Smart Service Desk: l’automazione nella gestione dell’IT service management.

Iws Consulting presenta il progetto di Robotic Process Automation applicata all’ITSM.

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Redazione 24 Dicembre 2020 0 Comments

Energia pulita? L’Italia risponde: sì, grazie!

di Giorgia Amato, Team Area Analytics.

 

Il cambiamento climatico è oggi tra le sfide più importanti ed urgenti che il mondo intero si trova ad affrontare.

Gli individui sono chiamati a consumare meno, effettuare scelte che siano sostenibili e preferire comportamenti e stili di vita eco-compatibili: ridurre la nostra impronta ecologica è doveroso ed eticamente giusto.

L’atteggiamento dei singoli individui tuttavia è guidato dai processi produttivi e dai pattern di consumo diffuso che governano la nostra economia. L’emissione eccessiva di gas serra nell’atmosfera è tra le cause principali del cambiamento climatico.

Rivoluzionare la produzione e le modalità di consumo di energia, rendere gli impianti più efficienti e favorire la transizione verso l’utilizzo di fonti rinnovabili, risultano essere elementi chiave per garantire un futuro a noi ed al nostro pianeta.

L’Agenda 2030 degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile evidenzia la necessità di un acceso diffuso a sistemi di energia economici e maggiormente efficienti, oltre che l’esigenza di ampliare la quota di energia rinnovabile. Vediamo a che punto si trova l’Italia!

Se diano uno sguardo ai dati forniti dalla International Energy Agency, il forum internazionale con focus sulle energie, vediamo la serie storica dal 1971 al 2017 della composizione per prodotto della produzione nel nostro Paese e del consumo finale totale [1].


[1] L’unità di misura utilizzata è il ktoe ossia la chilotonnellata equivalente di petrolio. Si tratta di un multiplo del toe, la tonnellata di petrolio equivalente che è l’unità di misura standard utilizzata per misurare l’energia. Nello specifico è una misura convenzionale e fa riferimento alla quantità di energia rilasciata dalla combustione di una tonnellata di petrolio grezzo.

Fonte: International Energy Agency, 2020
La quota maggiore di energia prodotta in Italia proviene da fonti rinnovabili: trend in crescita sia dal lato della produzione che dal lato del consumo, pur rimanendo in quest’ultimo caso ancora marginale.

Tuttavia, nonostante il ritmo lento l’Italia ha superato per il 2018 l’obiettivo fissato dall’Unione Europea del 17% di impiego delle rinnovabili nei consumi energetici complessivi, come sottolineato dal Rapporto del Gestore dei Servizi Energetici (GSE) mostrandosi dunque virtuosa.

Ma come si compongono i consumi in Italia?

La serie storica dell’Agenzia Internazionale dell’Energia ci viene nuovamente in aiuto mostrandoci che l’industria, il consumo domestico e il trasporto sono i comparti che consumano la quota totale maggiore di energia.

Fonte: International Energy Agency, 2020
Come si concilia la necessità di raggiungere gli obiettivi di Sviluppo Sostenibile, e quindi assicurare un consumo più green, con il fabbisogno di energia di questi tre comparti?

La figura seguente ci mostra la ripartizione del consumo di energie provenienti da fonti rinnovabili specificamente per questi tre settori.

Fonte: International Energy Agency, 2020
L’energia proveniente da fonti rinnovabili è per lo più impiegata nel consumo domestico, il quale registra una crescita progressiva nell’uso di questo tipo di energia a partire dal 2014 attestandosi su valori superiori al 75%.

I settori del trasporto e dell’industria, attestandosi attorno a valori del 10% e del 7% rispettivamente, hanno un ottimo margine di miglioramento. Per giunta, è interessante notare che fino al 2003 la quota di energie prodotte da fonti rinnovabili utilizzata per il trasporto era pari a zero.

Vediamo allora il confronto, sempre per questi tre settori, con le altre fonti di energia. Come mostra il grafico seguente il settore dei trasporti è largamente dominato dall’utilizzo di prodotti derivanti dal petrolio, lasciando uno spazio piuttosto marginale alle altre fonti di energia.

L’utilizzo dei prodotti petroliferi ha registrato un calo negli ultimi anni per quel che riguarda sia il comparto industriale che il consumo domestico.

