Intervista

«Più presto si fallisce e meglio è»

Le tecnologie di analisi dei Big Data non sono solo in grado di trarre informazioni rilevanti per il business dalle montagne di dati disponibili, esse costituiscono anche la base per automatizzare i servizi e creare modelli commerciali completamente nuovi. Chi vuole farlo, deve sperimentare, consiglia Victor Schlegel.

Daniel Meierhans

Signor Schlegel, oggi Swisscom, nell’ambito di progetti, mette a disposizione delle aziende dati dei cellulari per analisi basate su Big Data. Che cosa fate esattamente?

Ad esempio, abbiamo sviluppato insieme all’Ufficio federale delle strade (USTRA) un’applicazione con la quale, tramite i dati di movimento tratti dalla nostra rete di telefonia mobile, posizioniamo sulle strade un sensore virtuale ogni 500 metri. Mediante tali sensori misuriamo la velocità media dei veicoli, permettendo all’USTRA di controllare il traffico, individuare le code e analizzare come si creano. In futuro, su tale base sarà possibile pianificare meglio i cantieri, eliminare in modo mirato i punti critici e adottare in tempo reale contromisure adeguate. Se si dovesse creare un sistema con maglie così strette, installando veri sensori nel manto stradale, i costi sarebbero insostenibile. Un singolo sensore di misurazione costa più di 20’000 franchi all’anno.

 

Per questa analisi tracciate singoli telefoni cellulari?

No, per tutti i progetti mettiamo a disposizione esclusivamente dati aggregati e in forma anonima, che nella pratica non consentono di risalire a un individuo nemmeno con l’ausilio di informazioni di terzi. A tale scopo cambiamo periodicamente l’identificativo del singolo apparecchio e utilizziamo sempre solo valori medi di diversi utenti. In questo ambito ci atteniamo alle norme svizzere in materia di protezione dei dati e alle Best Practice a livello internazionale. Questa «Privacy by Design» non è in realtà assoluta – sostanzialmente non è possibile – ma risalire a qualcuno sarebbe estremamente complesso.

 

Le applicazioni di diversi settori (vedi striscia fotografica) sono singoli esempi impressionanti. In che forma il fenomeno Big Data riguarda la grande massa delle aziende?

Ci troviamo all’inizio di una fondamentale trasformazione da società dei servizi a società dell’informazione. Sempre più servizi che fino ad ora erano forniti da esseri umani vengono svolti dai computer. Ormai i computer siedono all’helpdesk, scrivono notizie, guidano automobili, gestiscono team di lavoro, trovano i migliori investimenti o il taxi più vicino. L’esempio del servizio di trasporto privato via smartphone Uber mostra in modo significativo come le aziende che sfruttano i dati siano in grado di rivoluzionare un settore.

 

1/7 Una massa di persone sulle rive del Lago Lemano durante la Lake Parade. L’altezza delle barre blu corrisponde al numero di «raver» che si scatenano ballando in quel punto. Così è possibile ad es. individuare i punti in cui ci sono troppe persone per metro quadro e intervenendo per tempo sui tratti di strada in questione.

2/7 Le cosiddette Heat Map mostrano quante persone sostano in un punto in un determinato momento. Nel centro storico di Zurigo le persone che fanno shopping il sabato pomeriggio si concentrano nella Bahnhofstrasse e nel Rennweg. Carte di questo tipo permettono, ad esempio, ai commercianti di individuare il luogo migliore dove aprire una filiale.

3/7 Sensori virtuali sulle strade rilevano costantemente, tramite dati della telefonia mobile anonimizzati, le velocità medie sulle autostrade svizzere. L’analisi di tali dati permette di individuare i meccanismi di formazione delle code e in futuro ciò consentirà di evitare gli ingorghi grazie a una migliore gestione del traffico.

4/7 I dati della telefonia mobile anonimizzati evidenziano in che modo gli svizzeri usano il treno quotidianamente, Lo spessore delle linee rappresenta il numero di passeggeri che si sono spostati tra due stazioni.

5/7 La rete di telefonia mobile però non si ferma alla stazione, mostra anche dove si recano i passeggeri dopo il viaggio in treno. Solo una parte dei viaggiatori ferroviari tra Berna (blu) e Zurigo (rosso) proviene effettivamente dalla capitale e anche la città sulla Limmat non è la destinazione finale di molti viaggiatori.

6/7 Chi si muove e come? Analizzando i modelli di spostamento, come il numero di punti di sosta al giorno, il tratto di strada, la durata del viaggio, il ritorno a un luogo, il numero di passeggeri ecc., la telefonia mobile permette anche di distinguere i singoli mezzi di trasporto che circolano nelle città.

7/7 Chi si muove e come? Analizzando i modelli di spostamento, come il numero di punti di sosta al giorno, il tratto di strada, la durata del viaggio, il ritorno a un luogo, il numero di passeggeri ecc., la telefonia mobile permette anche di distinguere i singoli mezzi di trasporto che circolano nelle città.

