IL VALORE DEI BIG DATA NELLA DATA-DRIVEN SOCIETY - FABRIZIO ANTONELLI, LUIGI ARTUSIO, CORRADO MOISO - TELECOM ITALIA
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Il valore dei Big Data nella
Data-driven Society
SPECIALE TRENDS
Fabrizio Antonelli, Luigi Artusio, Corrado Moiso
39
SPECIALE TRENDS
N
el futuro prossimo, secondo alcuni entro il 2020 [1], tutto sarà connesso in rete: persone, cose,
macchine e processi operativi contribuiranno quotidianamente a realizzare un canale perma-
nente tra il mondo reale e le dimensioni virtuali abilitate da Internet.
La quantità di dati generati da queste connessioni sarà enorme, "Big Data" appunto, e la loro
analisi e sfruttamento consentiranno la nascita di una nuova società e di una nuova economia
fondate sul valore dei dati digitali, la "Data-driven Society". Vediamo come.
1 Introduzione
cesso pervasivo alla rete Internet,
garantito dalle reti broadband fis-
600 società solo il 12% dei dati
in loro possesso veniva utilizza-
Secondo recenti studi [2] la con- sa e mobile. Il secondo elemento è to a fine 2012 [4]. Nel medesimo
vergenza fra il sistema industriale costituito dalla possibilità di gene- periodo una nota società di con-
globale, le avanzate capacità ela- rare, a basso costo ed in modo più sulenza indiana ha realizzato un
borative dell’ICT, il decrescente o meno conscio, grandi quantità di sondaggio internazionale, che ha
costo dei sensori e l’ubiquità del- dati digitali tramite sensori, weare- evidenziato che il 53% del cam-
le reti di comunicazione renderà able personal computer, smartpho- pione analizzato nel 2012 aveva
possibile la nascita e lo sviluppo ne, tablet, ... Inoltre, l’IT (Informa- in corso progetti di sfruttamento
della terza onda di innovazione tion Technology) ha fatto enormi e valorizzazione dei dati dispo-
negli ultimi 200 anni, la cosiddet- progressi in termini di capacità di nibili in azienda [5]. Uno studio
ta "Industrial Internet", preceduta memorizzazione ed elaborazione recente dal Politecnico di Milano
dalla "Internet Revolution" e dalla di grandi masse di dati, grazie all’e- [6] illustra uno scenario italiano
"Industrial Revolution". La pro- voluzione del cloud computing e positivo, sebbene ancora in sta-
fonda integrazione fra il mondo degli strumenti di analisi dei dati. A to di sviluppo iniziale: il 67% dei
digitale e quello delle macchine tutti questi ingredienti va aggiunta CIO italiani intervistati credono
implicherà una forte trasforma- la propensione umana alla gene- nell’innovazione derivante dall’u-
zione sia del settore industriale razione di dati digitali ed alla loro tilizzo dei Big Data.
sia della nostra vita quotidiana. condivisione tramite gli strumenti Un aspetto fondamentale nel pro-
La "Data-driven Society" sarà ca- offerti dal mondo globale dei social cesso di trasformazione verso la
ratterizzata da un significativo networks. "Data-driven Society" è l’utilizzo
aumento della produttività: ad Tuttavia, il processo di trasforma- etico dei Big Data che, essendo
esempio, General Electric stima zione delle imprese e del relativo molto spesso riferiti a persone,
che negli Stati Uniti la sola In- business richiede necessariamen- devono essere raccolti, memo-
dustrial Internet potrebbe incre- te tempo ed investimenti. Recenti rizzati, difesi ed utilizzati nel ri-
mentare la produttività di oltre 1 analisi internazionali hanno evi- spetto dei principi e delle regole
punto percentuale all’anno [2]. denziato luci ed ombre, come è stabilite dalle direttive nazionali
L’attuale innovazione tecnologica naturale che avvenga in situazio- ed internazionali relative alla pro-
rende questo scenario concreto ed ni di cambiamento dirompente. tezione dei dati personali.
economicamente perseguibile. Il Ad esempio, secondo un’indagine I nuovi usi dei Big Data, dei relati-
primo elemento abilitante è l’ac- condotta su un campione di oltre vi modelli di business e degli sce-
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La privacy nel mondo dei Big Data
I big data offrono prospettive molto pro- tarli per finalità diverse dalla esecuzione successivo parere del 2013, ha chiarito
SPECIALE TRENDS
mettenti, non solo per le aziende, ma del contratto stipulato con il cliente sen- che per i big data possono presentarsi
anche nell’ambito di iniziative e progetti za il relativo consenso. Ad esempio, è due scenari. Nel primo caso, se l’ana-
di utilità sociale: basti pensare alle ricer- necessario un consenso specifico degli lisi è finalizzata ad informare misure o
che nel campo medico e farmacologico interessati per trattare i dati relativi ai decisioni da prendere nei confronti de-
o alle applicazioni finalizzate a migliora- servizi di telecomunicazioni (anagra- gli interessati (esempio: profilazione dei
re le infrastrutture ed i servizi a vantag- fiche dei clienti, traffico telefonico,…), clienti per finalità commerciali), occorre
gio dei cittadini. per analisi di profilazione dei clienti con il relativo consenso esplicito, cioè il co-
Questi aspetti positivi non sono però di- finalità di marketing. Anche la bozza del siddetto opt-in. Quando invece l’analisi
sgiunti da rischi, principalmente connes- nuovo Regolamento UE sul trattamento ha solo lo scopo di identificare trend e
si ad un’indebita invasione della privacy dei dati personali, attualmente all’esa- correlazioni tra le informazioni, senza
e ad un utilizzo improprio di informazioni me del Consiglio Europeo, sembra con- ricadute verso i singoli individui (esem-
concernenti la sfera privata degli indivi- fermare questa impostazione. pio: studi statistici su dati anonimi e ag-
dui. Alcuni di questi rischi sono imme- Tale quadro offre tuttavia possibili aper- gregati), la capacità di rispettare il prin-
diatamente percepibili: la quantità stes- ture che, se correttamente attuate, con- cipio di "separazione funzionale" può
sa dei dati disponibili e la possibilità di sentirebbero di bilanciare i legittimi inte- giocare un ruolo chiave, nel determinare
correlazione tra fonti anche molto etero- ressi delle aziende e la tutela dei diritti se le analisi possano considerarsi lecite
genee, lo squilibrio nei rapporti di forza dei cittadini. Ciò riguarda in particolare il o meno. A tal fine, i dati analizzati non
tra le aziende ed i consumatori, le mag- trattamento di dati resi anonimi o l’utilizzo devono essere disponibili per supporta-
giori possibilità di controllo da parte dei della pseudonimizzazione (cioè la sosti- re misure o decisioni da prendersi nei
governi... Altri rischi, come la possibilità tuzione dei dati identificativi con codici confronti dei singoli interessati. Devono
di giungere a risultati inaccurati o discri- che non consentono di individuare i sin- perciò essere adottate misure per ga-
minatori, sono meno evidenti, ma non goli interessati, attraverso meccanismi rantire la sicurezza dei dati; ad esem-
per questo meno significativi. Ad esem- crittografici irreversibili), nell’ambito di pio i meccanismi di completa o parziale
pio, le inferenze statistiche individuate analisi aventi il solo scopo di identificare anonimizzazione ed accorgimenti tec-
da un algoritmo potrebbero aggravare i trend e correlazioni tra le informazioni, nici ed organizzativi che scongiurino la
problemi di esclusione e stratificazione senza ricadute verso i singoli individui. possibilità di re-identificazione degli in-
sociale, se indebitamente utilizzate per A questo proposito, il gruppo di lavo- teressati.
