette più in discussione i benefici e le opportunità che derivano dall’utilizzo di queste tecnologie. La preoccupazione è piuttosto: come farle effettivamente funzionare.

L’IoT produrrà un tesoro di dati. Dati che potranno aiutare le città a evitare incidenti e crimini, consentire ai medici di ottenere in tempo reale le informazioni dei pacemaker e dei biochip dei pazienti, ottimizzare la produttività industriale attraverso la manutenzione preventiva di attrezzature e macchinari, creare case veramente intelligenti con apparecchi collegati e fornire comunicazioni critiche tra autovetture. Le opportunità offerte da IoT sono praticamente infinite.

La conseguenza della rapida affermazione di dispositivi e sensori collegati all’Internet delle Cose è un incredibile incremento del volume di dati che vengono da loro generati. Questi dati forniranno un prezioso punto di vista su cosa funziona bene e cosa no, fornendo una visione di alto valore su rischi e opportunità per aziende.

Tuttavia, il problema è trovare il modo per analizzare il diluvio di informazioni che tutti questi dispositivi creano. Cercare informazioni in terabyte di dati macchina è molto difficile. Con tecnologie tradizionali è impossibile riesaminare e comprendere questa massa di dati, in quanto richiederebbe troppo tempo.

Affinché l’IoT rispetti la sua promessa, è indispensabile migliorare la velocità e l’accuratezza dell’analisi dei dati. In caso contrario le conseguenze potrebbero essere disastrose. La tecnologia in grado di tenere il passo dei dati generati dall’IoT per ricavarne informazione e significato si chiama Machine Learning e si occupa della costruzione e dello studio di sistemi che apprendono dai dati stessi, piuttosto che seguire istruzioni esplicitamente programmate.

Sarà questo uno dei temi di Analytics Experience 2017, l’evento organizzato da SAS in programma ad Amsterdam dal 17 al 18 ottobre.

Durante l’evento internazionale, centinaia di esperti, thought leader, professionisti e manager si confronteranno sull’importante ruolo degli analytics nel costruire relazioni più forti con i clienti, combattere le frodi, gestire il rischio e migliorare i processi. Ed esploreranno i trend emergenti, come Machine Learning, Internet of Things, Intelligenza Artificiale e la nuova normativa in tema protezione dei dati (GDPR).

Ad Analytics Experience 2017, SAS presenterà i risultati della survey internazionale che vuol far luce sulla maturità delle imprese in ambito Intelligenza Artificiale.

SAS Forum Milan 2017: AI – This Is Our Next Evolution Stage

Digital Trasformation, Analytics, Intelligenza Artificiale, Internet Of Things all’annuale forum di SAS

 

AI

“Ovunque ci siano dati, ci saranno gli analytics per dare valore alle informazioni e trasferirlo ai modelli di business”. Questa è la missione che Marco Icardi, SAS Regional Vice President, attribuisce a SAS. Si apre così al MiCo di Milano la grande convention sugli Analytics, l’Intelligenza Artificiale, L’Internet of Things e, più in generale, sulla Digital Transformation. Un luogo importante perché è da qui che nel 2013 era partita la sfida per “una cultura degli analytics”. In questi anni il tema è diventato una vera rivoluzione tecnologica che sta passando dall’avanguardia alla maturità.

Nel tempo in cui viviamo ogni cosa è collegata, quindi le vie di comunicazione non sono rappresentate esclusivamente dai canali digitali, anche se sicuramente sono quelle preferite dai millienial. In questo contesto gli analytics sono lo strumento per interpretare la realtà, ma l’analisi deve necessariamente essere condotta su canali multipli e soprattutto in tempo reale.

In questi ambiti l’Intelligenza Artificiale, che fa già parte degli strumenti di cui disponiamo, sta giocando un ruolo chiave, permettendoci di sfruttare le nostre capacità adattative.

Ma ci avverte Marco: è necessario agire ora, perché poi potrebbe essere troppo tardi. “E’ necessario partire dal presente per esplorare il possibile” e ci indica i tre percorsi fondamentali della digital transformation: innovazione, sviluppo delle competenze e apertura. Con apertura si riferisce sia alla piattaforma Viya, in quanto cloud e open source, sia all’atteggiamento verso gli oltre sessanta partner con cui SAS collabora.

Maurizio Melis, giornalista scientifico che conduce su Radio 24 il programma Smart City, chiude con qualche battuta l’intervento di Icardi, mentre sul palco viene attrezzata la pedana per un vero e proprio match di fioretto. Ospite d’eccezione la campionessa olimpionica di scherma Margherita Grambassi, che si esibisce in un avvincente match con la nuova promessa della scherma azzurra Carlotta Ferrari.

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Margherita Grambassi intervistata da Emanuela Sferco

Destrezza e scelta del tempo sono fondamentali nella scherma, così come nelle scelte di ‪business e, in ultima analisi, nella vita. La scherma è uno sport di situazione, strategia e analisi, si calcolano i punti deboli dell’avversario in tempo reale, perché non è possibile seguire uno schema strategico predefinito, il fattore umano prevale. Una bella metafora che collega le parole di Margherita ai temi del convegno.

