Come raccogliere i dati e comprendere come utilizzarli al meglio? Al riguardo, Talend sta sviluppando diversi progetti, uno di questi sta avvenendo nell’ambito degli aeroporti di Roma e consiste nell’analizzare, tramite soluzioni IoT e analisi dei dati, il comportamento dei passeggeri per fornire un servizio migliore a tutti gli stakeholder. Si cita, altresì, una collaborazione con il Ministero della transizione ecologica e solidale francese per fornire servizi in maniera continuativa nell’ambito della costruzione di appartamenti in edilizia e due esperienze promosse con la multinazionale Veolia, uno dei principali fornitori in Francia di servizi di prima necessità ai cittadini (gestione dell’acqua, gestione dei rifiuti e servizi energetici) con cui si sta lavorando alla raccolta e analisi di dati nell’ambito delle acque urbane e del riciclaggio dei rifiuti.
Ciò che Talend osserva è stato definito “data caos”: si è in presenza di una grande quantità di dati, dei quali si vorrebbe sapere quali possedere, come distribuirli e soprattutto la qualità. Molti dei dati che si ottengono, infatti, spesso non rispondono alle aspettative del business o degli operatori finali, richiedendo all’IT di lavorare affinché si abbia la certezza che tali dati siano compatibili, completi, adeguati, veloci e puliti, uno sforzo notevole, che in mancanza di strumenti adeguati è complicato sostenere. Bisogna, dunque, garantire di poterlo fare abilitando il self-service, tenendo sotto controllo i costi che crescono velocemente: spesso tali piattaforme hanno un costo che dipende dalla quantità di dati che vengono manipolati, se questi crescono in maniera indefinita non si avrà mai un progetto di costi sicuro né la possibilità di predire i costi dell’applicazione.
Un ulteriore elemento da tenere in considerazione è che ormai il cloud è la piattaforma di delivery definitiva: al riguardo è stato già dimostrato a molti clienti l’importanza delle piattaforme multi-cloud che sfruttano le competenze di partner e fornitori differenti per ottenere il prodotto migliore; importante, inoltre, l’elemento della scalabilità. Senza tali caratteristiche si rischia di disporre di dati tempestivi ma non di qualità, e un dato non in qualità non permette di assumere scelte efficaci.
Si pensi, al proposito, ai diversi dipartimenti di un’azienda telco o alle grandi utilities che hanno una quantità notevole di stakeholder diversi che devono essere serviti con la stessa velocità e con la stessa capacità di conoscere le esigenze. Ciò non può avvenire in mancanza di uno strumento adeguato: per tali ragioni Talend si propone come una delle aziende che può fornire con queste caratteristiche specifiche la soluzione a buona parte dei problemi legati al mondo dei Big Data, utilizzando, ad esempio, Artificial Intelligence nell’acquisizione dei dati, nel supportare la scelta e analizzare velocemente la qualità dei dati che si rileva nelle nostre piattaforme.
Quali saranno le esigenze per utilizzare questi dati? Quali i limiti che rendono più difficile questi progetti in grandi organizzazioni o in città che puntano a diventare delle smart city? Bisogna smettere di pensare ai silos di dati e promuoverne l’interoperabilità. Importante, inoltre, lavorare per eliminare i vincoli nel budget che limiteranno un’analisi dei costi.