guidare decisioni rilevanti per un indivi- ro che riunisce i Garanti Privacy dei E’ quindi necessario che i progetti di
duo (l’assunzione per un lavoro, la con- 28 stati membri della UE (il cosiddetto utilizzo dei big data siano attentamente
cessione di un mutuo e così via). Working Party 29, che prende il nome valutati anche sotto il profilo del rispetto
Occorre quindi trovare modalità di sfrut- dall’art. 29 della Direttiva 95/46/CE, che della privacy, tenendo in considerazio-
tamento dei big data compatibili con il lo ha istituito), sul concetto di "dato per- ne non solo gli aspetti più strettamente
rispetto delle normative previste a tu- sonale" ha indicato, nel 2007, tra l’altro, tecnici, quali ad esempio le misure per
tela dei dati personali e dei diritti degli "che i dati pseudonimizzati con sistema la sicurezza dei dati o la robustezza
interessati. Peraltro, alcuni dei principi tracciabile possono essere assimilati dei meccanismi crittografici, ma anche
fondamentali previsti dalla normativa a informazioni su persone identificabili la natura dei dati utilizzati, le modalità
privacy europea, e da quella italiana che indirettamente; in questo caso, i rischi della loro acquisizione e del successivo
la recepisce, sembrano quasi antitetici per gli interessati saranno per lo più trattamento ed i possibili impatti verso
allo sfruttamento dei big data, che per bassi, consentendo un’applicazione gli individui
sua natura presuppone flessibilità nella delle norme più flessibile che nel caso
raccolta ed elaborazione dei dati. In par- di informazioni su persone direttamente
ticolare, non è consentito accumulare e identificabili".
conservare dati personali senza una Sviluppando ulteriormente questa linea
finalità ben definita a priori, oppure trat- di pensiero, il Working Party 29, in un stefano.tagliabue@telecomitalia.it
41
nari competitivi richiedono che Anche le pubbliche amministra- cialistiche in grado di valorizzare
chi opera sul mercato, i governi e zioni si attendono risultati signi- al meglio il patrimonio dei dati
le istituzioni siano tutti consape- ficativi dall’utilizzo sistematico aziendali, i "data scientist", dei
voli delle opportunità e anche del- dei Big Data, soprattutto nei set- quali già oggi si prevede la caren-
le minacce derivanti dallo svilup- tori delle finanze e della sanità za entro breve tempo [9].
SPECIALE TRENDS
po del nuovo ecosistema digitale e pubblica. Infatti, l’analisi dei Big Entrando, invece, nel tema delle
che, conseguentemente, vengano Data potrebbe consentire di ri- opportunità di business, vi sono
ridefinite le politiche industriali durre l’evasione fiscale ed il pas- esempi concreti di aziende che
ed il sistema delle regole in modo saggio da un sistema sanitario che utilizzano i Big Data [10] oltre
coerente con il nuovo contesto. interviene per curare, ad uno che naturalmente ai noti casi, che
prevede e previene le malattie. Si non tratteremo nel seguito, delle
stima che i Big Data potranno far aziende del Web (Google, Ama-
risparmiare al sistema sanitario zon, Facebook, Twitter, …) che
2 Dalla scienza al business
americano 300 miliardi di dollari
all’anno ed al settore pubblico eu-
hanno basato il loro modello di
business proprio sui Big Data.
Fino a pochi anni fa i Big Data ropeo 250 miliardi di euro [8]. Un primo ambito di applicazione
potevano essere analizzati e sfrut- Un modo pragmatico per mi- dei Big Data è relativo alle aree
tati principalmente per la ricerca surare lo stato di adozione dei del marketing e delle vendite, ove
scientifica (astronomia, geofisica, Big Data nel business può essere i principali obiettivi strategici
genomica, …) o per finalità mili- quello di quantificare gli investi- sono orientati al miglioramento
tari. Tuttavia, gli enormi progressi menti delle aziende; un’indagine della relazione con il cliente alla
compiuti dall’IT nell’ultimo de- condotta da Tata Consulting Ser- crescita della reputazione azien-
cennio hanno consentito di ab- vices ha rivelato che sul campione dale ed al perfezionamento delle
bassare i costi di memorizzazione delle società investigate la media- pratiche di customer intelligen-
e di elaborazione dei Big Data, na di spesa nel 2012 è stata di 10 ce. Un esempio di rilievo in que-
aprendo nuove opportunità per le milioni di dollari, pari a circa lo sto ambito è rappresentato dalla
aziende e per le amministrazioni 0,14 della mediana dei loro ricavi americana Walmart [11], pionie-
pubbliche. [5]. In Italia, secondo il Politec- re nell’applicazione di tecnologie
Le prime puntano primariamen- nico di Milano, gli investimenti per il trattamento dei Big Data,
te ad accrescere la produttività e su sistemi e soluzioni per l’analisi finalizzato al miglioramento del-
ad aumentare i margini operati- dei dati risulta in forte crescita nel le vendite di prodotti di consumo.
vi sfruttando, oltre i tradiziona- 2013 (+22% YoY), a fronte di un Walmart ha sviluppato nei propri
li dati strutturati, anche i nuovi mercato ICT in flessione di circa laboratori alcune applicazioni,
dati non strutturati o semi-strut- il 4% [6]. quale Shoppycat, che analizza i
turati provenienti dai blog dai Per entrare nel mondo dei Big gusti ed i desideri degli amici di
social media o da strumenti di Data, le imprese, oltre agli investi- un cliente e, conseguentemente,
comunicazione (testi, immagini, menti per le tecnologie abilitanti, propone a quest’ultimo i migliori
video, audio, likes, e-mail,…); a devono fare fronte ad alcune sfide regali che egli potrebbe fare agli
questi si aggiungono i dati gene- non trascurabili. La prima, di tipo amici. In Italia, nel 2011, il Grup-
rati dalle macchine e dai senso- organizzativo e culturale, consiste po Ferrovie dello Stato ha iniziato
ri che già oggi sono in grado di nel convincere le business unit a a sviluppare la propria presenza
comunicare dati. Un’inchiesta di condividere le informazioni oggi sui social networks, al fine di mo-
Capgemini ha recentemente evi- rigidamente organizzate secondo nitorare e analizzare le opinioni
denziato che le aziende che han- un modello verticale e chiuso. La espresse dalle persone sui servizi
no sfruttato i Big Data nei propri seconda è di tipo semantico, ossia ferroviari [6].