E’ quindi il momento di Oliver Schabenberger, Executive VP e  CTO SAS, che ci racconta le strategie di SAS a corollario degli analytics. Lo fa ballonzolando qua e la sul palco del MiCo, inforcando un luminescente overboard. Secondo Oliver, le tecnologie chiave del futuro sono: connettività, intelligenza artificiale, machine learning e automazione, ma sottolinea anche la Blockchain, che secondo noi è la tecnologia più rivoluzionaria dopo la stessa Internet, anche se ancora poco compresa dal mainstream. Ci parla poi di Edge-To-Enterprise IoT Analytics, la piattaforma sviluppata con il colosso del networking Cisco, per consentire alle aziende di distribuire sui vari livelli della rete gli analytics in base a criteri di volume, latenza e velocità.

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Protagonista indiscussa è poi sempre la piattaforma open SAS Viya, capace di abilitare l’analisi sui dati in streaming, il machine learning e reporting avanzato sui big data e sui dati in memory.

C’era grande attesa per l’intervento di Neil Harbisson, forse non proprio il primo cyborg

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Neil Harbisson

della storia, ma sicuramente un personaggio molto stimolante. Pittore, compositore e fotografo, affetto da una rara patologia che gli impedisce di percepire i colori, è dotato di una speciale antenna impiantata chirurgicamente nel cranio, che traduce i colori in suoni. Avete presente gli Snorkey? Ecco, Neil si presenta più o meno così.

 

E così un’oggetto giallo genera suono diverso da uno rosso e un’insalata produce una complessa armonia. Una nuova traduzione dell’esperienza. “La verità è che la tecnologia si evolve più velocemente rispetto alla capacità umana di digerire il cambiamento. Ritengo sia necessario fare cultura, educare e preparare l’individuo a vivere la trasformazione”.

Molto interessante infine l’intervento di Fabio Sbianchi, l’uomo che ha rivoluzionato i modelli assicurativi per l’auto con la sua Clear Box, un apparato dotato di sensori e GPS che, registrando percorsi e tempi d’uso, permette alle compagnie di assicurazione di ritagliare prodotti assicurativi su misura.

Anche quest’anno SAS Forum Milan si conferma un evento capace di catalizzare l’attenzione di esperti, professionisti, aziende, studenti e rappresentanti del mondo dell’informazione sui temi più attuali legati alla rivoluzione digitale e allo sviluppo delle tecnologie che la abilitano.

 

 

 

 

#IoT Domus: una Goccia nell’Oceano dei Big Data

di Dan Pejeroni [Infosphere]

 L’evoluzione del progetto IoT Domus su hardware Arduino Uno, per utilizzare ora il cloud Blynk.

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Il progetto Domus prevede una sezione attuatori per il comando dei sistemi di riscaldamento, irrigazione e illuminazione giardino e una sezione sensori che raccoglie e gestisce le varie sonde sul campo (tensione, corrente, flusso acqua, temperatura, umidità terreno, luce, pioggia) e allarmi (blocco caldaia, intrusione, incendio, allagamento, gas).

Nella prima serie di articoli avevo descritto un prototipo di telecontrollo affidato ad un PLC controller (basato su un Asus EEE-Box con Windows 7) che svolgeva funzioni di data logger, reporting e automazione di processo e ad un’applicazione Android (per il comando remoto degli attuatori), sviluppata con Tasker.

Questa nuova versione si basa sul Cloud IoT Blynk.

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Blynk è una piattaforma per iOS e Android che permette il controllo di schede Arduino, Raspberry Pi e altre, collegate a Internet tramite Wi-Fi, Ethernet o mediante il nuovo chip ESP8266. Si tratta di un cruscotto digitale dove è possibile costruire una interfaccia grafica per progetti IoT, semplicemente trascinando e rilasciando widget.

Blynk è stato finanziato su Kickstarter da 2.321 sostenitori che hanno creduto nell’idea. È possibile visitare la loro pagina della campagna e sapere di più.

Il Cloud Blynk è in grado di acquisire e memorizzare i dati rilevati dai sensori, collegati ad una scheda tra le molte supportate.

La piattaforma è costituita da tre componenti principali:

Blynk App – che permette di creare interfacce grafiche per i progetti IoT, semplicemente utilizzando vari widget forniti.

Blynk Server – che è responsabile di tutte le comunicazioni tra lo smartphone e l’hardware. È possibile utilizzare il Cloud Blynk o installare un server Blynk localmente. E completamente open-source e può facilmente gestire migliaia di dispositivi in comunicazione con il server (o il Cloud) elaborando tutti i comandi in entrata e in uscita

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Ogni volta che un sensore rileva una nuova misura, oppure viene premuto un pulsante sull’app Blynk, i messaggi di controllo vengono trasferiti verso/dal Cloud Blynk, che acquisisce i dati oppure attiva un attuatore sulla scheda.

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Per iniziare con Blynk è necessario scaricare l’app Android o IOS, registrarsi sul sito per ottenere un Auth Token (che dovrà essere utilizzato sia nell’app che nello sketch della scheda), installare la libreria fornita da Blynk e scrivere il codice specifico da installare sulla scheda.

La versione 4.2 Cloud di Domus è disponibile su GitHub.

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