In quest’ ultimo caso l’uso di gas naturale è ancora preponderante, ma l’utilizzo di fonti rinnovabili sta progressivamente aumentando.

Fonte: International Energy Agency, 2020
Dunque, l’Italia sta facendo un ottimo lavoro producendo sempre più energia pulita, affiancando al settore produttivo anche nuovi e virtuosi comportamenti di consumo.

Gli indirizzi di policy risultano centrali: nel 2012 infatti l’Italia ha adottato un decreto, il cosiddetto “burden sharing” volto a definire in maniera chiara gli obiettivi d consumo da fonti rinnovabili per ciascuna Regione al fine di indirizzare l’Italia verso una traiettoria di consumo sostenibile.

Utilizzando il rapporto percentuale tra consumi finali lordi di energia proveniente da fonti rinnovabili e i consumi finali lordi complessivi come indicatore, vediamo che mostra l’andamento di questo rapporto: il dato del 2017 è rilevato, dunque reale, il 2018 rappresenta l’obiettivo intermedio e il 2020 l’obiettivo finale.

La figura mostra che 17 regioni nel 2017 avevano già superato il target previsto dal decreto ministeriale per il 2020. Lazio, Liguria e Sicilia pur non avendo ancora raggiunto l’obiettivo mostrano essere sulla giusta strada.

La Val D’Aosta è la regione più virtuosa, avendo un rapporto percentuale pari all’83%, a fronte per giunta dell’obiettivo intermedio previsto per il 2018 che richiedeva il rapporto fosse “solo” del 51%. La Liguria invece è la regione con il rapporto percentuale più basso, il 7.8% che dovrà quasi raddoppiare in vista dell’obiettivo 2020.

Fonte: Terna, 2020
Quali sono gli sforzi in termini di investimenti in ricerca e sviluppo fatti dal nostro Paese? Confermano la volontà di lasciare l’economia fossile per dirigersi verso un sentiero sostenibile?

Possiamo dire proprio di sì! I settori in cui l’Italia investe maggiormente sono proprio quelli relativi alle energie provenienti da fonti rinnovabili e l’efficienza energetica. Migliorando le performance di consumo infatti una tecnologia diventa più accessibile e la platea degli utilizzatori più ampia.

Interessante vedere che l’Italia mantiene una alta professionalità e competenza nel settore della ricerca e sviluppo per quanto concerne la fissione e fusione nucleare, per il quale la quota di investimenti resta piuttosto elevata.

Fonte: Eurostat, 2020

Nel 2019 l’Italia ha soddisfatto l’88.1% del proprio fabbisogno di energia elettrica con la produzione interna: per lo più coperta dall’energia termoelettrica non rinnovabile (60%) ma anche da una buona percentuale proveniente da fonti rinnovabili, oltre il 39%.

In particolare, il settore eolico ha conosciuto un importante incremento (+14%) rispetto al 2018. La restante quota di fabbisogno è stata soddisfatta dalle importazioni, comunque per un valore inferiore rispetto al 2018 (Terna, 2020).

Per quello che riguarda invece la quota di consumi di energia elettrica proveniente da fonti rinnovabili diamo uno sguardo veloce ai valori % dei Paesi dell’area EU (Gran Bretagna compresa!) per l’anno 2018.

Fonte: Eurostat, 2020

Norvegia, Albania ed Islanda superano quota 90%, addirittura la Norvegia registra una percentuale di consumo di energia elettrica superiore al 100%, ossia produce più di quanto consuma.

La percentuale italiana per il 2018 è poco inferiore al 34%, migliorabile certamente, ma superiore alla media EU che si attesta al 32%. Cipro ed Ungheria invece i Paesi che consumano meno green con una quota inferiore al 10%.

I dati sono promettenti per immaginare un futuro più pulito e per assicurare al nostro pianeta una vita più longeva. L’Italia sta tracciando un sentiero importante, sarà importante seguirlo!

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Redazione 1 Settembre 2020 0 Comments

Economia digitale e innovazione in Italia: lo stato dell’arte

di Giorgia Amato, Team Area Analytics 

 

L’emergenza sanitaria ha accelerato la trasformazione digitale delle attività economiche, nella Pubblica Amministrazione e dell’istruzione fornendo l’occasione all’Italia per divenire un paese più efficiente e maggiormente performante. Il valore strategico dell’innovazione e della digitalizzazione è centrale nell’agenda pubblica ed oggi la sfida è capitalizzare e valorizzare la trasformazione tecnologica avvenuta durante il lockdown in maniera strutturata, permanente ed inclusiva.