processi hanno ottenuto un mi- acquisire la capacità di seleziona- L’elaborazione dei Big Data può
glioramento medio del 26% delle re i dati giusti in funzione del pro- essere messa a valore nell’ambito
prestazioni, rispetto ai tre anni blema di business che si intende dell’efficientamento dei processi
precedenti e prevedono un ulte- risolvere. Infine, ultima, ma non aziendali e della riduzione di costi.
riore miglioramento del 41% nei meno importante, è la necessità Un originale esempio di applica-
prossimi 3 [7]. di sviluppare le competenze spe- zione in questo contesto è offerto
42
da McDonald’s, che ha sostituito ca veloce di un parcheggio, grazie società inglese The Data Exchan-
l’ispezione manuale della corret- all’elaborazione dei dati di loca- ge, ad esempio, già oggi offre una
ta produzione dei propri panini lizzazione degli automezzi e dei piattaforma attraverso la quale gli
(forma, doratura, distribuzione dati provenienti da sensori alloca- utilizzatori possono memorizzare
dei semini) con l’analisi automa- ti presso i posteggi [14]. Sempre i dati personali, gestirli ed, even-
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tizzata delle foto dei panini in cot- in America, la General Electric nel tualmente, offrirli in vendita se-
tura. La società petrolifera messi- 2011, con un investimento di un condo le proprie regole [15].
cana Pemex, invece, ha ridotto il miliardo di dollari, ha lanciato un
tempo di fuori servizio dei propri progetto per la realizzazione di un
impianti di raffinamento ed ha centro, in grado di sviluppare ed
trasformato i propri processi di
manutenzione da ciclici a pre-
esercire soluzioni per la gestione
dei dati digitali resi disponibili da
3 Quali opportunità per gli Operatori?
ventivi, grazie all’analisi di indi- sensori ed altri dispositivi digitali Gli operatori di telecomunicazio-
catori relativi ai livelli dell’acqua, integrati nelle macchine prodot- ne dispongono di grandi quantità
alla pressione, alla temperatura, te: i motori aereonautici, le turbi- di dati provenienti dalle loro reti,
alla vibrazione dei motori e delle ne elettriche, i treni, le apparec- dai processi operativi implemen-
pompe [12]. chiature mediche,... [2]. L’enorme tati e dai loro clienti; questi asset
Anche nel campo della gestione mole di dati prodotti sarà raccolta possono essere valorizzati sia per
del rischio e dell’identificazione ed elaborata da General Electric, il rafforzamento del business tra-
delle frodi i Big Data trovano mol- ai fini di fornire benefici ai propri dizionale, sia per la creazione di
teplici ambiti di applicazione. La clienti (es. manutenzione preven- nuovi servizi per le imprese e gli
società assicurativa americana tiva delle macchine, riduzione individui. In entrambi i casi gli
Infinity ha migliorato il tasso di dei consumi energetici, miglio- Operatori devono realizzare nuo-
successo di identificazione del- ramento dei processi operativi) e ve infrastrutture tecniche, svilup-
le richieste fraudolente di risar- di migliorare i propri prodotti ed pare nuove competenze ("data
cimento danni dal 50% al 88%, i relativi processi produttivi. In scientist") e rivedere l’organizza-
grazie all’utilizzo di strumenti di pratica, General Electric sta cre- zione ed i processi interni.
analisi predittiva applicati su dati ando i presupposti per l’Industrial Vi sono già dei casi concreti di
relativi a richieste di risarcimen- Internet. Operatori che utilizzano i Big
ti, dichiarazioni dei carrozzieri, La monetizzazione dei dati è un Data per migliorare il business
coperture dei sinistri accumulate ulteriore modello di business reso tradizionale; l’Operatore giappo-
negli anni [12]. Le società del- possibile dai Big Data. In termini nese KDDI, ad esempio, impiega
le carte di credito (es. Visa) e le tecnici, stiamo parlando del "data tecniche di analisi realtime dei
società di credito (es. Citigroup, marketplace", cioè della vendita di dati per migliorare la relazione
Zestcash, Kabbage, Lendup) trag- dati, opportunamente aggregati e con i clienti in caso di malfunzioni
gono significativi vantaggi dallo pre-elaborati, ad organizzazioni o disservizio, nonché per ottimiz-
sfruttamento dei Big Data in ter- interessate al loro acquisto e sfrut- zare la manutenzione preventiva
mini di riduzione dei rischi di in- tamento. La società Nielsen offre degli impianti e la pianificazione
solvenza e di frode [12]. alle emittenti TV servizi basati tempestiva degli investimenti.
L’elaborazione dei Big Data abili- sulla raccolta ed analisi dei mes- Anche Deutsche Telekom utilizza
ta la creazione di nuovi prodotti e saggi Twitter, che consentono di l’analisi dei Big Data per miglio-
l’innovazione dei servizi. La socie- migliorare la fidelizzazione degli rare il customer care, applicando
tà inglese Hailo offre ad esempio spettatori [12]. Recentemente si tecniche di "voice analytics", non-
un servizio di prenotazione del sta sviluppando un nuovo approc- ché per ridurre i rischi per gli ac-
taxi in near-realtime basato sull’e- cio, definito "user-centric", per quisti on-line [10].
laborazione dei dati di localizza- la commercializzazione dei dati Per il mercato business si assiste
zione dei clienti e dei taxi dispo- personali, che riconosce agli in- alla crescita di offerte di soluzio-
nibili [13]. In America la società dividui la possibilità di sfruttare i ni e servizi "cloud-based" che
Streetline offre il primo servizio propri dati ed il diritto di stabilire abilitano l’analisi dei Big Data
in realtime, su smartphone e su si- le regole e le modalità di commer- "as-a-service"; esempi in questo
stemi di navigazione, per la ricer- cializzazione dei medesimi. La senso sono costituiti dall’europea
43
T-Systems [16], in partnership Verizon Wireless [20], Telefonica elaborazioni interattive, ad es.
con Cloudera, e dalla nipponica Dynamic Insights [21], Orange per permettere alle persone
NTT Data [17]. Sempre nel mon- [22] e SFR [23] anonimizzano i di eseguire "query" o estrarre
do business si registra un trend dati di localizzazione provenienti report da grandi moli di dati
di crescita per i ricavi provenienti dai device mobili dei propri clien- strutturati;
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dalla vendita di servizi professio- ti e li aggregano con altri dati eso- elaborazioni su flussi di dati
nali specializzati nella valorizza- geni, al fine di offrire ad organiz- in real-time, ad es. per filtrare
zione degli asset informativi delle zazioni pubbliche e private servizi o inoltrare eventi secondo mo-
società acquirenti. ed analisi dei flussi della popola- delli "pub-sub".
