big data @ singularity university milan
TRANSCRIPT
Made with love by Stefano Gatti
Big Data: opportunità o problema per le start-up?
29 Settembre 2016 – Singularity University Italia
2
Qualcosa su di me …• Data-lover & blogger
• Agile organization & mindset supporter
• A knowledge sharing and open-culture passionate
• Co-founder of CoderDojo Voghera & Iria Geeks
• Head of Innovation & Data Sources in Cerved
• A runner or better an endurance sports lover
More about me … @micio1970 http://it.linkedin.com/in/gattistefano/ [email protected] My blog about data: https://agilebigdata.wordpress.com/ My website: http://www.stefanogatti.info/
3
Le quattro direttrici del fenomeno “big data”
Tecnologia
AlgoritmiDati
AgileBigData
Contesto
I dati
5
Dati: Perchè tanti e quali?Come si generano i «big data»?
# Web-data (Web 2.0)
# Open Data
# Internet Of Things
6
Dati: Web DataLe persone creano i contenuti …
7
Dati: Internet Of Things DataE le cose «connesse» creano i dati …
6.58 DEVICES PER PERSON BY 2020
There are officially more mobile devices than people in the world.
Gadgets like tablets, smart phones and not-so-smart phones are multiplying five times faster than we are.
%
WorldPopulation
ConnectedDevices
Devicesper Person
6.3bn 6.8bn 7.4bn 7.6bn
0.5bn 12.5bn 25bn 50bn
0.08 1.84 3.47 6.58
2003 2010 2015 2020
MORE CONNECTED DEVICES THAN PEOPLE
Fonte: Cisco
8
Dati: opportunità perchè …
# Devono essere analizzati per creare valore
# Pervadono ogni settore di business
# Sono sempre più open
Gli algoritmi
10
Big data economyCosa accomuna questi unicorni? Dati e tecnologia …
Fonte: CBinsights
11
L’arrivo dell’algorithmic economyL’evoluzione della Big data economy
12
Big Data & Algorithmic economyL’evoluzione della Big data economy
«Co-fondatore del MIT Media Lab, pioniere della human-machine interaction e fra i data scientist più importanti del mondo»
Sandy Pentland
Fonte: http://www.betterdecisions.it
13
Algoritmi: i leader corrono veloce …E stanno cambiando il mondo
«La rete neurale è stata capace di riconoscere correttamente il 3.6% delle immagini a livello stradale e il 10.1% per quanto riguarda le città, indicando inoltre la nazione di provenienza per il 28.4% di esse, salendo al 48% per quanto riguarda il continente.»
Provate anche voi!
14
Algoritmi: … e li mettono a disposizione E stanno cambiando il mondo
15
Trend di Algoritmi Datascience is eating the world …
#Machine learning
#Unsupervised learning
#Network Analisys
#Deep learning
16
Algoritmi: opportunità perchè …
# Ecosistemi di «algoritmi» open source (soprattutto scritti in R & Python)
# Semplificano l’analisi dei dati creando opportunità di business scalabile
La tecnologia
18
La “killer big data technology”: il map reduce
Fonte: DataScienceCentral
19
20
Tecnologia: Abilitatori e amplificatori dei “big data”Verso il mercato …
qui
# Facilitano Integrazione
# Formato Leggero
# Data Monetization
API
21
Tecnologia: Abilitatori e amplificatori dei “big data”Dati ovunque …
qui
# Facilita SetUp
# Facilita Scalabilità
# Rende Costi Variabili
Cloud
22
I trend nell’ambito della tecnologia “Big data”
# Data Lake
# NoSQL
# GraphDatabase
# SQLinNoSQL
# NoSQLinSQL
# PolyglotPersistence
23
Tecnologia: opportunità perchè …
# Sta abbassando la soglia di investimentoper analizzare e creare valore sui dati
# Ha reso veloce il time-to-market: dall’idea vincente al Cliente
Contesto
25
Contesto: i data-scientistThe «sexiest» job of 21° century?
Incrocio di competenze
Source: Drew Conway, Sept 2010.
26
Contesto: Agile amplificatore delle organizzazioni “big data”L’importanza del contesto …
qui
# Adatte alla complessità
# Facilitano apprendimento
# Minimizzano i costi errori
Metodologie Agili
© Jurgen Appelo, Creative Commons 3.0 BY http://www.management30.com/
Martie
27
Copyright, privacy, diritto all’oblio e tanto altro …
Contesto: European Data Protection Law
Qui
#DataInteroperability
#RightToBeForgotten
#DataProtectionByDesign
#EUDataLawHarmonisation
#EUDataLawAlsoOutsideEU
#EUDataLawSimplification
«profondità temporale dei dati»
«protezione dei dati a partire dalla progettazione dei servizi»
«interscambiabilità dei formati dati»
«armonizzazione all’interno della UE»
«chi vende servizi in UE deve rispettare leggi UE»
«semplificazione clausole legali»
#RightToExplanation
#NotAutomatedDecisionMaking
«l’algoritmo deve essere spiegabile»
«alcuni tipi di decisioni non possono essere automatiche»
4 Maggio 2016
25 Maggio 2018
28
Contesto: opportunità perchè …
# Essere «Agili» in una start-up è piùsemplice
# L’interscambiabilità dei formati dati favoriscei nuovi arrivati
# La libertà creativa e la serendipity nell’analisi dei dati sono molto importanti
Il futuro non è più quello di una volta …
30
Fenomeni in corso …Prima e dopo … big data …
qui
Decentralizzazione
1969
Arpanet
1991
WWW Rete
distribuita
2004
Web 2.0Contenuti distribuiti
2008
HadoopComputazione
distribuita
2009
BitCoin - BlockchainTransazioni distribuite
31
Nuovi MercatiIl dato ovunque … ed è la colla tra materiale e immateriale
#InternetOfThings
#DataMonetization
#DataLocalization #Manifattura 4.0
#Robotica
#Nanotecnologie
32
Google Driverless Car & Big DataUn concentrato di machine learning
33
L’importanza di Trusted Data MarketplaceLa sicurezza nell’era dei Big data
Qui
34
L’accelerazione esponenziale della conoscenza …Nella storia del mondo …
35
Il punto cruciale del 4° scalino della “conoscenza” Il machine learning e la sua benzina: i dati
# le 5 tribù del Machine Learning
# la corsa a un «learner universale»
# idee di interazione e di businesstra uomo e machine learning
Qui
Grazie!
Dove non esplicitato le immagini della presentazione sono di © Jurgen Appelo, Creative Commons 3.0 BY http://www.management30.com/
Stefano Gatti
[email protected]: @micio1970