Il mercato digitale in Italia nel biennio 2017-2019 è cresciuto del 4.5%, più dell’economia nel suo complesso. È interessante verificare come si sono strutturati gli investimenti in innovazione e come l’Italia si è posizionata rispetto alla media dei Paesi EU. Le imprese italiane hanno innovato in percentuali maggiori della media EU in tutti i settori: in particolare più della metà delle imprese operative nel manifatturiero dichiarano di aver sviluppato o introdotto innovazioni di prodotto, servizio o processo.

 

Imprese (%) italiane che hanno dichiarato di aver introdotto e/o sviluppato almeno una innovazione di prodotto, servizio o processo per settore di impiego

 

 

 

 

 

I dati del 2018 raccolti dalla BEI (Banca Europea per gli Investimenti) mostrano che le imprese italiane stanno progressivament

e allineando la loro quota di investimenti al trend delle imprese europee. Inoltre, l’Italia supera la quota investimenti in ricerca e sviluppo europea per tutti i settori, il manifatturiero si attesta come il settore leader rimarcando il suo ruolo chiave per l’economia italiana. Circa gli investimenti in software, analisi dati e settore IT le imprese italiane seguono la tendenza europea, con l’eccezione del nostro settore dei servizi che investe invece in maniera più massiccia. L’area della formazione invece sembra essere quella maggiormente sofferente, le imprese infatti investono di sotto della media EU per tutti i settori analizzati.

 

Quota investimenti in Italia ed Europa per settore

 

 

 

 

La BEI propone l’indagine anche sulle prospettive future di investimento delle imprese. I dati confermano la maggiore propensione delle grandi e medie imprese all’investimento rispetto a quelle di piccole e micro dimensioni. Il rinnovamento di strutture esistenti, macchinari e servizi IT rappresenta l’area in cui si concentrano i maggiori investimenti, seguono le aree concernenti lo sviluppo di nuovi processi, prodotti e servizi e l’espansione di capacità di prodotti e servizi già esistenti. Le piccole imprese concentrano la quota di investimenti nello sviluppo di nuovi processi, prodotti e servizi al fine di aumentare la loro competitività. Tuttavia, la quota di imprese di piccole e micro dimensioni che dichiarano di non aver pianificato alcun tipo di investimento resta comunque preponderante.

 

Quota investimenti in Italia per area strategica e dimensione di impresa

 

 

 

Ma perché le imprese non pianificano investimenti?

Dal grafico di seguito emerge che il maggior vincolo alla pianificazione degli investimenti sembra essere proprio l’incertezza futura, che desta preoccupazioni a tutti i settori di impresa. Più di un’impresa su tre invece dichiara di sentirsi ostacolata dalla inadeguatezza delle infrastrutture e quasi 4 imprese su 10 invece sembrano non investire in quanto hanno difficoltà a trovare personale adeguato alle mansioni richieste. Anche la disponibilità economica gioca un ruolo chiave nella decisione di investimenti futuri per tutti i settori dell’economia.

 

Maggiori ostacoli agli investimenti di lungo periodo per settore di impiego

 

 

 

 

Dai dati emersi dalla survey condotta da BEI si evince che le imprese italiane stanno convergendo verso il comportamento di investimenti della media EU. Gli investimenti in innovazione e digitalizzazione favoriscono la competizione delle imprese e rappresentano dei settori strategici per il posizionamento del mercato italiano in ottica globale. Ma come si distribuiscono gli investimenti nel mercato digitale all’interno del nostro paese? Le mappe evidenziano la variazione percentuale degli investimenti nel mercato digitale dal 2017 al 2019 per regione e gli investimenti espressi in milioni di euro per l’anno 2019 e 2017. Le regioni che sono cresciute meno in termini di investimenti nel mercato digitale sono l’Abruzzo e le Isole, mentre quelle che hanno aumentato considerevolmente la quota di investimento sono la Lombardia e il Trentino Alto Adige. In termini assoluti il Molise e la Val D’Aosta sono le regioni che nel 2019 hanno investito meno, rispettivamente 228 e 146 milioni di euro, mentre la Lombardia e il Lazio si attestano sui livelli più elevati con 17.894 e 11.823 milioni di euro di investimento nel mercato digitale.