Un’altra area di applicazione del- zione; tali informazioni possono Elemento abilitante è costituito
le tecniche di analisi dei Big Data essere utili, ad esempio, per de- dai File System distribuiti, in gra-
che trova sempre maggiori con- terminare i percorsi dei visitatori do di memorizzare file dell’ordine
sensi fra gli Operatori è quella in luoghi pubblici (es. stazioni, dei gigabyte/terabyte in maniera
relativa all’aggregazione di dati aeroporti, centri commerciali, affidabile, tramite replicazioni,
endogeni, di difficile replicazione centri congressi), per migliorare all’interno di un cluster di nodi.
da parte di altri attori, ed esogeni le congestioni del traffico, o per Un esempio è fornito da HDFS
(es. mappe, eventi pubblici, dati accrescere il turismo ed il com- (Hadoop Distributed File System)
atmosferici), finalizzata alla ven- mercio. Infine, Deutsche Telekom [25]. Operando su hardware di
dita di dati e loro analisi ad orga- [24], da sempre attenta agli aspet- tipo "commodity", questi File Sy-
nizzazioni operanti in settori qua- ti della privacy e della sicurez- stem hanno un rapporto costo
li retail, advertising, healthcare, za dei dati, sta supportando una per byte estremamente basso ed
automotive, smart city e finance. startup high-tech nella realizza- offrono una velocità di accesso ot-
NTT Docomo, in collaborazione zione di una soluzione per l’aggre- timizzata (es. 2 gigabit per secon-
con Pioneer, sta oggi sviluppando gazione e la condivisione dei dati do per nodo) per le elaborazioni.
una soluzione per la raccolta dei personali delle persone, secondo Tali File System sono utilizzati
dati di localizzazione provenienti un modello "user-centric"; la piat- per la raccolta di dati "raw" prima
da oltre 61 milioni di dispositivi taforma offre a ciascun individuo di essere elaborati e/o trasforma-
dalla cui elaborazione è possibile la possibilità di memorizzare e ge- ti dagli algoritmi di analisi. Essi
controllare il traffico nel paese. La stire le proprie informazioni per- sono impiegati anche per gestire
piattaforma consentirà, tramite sonali secondo i propri desideri le risorse di memoria necessarie
API aperte, a sviluppatori esterni e bisogni, di stabilire le regole di per realizzare database in grado
di realizzare nuove applicazioni condivisione e di trarre benefici di strutturare grandi moli di dati
basate su tali dati, mentre la stes- economici dalla loro commercia- in tabelle, come quelle usate per
sa NTT offrirà sia servizi realtime lizzazione. memorizzare i dati necessari per
a supporto dei guidatori, sia servi- servizi on line: ad esempio, i repo-
zi ed applicazioni alle compagnie sitory per la gestione di profili d’u-
assicurative ed alle flotte [18]. In- tente o le tabelle di reverse-index
teressante il piano dichiarato nel
2013 dalla coreana SK Telecom,
4 Le tecnologie abilitanti
a supporto di search. Tali databa-
se adottano modelli di memoriz-
che prevede il rilascio pubblico Sui "Big Data" è possibile condur- zazione di tipo non relazionale,
di dati anonimizzati raccolti da re differenti classi di elaborazioni, (es. "key-value", "column-family",
oltre 27 milioni di cellulari appar- ognuna delle quali è abilitata da una "document-oriented" [26]), adatti
tenenti ai propri clienti. Questo diversa tecnologia. Esempi sono: per organizzare in maniera flessi-
permetterà di realizzare applica- elaborazioni "on-line", tramite bile grosse quantità di dati anche
zioni sia a SK Telecom sia a svilup- cui applicazioni possono repe- multimediali. Essi offrono opera-
patori esterni, eliminando ogni rire e/o modificare dati orga- zioni per eseguire interrogazioni e
controversia sull’abuso di posizio- nizzati in tabelle di grandi di- modifiche dei dati, ma realizzano
ne dominante di SK Telecom rela- mensioni; un supporto limitato alle transa-
tivamente all’utilizzo di dati per- elaborazioni di tipo batch, ad zioni di tipo "ACID" (cioè quelle
sonali derivati dalla fornitura dei es. per l’estrazione di nuovi dati richieste dalle applicazioni di tipo
servizi di telecomunicazione [19]. o di nuova conoscenza; bancario). In genere, sulla base
44
del "CAP Theorem" [27], questi che produce coppie intermedie sviluppati modelli di tipo "data
sistemi privilegiano la scalabilità nel formato (key, value). Nella fase flow" come Tez [31]: l’elabora-
(per mezzo del partizionamento di Reduce, tutte le coppie con una zione è definita da un insieme di
dei dati) e l’affidabilità a scapi- stessa key sono aggregate secondo task interconnessi tramite un gra-
to della "piena" consistenza, so- la logica definita da una procedu- fo aciclico, che definisce i flussi
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stituita da forme di consistenza ra Pr. Uno sviluppatore deve solo di scambio di dati. Inoltre, sono
"debole" e da un design accurato programmare le procedure Pm e stati proposti linguaggi di script
delle applicazioni e dei modelli Pr, in quanto tutte le altre funzio- (es. Pig [32] e Hive [33]), spesso
dei dati. Esempi di database per le ni sono fornite dal sistema. ispirati ad SQL, con l’obiettivo di
elaborazioni on line sono Dyna- Il modello Map-Reduce presenta allargare la base di programmato-
mo (Amazon), Cassandra (Face- numerosi vantaggi, tra cui fault- ri, in grado di sviluppare elabora-
book), PNUTS (Yahoo!), HBASE e tolerance, anche su hardware a zioni data-intensive. In genere le
MongoDB (open source) [28]. basso costo, e scalabilità su archi- tecniche compilative di tali script
Map-Reduce, sviluppato origina- tetture multi-processore, grazie sui grafi di task hanno raggiunto
riamente da Google [29], è sicu- allo sfruttamento del parallelismo tali efficienze che gli script pos-
ramente il modello più noto per nell’elaborazione dei dati. Soffre sono essere utilizzati anche per
le elaborazioni di tipo batch ed è anche di svantaggi, tra cui spreco condurre elaborazioni di tipo in-
usato in un’ampia gamma di sce- di energia e risorse dovuto al suo terattivo.
nari, tra cui: ricerche su grafi, si- approccio di tipo "forza bruta" ed È opportuno citare che accanto a
mulazioni, elaborazioni di imma- un modello di programmazione Map-Reduce sono stati sviluppati
gini, data mining (ad es. tramite molto rigido, che richiede elevate modelli di elaborazioni alternativi.
la libreria Mahout [30]). competenze per trasformare ela- Ad esempio, Google, la "patria" di
Il nome deriva dalle due fasi prin- borazioni complesse in sequenze Map-Reduce, utilizza anche Pre-
cipali, in cui si struttura un’ela- di Map-Reduce. gel, un modello per l’analisi di grafi
borazione (Figura 1). Nella fase Per superare questi limiti sono di nodi di grandi dimensioni [34].