1/7 Una massa di persone sulle rive del Lago Lemano durante la Lake Parade. L’altezza delle barre blu corrisponde al numero di «raver» che si scatenano ballando in quel punto. Così è possibile ad es. individuare i punti in cui ci sono troppe persone per metro quadro e intervenendo per tempo sui tratti di strada in questione.
In che modo le aziende devono affrontare questa tematica?

Big Data in realtà è solo uno slogan. In fondo si tratta di analisi dei dati classica e di metodi di intelligenza artificiale, il tutto a un livello potenziato. Ciò significa che, come per ogni progetto di business intelligence, determinante è la formulazione della domanda e non la tecnologia. Una volta stabilito il problema più urgente relativo al business, bisognerebbe prendersi alcuni giorni di tempo per informarsi sulle Best Practice. Poi consiglio però di partire il più presto possibile con gli esperimenti. Infatti, più presto si fallisce e meglio è! Le domande giuste e il modo migliore per arrivare alle risposte attraverso i dati si trovano infatti solo tramite cicli iterativi il più possibile veloci, dai quali si possa imparare progressivamente.

 

Che cosa possono attendersi le aziende da Swisscom in futuro?

La messa a disposizione di dati tratti dalla telefonia mobile in formato anonimo e aggregato, oltre al nostro know how in campo analitico, è solo un primo passo. Per noi il fenomeno Big Data è però molto più vasto. Stiamo creando una piattaforma sulla quale le aziende entro pochi anni potranno correlare e analizzare tutti i possibili dati interni ed esterni.  La piattaforma conterrà tutte le fonti pubbliche rilevanti, come i dati meteo, GIS (Geographic information System) e dei social media, nonché i servizi privati che vorranno aderire. I dati della telefonia mobile sopraccitati sono solo una parte di essi, cui si aggiungono i dati caricati dalle aziende stesse, tratti ad esempio dai loro sistemi CRM o logistici. Metteremo a loro disposizione per le analisi non solo un ambiente performante e ad alta sicurezza, svariati dati di terzi e i migliori tool di analisi, ma anche algoritmi mediante i quali anonimizzare in modo automatico i propri dati.

«La piattaforma fa dei Big Data un servizio. Le aziende non devono quindi più creare e gestire autonomamente complesse infrastrutture.»

La piattaforma fa dei Big Data un servizio. Le aziende non devono quindi più creare e gestire autonomamente complesse infrastrutture, anche se la titolarità dei dati resta sempre del cliente. Questo è un fondamento della nostra strategia, proprio come il fatto che non vogliamo favorire singole aziende attraverso contratti di esclusiva. Inoltre, realizziamo solo progetti verificati anche dal lato dell’accettazione sociale, aspetto del quale è responsabile un consiglio etico.
 

Che vantaggi concreti comporta per un’azienda l’acquisto di Big Data come servizio?

Effettuare analisi efficaci è complesso. Oltre a un hardware potente e a un’infrastruttura software, è necessario tanto know how specifico in diverse discipline come matematica, intelligenza artificiale, modellazione dei dati, programmazione e sicurezza dell’IT. Solo pochissime aziende dispongono già delle relative competenze e gli specialisti sono molto ricercati. Noi, con i nostri esperti qualificati, siamo già oggi in grado di supportare efficacemente le aziende. In futuro la piattaforma conterrà gran parte del know how specialistico sotto forma di funzionalità standardizzate.

 

Quale ritiene che sarà l’importanza dei Big Data in futuro?

I lavori di routine saranno svolti sempre più dalle macchine, mentre gli esseri umani impiegheranno il proprio tempo per attività intellettuali. Le tendenze in atto già oggi si rafforzeranno notevolmente e ad avere successo saranno le cosiddette aziende elastiche come ad esempio Amazon, Nike o Google, che hanno le capacità analitiche per individuare i trend prima e meglio e le sfruttano per sperimentare nuovi modelli commerciali. È un campo in cui molti falliscono, ma quelli che si impongono cambiano radicalmente le regole del gioco. È significativo che praticamente tutte le aziende elastiche oggi siano statunitensi. Per tenere il passo, gli svizzeri devono iniziare a sperimentare di più. 

Bibliografia

Big Data: Die Revolution, die unser Leben verändern wird. Casa editrice Redline, 2013, di Viktor Mayer-Schönberger e Kenneth Cukier.

Big data @ work: Chancen erkennen, Risiken verstehen. Casa editrice Franz Wahlen München, 2014, di Thomas H. Davenport.

Victor Schlegel

Secondo l’Head of Business Intelligence/Big Data Services di Swisscom, l’Europa è troppo prudente nell’adozione di nuove tecnologie. Laureato in informatica per l’economia, Schlegel ha anche ben chiare le cifre. In qualità di esperto dei miglioramenti di processo con Black Belt in Lean Six Sigma in passato ha curato progetti di IT Service Management e aumento dell’efficienza per T-Systems e Credit Suisse.

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