 

Investimenti nel mercato digitale per l’Italia per regioni (anni 2017 e 2019)

 

 

 

 

L’Italia complessivamente ha investito il 4.7% in più nel 2019 rispetto al 2017 nel mercato digitale, indicando dunque che innovazione e digitale rappresentano settori strategici nell’agenda pubblica italiana.

 

Valorizzare e strutturare gli sforzi derivati dalla gestione dell’emergenza dovuta alla pandemia globale, al fine di trasformare l’economia italiana, rinnovarla, nonché facilitare la convergenza digitale tra le regioni, saranno le sfide che ci aspettano nell’immediato futuro.

 

Fonte BEI (2019), elaborazione IWS Consulting

 

 

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Redazione 4 Agosto 2020 0 Comments

IWS primo Business Partner italiano di Stibo Systems, società specializzata in MDM

IWS Consulting primo Business partner italiano di Stibo Systems, società specializzata in Master Data Management.

 

Roma, 8/01/2020 – Stibo Systems, l’unica società specializzata in Master Data Management (MDM) trova in IWS Consulting il partner ideale per investire nel mercato italiano. Condividendo un approccio incentrato sul Business, focalizzato sulle persone e mantenendo inoltre la centralità dell’obiettivo culturale legato alla materia dell’Analisi dei Big Data.

 

«Vogliamo rafforzare la nostra missione e il nostro approccio alla materia degli analytics, introducendo questa innovazione presso quelle aziende che vogliono identificarsi con l’industry 4.0 – dichiara il General Manager IWS, Andrea Capitani – facendo notare come l’analisi dei dati più efficace non può prescindere dalla qualità del dato di partenza (Data Quality). Essere i primi a presentare questo approccio ci dà la possibilità di rendere disponibili ai nostri clienti in tempi brevi delle soluzioni all’avanguardia e uniche».

 

La partnership tra IWS e Stibo sarà caratterizzata da formazione continua affinché tutta la rete sales e pre-sales possa essere immediatamente un punto di riferimento per i progetti dei clienti. Inoltre, durante l’anno saranno organizzati eventi verticali, aperti al pubblico, nel quale verranno descritti possibili approcci per diverse Aree di Business, come BiM, banking, insurance, healthcare.

 

«Siamo davvero entusiasti di dare il benvenuto a IWS Consulting come nostro primo business partner in Italia. Il nostro obiettivo è quello di entrare in questo nuovo mercato selezionando partner di eccellenza che supportino la nostra presenza e la nostra crescita in EMEA – dichiara Christian Oertzen, Presidente EMEA di Stibo Systems – e IWS è sicuramente uno di questi. La combinazione vincente tra la soluzione di Master Data Management di Stibo Systems e la conoscenza di IWS in ambito MDM e Big Data Analytics, consentirà ai clienti di utilizzare al meglio i propri dati, potendo contare su una singola fonte dati di qualità ed un’unica piattaforma».

 

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Redazione 8 Gennaio 2020 0 Comments

Costanza, Machine Learning e Business

Costanza, Machine Learning e Business

di Alberto Marocchino, Analytics Area – Area Manager

 

Andare in palestra, un solo giorno per venti minuti, tornare a casa e guardarsi allo specchio:

— ‘Nulla’

 

Andare in palestra, un solo giorno per dieci ore, tornare a casa e guardarsi allo specchio:

— ‘Nulla’

 

Andare in palestra in modo costante, senza scuse e con metodicità: noterò solo piccoli cambiamenti quotidiani, ma i miei muscoli cresceranno costantemente.

 

Se caliamo questa metafora nel mondo #Analytics, in una realtà aziendale industry 4.0, sebbene il #MachineLearning possa dare risultati immediati, la sua forza si esprime maggiormente nel continuo utilizzo.

 

 

Il Machine Learning migliora costantemente autoapprendendo, ogni giorno di più, dando risultati sempre più accurati, aiutando le aziende in maniera trasversale: dalle automazioni, al Business, al Finance. La costanza paga, anche in ambito #IoT, #IntelligenzaArtificiale ed #RPA.