di Map ogni partizione di un file state proposte numerose esten- Un’altra classe di elaborazioni
è elaborato da una procedura Pm, sioni. Ad esempio, sono stati di Big Data è quella denominata
Figura 1 - Flusso di una elaborazione Map-Reduce
coordinatore
mapper
reducer
mapper
mapper reducer
mapper
reducer
mapper
Partizionamento Esecuzione della Distribuzione delle coppie Esecuzione della Aggregazione
dei dati di input procedura “Map” intermedie (key, value) in procedura “Reduce” dei dati di
base a hash(key) output45
L’ecosistema Hadoop nel mondo enterprise
Hadoop, la principale tecnologia Big Single Use System Multi Use Data Platform
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Data emersa in ambito open source, uti- Batch Apps Bacth, Interactive, Online, Streaming
lizzata su larga scala da Yahoo! e Face-
book, si sta gradualmente diffondendo 1st Gen of HADOOP 2
anche nel mondo enterprise.
Hadoop
Standard Query Online Data Real Time Stream others
I colossi del web hanno impiegato Ha- Processing
Hive, Pig
Processing
HBase, Accumulo
Processing
Storm
...
doop principalmente in ambiti operazio- MapReduce
(cluster resource management Batch Interactive
nali, a diretto contatto con i processi di & data processing)
MapReduce Tez
business. Nel mondo enterprise Hadoop
trova più spesso collocazione nel conte- HDFS Efficient Cluster Resource
Management & Shares Services
(redundant, reliable storage)
sto dell'infrastruttura di data warehouse, (YARN)
a supporto di applicazioni strategiche di Redundant, Reliable Storage
reportistica e di business intelligence. (HDFS)
Qui Hadoop è stato inizialmente con-
Figura C - L’evoluzione dell’ecosistema Hadoop
finato a silos deputato all’integrazione
delle emergenti tipologie di dati non data warehouse strutturato. Con Hadoop query ad-hoc. Un altro storico limite di
strutturati (Figura A), per poi assumere i dati depositati sul file system conserva- Hadoop è il non totale supporto del lin-
il ruolo di piattaforma paritetica, anche no il formato originale e il modello infor- guaggio SQL da parte di Hive (che con-
al contemporaneo aumentare della di- mativo viene definito solo al momento verte delle query SQL-like in elaborazio-
sponibilità di connettori per le principali dell'elaborazione in base ai criteri di ni batch Map-Reduce). Per risolvere tali
soluzioni commerciali di data warehou- processing ("schema-on-read"). Il pa- problemi sono progressivamente com-
se (Figura B). radigma tradizionale si fonda invece su parsi sul mercato degli engine alternativi
Il successo di Hadoop deriva anche dal un modello dati definito a priori, sorta di a Map-Reduce, che ottengono significa-
fatto che il suo file system permette di ar- mappa della conoscenza aziendale che tivi vantaggi prestazionali interagendo
chiviare a costi ragionevoli enormi volumi solidifica le logiche di accesso alle infor- direttamente con il file system HDFS e
di dati, senza necessità di procedere ad mazioni e richiede un laborioso processo che sono pienamente compatibili con
aggregazioni o limitazioni dell’orizzonte di integrazione al momento dell'ingresso l’ANSI SQL: Impala di Cloudera, Presto
temporale. Emerge qui il concetto di data dei dati in archivio ("schema-on-write"). di Facebook (entrambi open source) e
lake, un "mare" di dati grezzi di natura Resta così sullo sfondo la possibilità che HAWQ di Pivotal.
eterogenea, che supera il paradigma di Hadoop sia destinato ad ospitare tutte le La release 2.0 (Figura C) di Hadoop
tipologie di dati aziendali, facilitando lo ha introdotto YARN, sistema operativo
Figura A, B - L’evoluzione del ruolo di Hadoop
nell’enterprise sviluppo di applicazioni data-driven tra- che disaccoppia il file system distribuito
sversali ai sistemi sorgenti, marginaliz- HDFS da Map-Reduce e permette la co-
zando l'infrastruttura di data warehouse esistenza su un cluster condiviso di più
Data Warehouse
preesistente. engine di elaborazione parallela come
Hadoop rimane un ecosistema in evolu- quelli appena citati (il ramo "Others" di
Dati strutturali zione. Il modello computazionale Map- Figura C). La community - capitanata da
Hadoop Reduce, come si è detto, nasce come Hortonworks - ha anche sviluppato un
sistema batch, e non è così efficiente da proprio framework interattivo, Tez (inne-
fornire risposte immediate. L’interattivi- scato da Hive, dunque non ancora del
Dati non strutturali
tà delle query sulla scala dei petabyte tutto SQL-compatibile), che si affianca
è di interesse prioritario, applicandosi all’ambiente di gestione dei dati in stre-
DW Hadoop sia agli scenari di real-time business aming (Storm) e ai database NoSQL di
intelligence, sia al mondo del data wa- tipo colonnare (HBase e Accumulo)
rehouse, quando Hadoop viene utilizza-
Dati strutturali Dati non strutturali
to come archivio online su cui effettuare umberto.trinchero@telecomitalia.it46
"Complex Event Processing", la prevede il coinvolgimento di 150 di MIT che oggi è considerato uno
quale permette di analizzare in giovani famiglie sul territorio tren- dei gruppi più rilevanti al mondo
real-time stream di (big) data. Un tino che sono state dotate di uno sul tema dell’analisi del comporta-
esempio rinomato è Storm [35], smartphone, una SIM con credito mento da Big Data grazie anche al
una piattaforma sviluppata e resa prepagato e del software a bordo. suo direttore, Prof. Sandy Pentland,
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open source da Twitter. Storm è in La piattaforma software sviluppata uno dei sette scienziati più influen-
grado di elaborare stream di dati permette di raccogliere e analizzare ti al mondo [37].
prodotti in tempo reale, con una qualsiasi dato generato dalla senso- Il MTL trae spunto e indicazioni
ridotta latency, come ad esempio ristica a bordo dello smartphone o dalle campagne di raccolta per lo
richiesto dalle elaborazioni sui di device ad esso connessi (es. brac- sviluppo ed il test di servizi che
flussi di Twitter. Storm realizza cialetti con parametri fisiologici). fanno un uso massivo di Personal
una scalabilità orizzontale, sfrut- Seguendo un approccio scientifico, Big Data. Tra questi vi sono Fa-
tando la possibilità di paralleliz- vengono organizzate campagne milink e SecondNose. Familink è
zare le elaborazioni, e, grazie alle di raccolta e analisi di dati, che va- un servizio che permette ad una
sue caratteristiche di fault-tole- lutano, ad esempio, l’impatto del- comunità iper-locale di famiglie
rance, può essere dispiegato su la mobilità e delle comunicazioni (come quella coinvolta nel pro-
cluster di nodi a basso costo. sullo stress quotidiano, la preve- getto) di condividere e scoprire le
dibilità dei profili di spesa sulla opportunità sul territorio, attra-
base del comportamento in mobi- verso una condivisione avanzata
lità, oppure la predisposizione alla dei propri dati personali ed una
5 Il Joint Open Lab SKIL di Telecom Italia
condivisione dei dati personali. In
questo percorso è di fondamentale
esperienza di interazione ed inte-
grazione fra persone che vivono il
I Big Data e le relative applica- importanza il contributo che viene territorio (Figura 2).
zioni sono al centro delle attività dai partner accademici, in partico- SecondNose è invece un servizio
che Telecom Italia porta avanti lare dal gruppo Human Dynamics che, attraverso la condivisione a
all’interno del laboratorio SKIL di
Trento1 che, nato nel 2011, lavora Figura 2 - Il servizio Familink sviluppato all'interno di MTL
in stretta sinergia con le eccellen-
ze accademiche italiane e stranie-
re per lo sviluppo di soluzioni che
valorizzino il patrimonio di dati
che Telecom Italia e i suoi partner
possiedono.
Le due iniziative più rilevanti re-
alizzate oggi in SKIL sono il pro-
getto Mobile Territorial Lab ed il
progetto CitySensing.
5.1 Il progetto Mobile Territorial Lab
Il progetto Mobile Territorial Lab2
sviluppato insieme a MIT Media
Lab, Telefonica e Fondazione Bru-
no Kessler (Trento), ha l’obiettivo
di analizzare le dinamiche ed il
valore nella correlazione dei dati
personali di diversa natura, al fine
di realizzare servizi e applicazioni
personal data-oriented [36]. Esso
1 http://skil.telecomitalia.com
2 MTL - www.mobileterritoriallab.eu47
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Figura 3 - Mappa della qualità dell'aria generata attraverso i dati raccolti e elaborati dai terminali dei cittadini
livello territoriale della propria che l’operatore telefonico ricopre sonale. Il Personal Data Store di
posizione e dei parametri di qua- all’interno dell’ecosistema. A tal MTL è stato citato nel 2013 come
lità dell’aria raccolti attraverso un proposito, affinché la valorizza- uno dei casi di riferimento dal
piccolo sensore portatile, permet- zione del dato personale diventi rapporto sui Personal Data del
te di creare una mappa partecipa- un’opportunità e non una minac- World Economic Forum [38].
ta della qualità dell’aria della città, cia per l’utente, sono in fase di Al Personal Data Store si asso-
trasformando i cittadini in sensori sviluppo tecnologie di gestione ciano altre soluzioni che hanno
del territorio e mettendo la comu- trasparente del dato personale: l’obiettivo di aumentare la sen-
nità al centro dello sviluppo delle lo strumento si chiama Personal sibilità sul tema della gestione
città intelligenti (Figura 3). Data Store, (Figura 4), una piat- dei dati personali da parte degli
Le tecnologie sviluppate all’in- taforma software, ospitata all’in- smartphone. Ne è un esempio
terno di MTL, per una gestione terno del cloud di Telecom Italia, l’applicazione TIM CheckApp
non frammentata dei dati per- attraverso cui ogni singolo uten- [39], sviluppata dall’esperienza di
sonali del cittadino, abilitano te, per mezzo di una semplice MTL, che permette agli utenti An-
una moltitudine di servizi che, applicazione web o mobile, può droid di conoscere e scoprire l’uti-
in prospettiva, potranno rappre- controllare la raccolta, l’accesso, lizzo che le applicazioni installate
sentare un cambio sostanziale la condivisione, la cancellazio- sul proprio dispositivo fanno dei
nell’offerta ai cittadini e nel ruolo ne di ogni suo singolo dato per- dati generati dal telefono stesso.48
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Figura 4 - Una vista del Personal Data Store
Big Data Challenge
C’è un mondo là fuori fatto di designer, svi-
luppatori e ricercatori, ricco di competenze
e di idee che può diventare una nuova ri-
sorsa per le grandi aziende, come Telecom
Italia, che competono in un mercato pro-
fondamente cambiato, con dinamiche nuo-
ve e tempi di vita dei servizi estremamente
ridotti. A quel mondo l’Azienda si è rivolta
attraverso il lancio di una sfida aperta ad
idee sul tema Big Data; e così è nata l’ini-
ziativa Telecom Italia Big Data Challenge.
Il modello delle challenge sta diventando
un riferimento per chi fa innovazione oggi
nel mondo, come dimostrano le molte ini-
ziative lanciate (vedi ad esempio la D4D si ad un mondo, fatto di giovani risorse e pacchetto, i partecipanti possono svilup-
challenge di Orange [40], o la InnovaChal- startup, che sarà il suo interlocutore privi- pare la propria idea per provare ad aggiu-
lenge di BBVA [41]), perché permettono legiato nei prossimi anni. dicarsi i premi messi in palio. Ciascun par-
di richiamare, condividere e confrontarsi Ma entriamo nel dettaglio della Telecom tecipante può concorrere, singolarmente
con una platea ampia di esperti, su temi Italia Big Data Challenge. Il concorso o in team, in una delle tre track disponibili:
ancora molto innovativi, come quello dei ha messo a disposizione degli iscritti un sviluppo applicazioni, data analytics o
Big Data. Realtà che, a loro volta, spesso pacchetto di dati anonimi eterogenei (te- visualizzazione dati. Le iscrizioni si sono
sono alla ricerca di occasioni di confron- lecomunicazioni, consumo energetico, chiuse il 14 febbraio 2014 e hanno visto
to come queste e di legami con contesti social, mobilità privata, ecc.) proveniente una partecipazione di oltre 1000 persone
applicativi nuovi, abilitati dall’accesso a dalla rete Telecom Italia o da suoi partner. provenienti da tutto il mondo. Un comita-
grandi basi dati. I dati sono relativi all’ultimo bimestre 2013 to d’eccezione, di cui fanno parte tra gli
Per Telecom Italia la scelta di lanciare una e geo-referenziati per i territori di Milano altri Sandy Pentland (MIT), Gianni Riotta
challenge segna un passaggio importan- e Trentino e sono accessibili mediante (Princeton, RAI) e Riccardo Luna (Wired),
te, perché ha significato condividere una API o download attraverso la piattaforma ha valutato le proposte pervenute con la
parte del proprio patrimonio informativo, Dandelion, messa a disposizione da Spa- premiazione il 3 aprile a Trento in occa-
finora gelosamente conservato, per aprir- zioDati [42]. A partire dai dati contenuti nel sione degli ICT Days3
3 http://www.telecomitalia.com/bigdatachallenge49
Big Data Cross Platform
Per mettere in esercizio un sistema in- processing (batch e real-time), alla pre- il quale sarebbe possibile effettuare la
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formatico atto ad elaborare grosse moli sentation dei dati ed alla gestione. compravendita di dataset abilitanti nuovi
di dati, un’organizzazione dovrebbe do- Mediante il prototipo di piattaforma "actionable insights". Anche il patrimo-
tarsi di un’infrastruttura tecnologica con sono stati implementati diversi concept, nio di dataset di Telecom Italia, con gli
caratteristiche simili a quelle di un data che dimostrano come i servizi possano opportuni vincoli di privacy, potrebbe
center, sebbene in scala ridotta nella essere erogati sia a livello PaaS, in cui trovare posto nel Data Marketplace e
fase iniziale. Inoltre per raggiungere l’o- gli utilizzatori interagiscono sfruttando quindi essere monetizzato. La piatta-
peratività, tale infrastruttura necessita le funzionalità di base mediante un’in- forma, in modo del tutto analogo, può
di essere alimentata dai differenti data terfaccia grafica dedicata, sia a livello abilitare molteplici applicazioni verticali
source di interesse, di essere monitora- SaaS in cui gli utilizzatori fruiscono dei rivolte a specifici mercati (utilities, finan-
ta costantemente e di essere manute- servizi evoluti come Business Intelligen- ce, assicurazioni, ecc.)