 

Il nostro ruolo è un po’ come quello del personal trainer, supportando le aziende con il Machine Learning per le più svariate situazioni. Tra le più comuni: l’identificazione di frodi, di Outlier (ovvero di tutte quelle situazioni ‘strane’, un qualcosa che accade al di fuori del comportamento ordinario) e il forecasting (es. previsioni puntuali di spesa e clienti).

 

L’obiettivo finale è quello di ottimizzare. Si parla di contrazione economica. Le contrazioni spesso ci portano ad ottimizzare: fare le migliori scelte con pochissimo scarto così da rimanere competitivi, e forse, anche se sembra strano, aumentare i profitti.

 

Voglio citare Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano che, in una recentissima ricerca dedicata al mercato dei #BigData e #Analytics, riporta: “[…] Le stime in nostro possesso ci dicono che se per i prossimi 2 anni le aziende focalizzeranno gli investimenti su tecnologie come Industrial IoT, Industrial Analytics e Advanced Automation, in un periodo più lungo cresceranno gli investimenti anche in Cloud e Additive Manufacturing, diventando le tecnologie di maggiore interesse[..]”.

 

Le aziende stanno esportando gli ultimi ritrovati tecnologici e informatici dalle università e dai centri di ricerca per riqualificare il lavoro: da procedure ripetitive e noiose, ad impiegati qualificati che controllano processi automatici.

 

La mia vision a breve termine? Unire processi di robotica #RPA con #AI, dotare la robotica ‘il corpo’ di un ‘cervello’ così da automatizzare sempre di più i processi aziendali migliorandone l’efficienza e diminuendo gli errori, con software in grado di imparare costantemente e adattarsi istantaneamente alle esigenze che cambiano.

 

La mission che secondo me andrebbe perseguita è quella di personalizzare il servizio al cliente automatizzando i processi, adattandoli alle esigenze di ogni persona, alle sue abitudini e al suo stile di vita. È una e vera propria rivoluzione, silente, ma continua. Dal telefono, ai cellulari, agli smartphone: adesso è l’ora delle automatizzazioni intelligenti su misura!

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Redazione 2 Gennaio 2020 0 Comments

“L’ARTE DI VALORIZZARE I DATI” – Evento 27 settembre 2019

Comunicato stampa

 

Quando l’analisi dei dati diventa l’arte di valorizzare i business aziendali.

 

IWS Consulting, azienda accreditata nel settore della consulenza informatica, il prossimo 27 settembre, con la partecipazione straordinaria di aziende internazionali specializzate sull’analisi del dato, organizza una tavola rotonda dal titolo “L’ARTE DI VALORIZZARE I DATI”.

 

Roma, 2 settembre 2019 – Tutti parlano dei Big Data, ma quante aziende sono davvero pronte e strutturate internamente da arrivare a valorizzare con l’analisi dati i propri business aziendali? Dall’esperienza maturata sul campo da IWS Consulting, pare che siano davvero poche.

Se consideriamo l’andamento del percorso di utilizzo del patrimonio dei dati in Italia, è comunque lusinghiero il numero di quelle che riescono ad intuire quanto sia importante organizzarsi in gruppi di lavori interni composti da professionalità eterogenee, per poter affrontare l’analisi dati e portare l’azienda a riconfermare il proprio core business, oppure a trovarne dei nuovi.

Il CEO Ettore Sangermano e il General Manager Andrea Capitani di IWS, dopo alcuni anni di consolidamento nel settore dell’ITSM, avendo investito sulla gestione dei dati in maniera consistente, oggi possono attestare la propria azienda nel campo dell’Analytics. Ed è su questa forte motivazione che si fanno promotori di un evento capace di portare alla ribalta il vero significato dell’analisi della quantità di dati prodotti, che oggi vengono identificati come il “nuovo petrolio”.

 

L’evento vedrà protagonisti il Senior Data Analyst di IWS, Alberto Marocchino, che farà luce sulla metodologia di analisi dati utilizzata in alcuni casi di successo; ed il Dott. Francesco Bargiacchi, CTO di IWS, che spiegherà cosa significa creare valore nell’era dei Big Data; come può un’organizzazione essere pronta a cogliere le nuove sfide e le nuove opportunità che si presentano utilizzando gli strumenti di Analytics.