nuta sia in via preventiva che correttiva. ce as a Service (BIaaS).
Al fine di supportare tutte queste attivi- Sulla piattaforma è possibile innestare
tà, l’azienda deve dotarsi di competenze in fasi successive applicazioni come, ad roberto.pagnin@telecomitalia.it
specializzate investendo sul personale esempio, il Data Marketplace, mediante fabrizio.verroca@telecomitalia.it
interno o su servizi professionali esterni.
Questi aspetti possono rappresenta- Figura - Architettura Logica
re delle criticità, ma allo stesso tempo
un’opportunità di business per Telecom Verticals
Italia.
In Azienda è stato realizzato il prototipo
Presentation Layer
evoluto di una piattaforma distribuita per R, SAS, BI Tools, Datameer,...
il processing dei Big Data che, una volta
Monitoring & Management
Cloudera manager + support
ingegnerizzato, potrà erogare strumenti
e servizi alla clientela sia interna (diversi Application Layer
dipartimenti presenti in TI) che esterna MapReduce, Oozie, R, SAS, BI Tools,...
Metadata
in modalità "as-a-service", fornendo
un’interfaccia visuale ed una serie di
Processing Layer
strumenti atti ad astrarre la complessità
Data MapReduce, Hive, Pig, Impala, Mahout
tecnologica lasciando al cliente il focus
Ingestion DataFu, Crunch,...
sul business. Flume,
La piattaforma è logicamente rappre- Sqoop,
sentabile come in Figura, in cui si evi- Storage Layer
REST API
HDFS, HBase
denziano i principali layer architetturali
deputati all’ingestion, allo storage, al
5.2 Il progetto CitySensing
dati anonimi geo-referenziati ed
eterogenei. In particolare, oggi
della città, focalizzata sui gran-
di eventi cittadini, che mostra la
Il progetto CitySensing, svilup- a Trento si stanno analizzan- presenza di persone, i contenuti
pato in collaborazione con il do i dati provenienti dalla rete più discussi, la provenienza e la
Politecnico di Milano, ha invece Telecom Italia (chiamate, sms, distribuzione socio-demografica
l’obiettivo di monitorare le dina- connessioni dati) e dai social dei partecipanti, il sentiment
miche di un territorio attraver- network (es. Twitter). Il risul- (gradimento) espresso sui social
so l’analisi e la correlazione di tato è una mappatura dinamica network …50
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Figura 5a – CitySensing: la mappa della presenza e del sentiment della città di Milano durante il Salone del Mobile
Figura 5b – CitySensing: il network dei temi discussi nella città di Milano durante il Salone del Mobile51
Tale mappatura rappresenta una offre innumerevoli opportunità [2] General Electric, "Industrial Internet:
sorgente quanto mai precisa e chia- alle organizzazioni pubbliche e Pushing the Boundaries of Minds and
ra per capire l’evoluzione dei ter- private sia per ottimizzare i pro- Machines", novembre 2012
ritori, delle città o l’impatto degli cessi interni ed incrementare il [3] Gartner, "Information 2020: Beyond
eventi che su di essa hanno luogo. business tradizionale, sia per svi- Big Data", 2013
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In questo senso è possibile sfrutta- luppare nuovi prodotti e servizi [4] Forrester, "Forrsights Strategy Spot-
re i Big Data per analizzare macro per la "Data-driven Society". light: Business Intelligence and Big
e micro fenomeni prima invisibili o Il processo di trasformazione del- Data", 2013
non catturabili su larga scala. le imprese e del relativo business [5] Tata Consulting Services, "The emer-
La piattaforma CitySensing, che è richiede necessariamente tempo ging big returns on big data", 2013
in rapida evoluzione e ancora una ed investimenti per il dispiega- [6] Politecnico di Milano, Osservatori.
volta ospitata nel cloud di Tele- mento di infrastrutture tecniche Net ICT & Management, "Big Data:
com Italia, è stata istanziata in innovative e per lo sviluppo del- come orientarsi nel labirinto?",
diverse città e per diversi eventi. le competenze richieste ai "data dicembre 2013
La versione più completa, (Figure scientist". [7] MIT Technology Review, "Big Data",
5a e 5b), è quella implementata L’approccio ai Big Data, di sua edizione italiana, 4/2013
su Milano, dove ad oggi sono sta- natura trasversale, richiede una [8] McKinsey Global Institute, "Big
ti "monitorati" gli eventi del Sa- rivisitazione delle politiche di data: The next frontier for innova-
lone del Mobile e Fashion Week gestione dei dati all’interno delle tion, competition, and productivity",
e dove verrà mappato l’impatto di organizzazioni, per valorizzare i giugno 2011
EXPO 2015 sulla città attraverso medesimi come un asset azien- [9] Zurich University of Applied
lo tsunami di dati che esso porte- dale condiviso. Inoltre è funzio- Sciences, Big Data World Congress,
rà con sé. nale che i progetti di utilizzo dei Monaco, dicembre 2013
La piattaforma di raccolta e analisi Big Data prevedano nativamente [10] Telecom Italia, "Big Data - State of the
dei flussi sviluppata nel progetto sempre il coinvolgimento delle art and opportunities", dicembre 2013
CitySensing apre a innumerevoli funzioni aziendali responsabili [11] http://www.bigdata-startups.com/
opportunità di servizi di monito- degli aspetti legali e di privacy, per BigData-startup/walmart-making-
raggio e analisi delle dinamiche assicurare che gli stessi progetti big-data-part-dna/
cittadine, anche al di là di quel- siano valutati e correttamente in- [12] Gartner, "Big Data and Analytics Art
le strettamente legate a singoli dirizzati. of the Possible", 2012
eventi: dall’analisi dei flussi turi- In questo scenario gli operatori [13] https://www.hailocab.com/
stici a quella della pianificazione di telecomunicazione oltre a trar- [14] http://www.streetline.com/
urbana, alla previsione del rischio re beneficio diretto dallo sfrutta- [15] http://arthurm.com/selling-data/
o della sicurezza urbana,... mento delle grandi moli di dati di [16] http://www.t-systems.com/news-
Nei prossimi anni, dunque, i Big cui dispongono, possono anche media/t-systems-and-cloudera-offer-
Data rappresenteranno così una giocare il ruolo di abilitatori del- joint-cloud-based-solutions-for-big-
parte dell’infrastruttura delle la "Data-driven Society", offrendo data-analysis/1067634
città, al pari della rete di illumi- prodotti, servizi e competenze a [17] http://www.nttdata.com/global/en/
nazione pubblica o della metro- quelle organizzazioni che inten- services/bds/index.html
politana, sulla base della quale i dono intraprendere tale percorso [18] https://www.nttdocomo.co.jp/
cittadini, le imprese e l’ammini- di trasformazione english/info/media_center/
strazione potranno fare affida- pr/2013/0513_00.html
mento per lo sviluppo dei servizi [19] http://english.khan.co.kr/khan_art_
di Smart City. view.html?artid=201305091950107
Bibliografia &code=710100
[20] http://business.verizonwireless.com/
Conclusioni [1] Big Data Public Private Forum, "Big
content/b2b/en/precision/precision-
market-insights.html
Data roadmaps for the industry", [21] http://dynamicinsights.telefonica.com/
In conclusione, appare evidente Big Data World Congress, Monaco, [22] http://www.orange.com/en/press/
che lo sfruttamento dei Big Data dicembre 2013 press-releases/press-releases-2013/52
Flux-Vision-Orange-Business-Servi- [29] J. Dean, G. Sanjay, "MapReduce: a fle- user Transparency, Control and
ces-launches-its-first-Big-Data-offer- xible data processing tool", Commu- Awareness: a Living-Lab experience",
for-businesses-public-authorities nications of the ACM (2010), 72-77. In Proceedings of. European Data
[23] http://www.telecoms.com/50865/ [30] G. Ingersoll, Introducing Apache Forum (2014).
customer-data-creating-revenue- Mahout. (2009). [37] http://www.forbes.com/pictures/
SPECIALE TRENDS
opportunities-in-unlikely-places/ [31] Apache Software Foundation, Tez lmm45emkh/6-alex-sandy-pentland-
[24] http://www.laboratories.telekom. Project Incubator, http://incubator. professor-mit/
com/public/english/netzwerk/pages/ apache.org/projects/tez.html [38] http://www3.weforum.org/docs/
siliconplatz.aspx [32] C. Olston, B. Reed, et al., "Pig latin: WEF_IT_UnlockingValuePersonalDa-
[25] K. Shvachko, H. Kuang, et al., "The a not-so-foreign language for data ta_CollectionUsage_Report_2013.pdf
hadoop distributed file system". In processing". In Proceedings of the [39] https://play.google.com/store/
Proceedings 26th Symposium on 2008 ACM SIGMOD international apps/details?id=it.telecomitalia.
Mass Storage Systems and Technolo- conference on Management of data timcheckapp
gies (2010), 1-10. (2008),1099-1110. [40] http://www.d4d.orange.com/home
[26] R. Padhy, R. Manas, et al., "RDBMS [33] A. Thusoo, J. Sarma, et al.,. "Hive: a [41] https://www.centrodeinnovacion
to NoSQL: Reviewing Some Next-Ge- warehousing solution over a map- bbva.com/en/innovachallenge
neration Non-Relational Databases". reduce framework". In Proceedings [42] http://www.spaziodati.eu
International Journal of Advanced of the VLDB Endowment (2009),
Engineering Science and Technolo- 1626-1629.
gies (2011), 15-30. [34] G. Malewicz, M. Austern, et al.,
[27] S. Gilbert, Seth, N. Lynch, "Brewer's "Pregel: a system for large-scale
conjecture and the feasibility of con- graph processing". In Proceedings of
sistent, available, partition-tolerant the 2010 ACM SIGMOD Internatio-
web services". In ACM SIGACT News nal Conference on Management of
(2002), 51-59. data (2010), 135-146.
[28] J. Han, E. Haihong, et al., "Survey on [35] Storm, Distributed and fault-tole-
NoSQL database". In Proceedings of rant realtime computation,
6th international conference on Per- http://storm-project.net/
vasive computing and applications [36] M. Vescovi, C. Moiso, et al. "Toward
(2011), 363-366. Personal Big Data passing through
fabrizio.antonelli@telecomitalia.it
luigi.artusio@telecomitalia.it
corrado.moiso@telecomitalia.it53
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Fabrizio Luigi Corrado
Antonelli Artusio Moiso
informatico, con uno informatico, dal 1989 è in laurato in Scienze
scolarship presso l’Arizona Azienda. Nei primi anni dell’Informazione, è in Azienda
State University. Inizialmente ha approfondito gli aspetti dal 1984. Inizialmente ha
in Azienda si è occupato di di gestione delle reti e dei studiato linguaggi logici e
tecnologie di recommendation servizi di telecomunicazione, funzionali, l’elaborazione
basate su testi, sistemi di operando sia negli enti distribuita ad oggetti ed il loro
classificazione automatica standardizzazione, sia nei uso in TMN. Dal 1994, con
e knowledge discovery. progetti di ingegnerizzazione diversi ruoli di responsabilità,
Attualmente è direttore del dei sistemi di gestione, ha investigato l’introduzione
Semantics and Knowledge assumendo diversi ruoli di di IT nell’Intelligenza di
Innovation Lab (SKIL) di responsabilità. Rete, contribuendo alla
Telecom Italia a Trento, con Ha poi sviluppato esperienze sperimentazione di TINA,
l’obiettivo di progettare e di program e vendor allo standard Parlay ed
investigare servizi innovativi management, contribuendo all’introduzione di SOA e
data-driven. alla messa in esercizio di di soluzioni autonomiche
I progetti che coordina sono soluzioni innovative sia di rete, nelle piattaforme di servizio.
sulla correlazione di big data come quella di Voice over IP Attualmente investiga come
eterogenei e sull’analisi delle “Alice voce”, che di gestione. soluzioni IT innovative
dinamiche e dei profili delle Attualmente sviluppa ricerche possono abilitare nuovi scenari
persone a partire dai dati sui trend evolutivi del applicativi per gli operatori
personali. Quest’ultima attività, mercato ICT, per proporre di Telecomunicazione. Ha
prevedendo lo sviluppo di nuove possibili opportunità collaborato a progetti finanziati
tecnologie per la protezione dei economiche per il Gruppo da EC ed Eurescom; è autore
dati personali, nel 2013 è stata diverse pubblicazioni, nonché
citata come caso di riferimento di brevetti su sistemi e metodi
presso il World Economic per servizi.
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