 

Interverrà anche il Dott. Vincenzo Tursi, Data Science Evangelist di Knime, azienda tedesca leader nella produzione di software per il Machine Learning, il quale, considerando che i partecipanti all’evento saranno prevalentemente top manager, mirerà a tematiche di alto livello, come l’analisi predittiva e l’importanza della pulizia dei dati.

 

Ultimo intervento sarà quello del Dott. Richard Branch, General Manager di Semarchy azienda francese, ideatore di una piattaforma per il Master Data Management che concentrerà il suo intervento sui risvolti positivi dell’applicazione di un’unica piattaforma software per la governance, master data management, reference data e data quality.

 

PROGRAMMA

09:30 – Welcome Coffee 10:00 Introduzione – GM IWS Consulting Andrea Capitani
10:15 – Intervento IWS Consulting 11:00 Intervento Semarchy
11:30 – Intervento Knime 12:00 A&Q
12:15 – Saluti finali – CEO IWS Consulting Ettore Sangermano 12:30 Networking Area
13:00 – Light Lunch

14:30 Visita guidata “Passeggiata Barocca, sulle orme di Caravaggio” (90 minuti circa)

 

Per info e accrediti: a.tassone@iwsconsulting.it

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Redazione 2 Settembre 2019 0 Comments

Modernization of Data Analysis with Knime Analytics Platform

Modernization of Data analysis

 

of Diego Facchini, IT Director HSE24 Spa. and Marco Ragogna, Head of Pre Sales Iws Consulting srl.

 

Case History presented at Knime Spring Summit 2019, Berlin 18-22 March 2019

 

IWS Consulting is an Italian advisory company running efficiently a business unit dealing with Data warehouse, analytics and Big data projects since 4 years. HSE24 is a best of breed company in the retail television market. Originally grewn up in Germany, in this last decade has opened branches in many european country. Among them, HSE24 Italy is active since seven years, with a brilliant every year overachievement in expected sales that set HSE24 high in the chart of the most market interesting companies.

 

During this last year HSE24 Italy felt the need to address in a more rationalized way their approach to Data Analysis. Their previous existing environment suffered from stratification of different processes being implemented separately, and had several pains focused on specific elements like performances for final user, the need for a better organization of data governance and to respect new compliance rules for master data; furthermore there was a big push to reorder the business logic for the data integration flows and the deduplication of the relational entities involved in the environment.

 

Case History:

 

A new Data Analysis solution was redefined, designed and implemented, in order to not only have a more rationalized environment but also to be ready to move the focus of the platform from operational and descriptive analytics to a more statistical approach, the use of predictive analytics and machine learning. Knime Analytics Platform and Server were used as core element technology for the new implementation.

 

Added to IWS consulting methodologies and best practices, the final result brought a large number of benefits like:

– minus 30% reduced number of data jobs

– minus 40% on deduplication of preexisting entities

– minus 25% data integration and preparation execution timing

– satisfy the GDPR Compliance

– improve definitely the architecture of the solution

– ensure better performances to final users

 

Developement processes and deploying to production were managed through iterative ‘agile’ working cycles, combining in a single workgroup customer business knowledge and advisory consulting processes implementation. The new environment is now used for all the initiatives focused on prediction and machine learning.

 

Next steps:

 

More projects are starting over to improve business perspective for HSE24, covering all the main aspects of Bayesian statistics and machine learning, with many more use cases in roadmap. The latest initiatives focus on Market Basket Analysis, Unsupervised clustering compared to predefined clusters for Customers, prediction and classification for Programming, Buying and Sales.

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Redazione 22 Marzo 2019 0 Comments

Knime: nuove funzionalità in arrivo con la piattaforma Analytics 3.7.0. e Server 4.8.0.

Iws Consulting come partner di Knime lo scorso 3 dicembre ha partecipato alla presentazione in anteprima dell’evoluzione della piattaforma analytics. Il 6 Dicembre 2018, in occasione del Nicholas Day, la casa tedesca rilascerà delle nuove features riguardanti sia la parte analitica che quella server.

di Andrea Macera, Senior Data Engineer and Data Analyst.

 

 

Knime è una piattaforma gratuita e open-source il cui utilizzo è orientato principalmente all’analisi, reporting e integrazione dei dati, integrando vari componenti, messi a disposizione dal tool, per machine learning e data mining attraverso il concetto di pipeline di dati modulari. Un’interfaccia grafica e l’uso di JDBC consentono l’assemblaggio di nodi che combinano diverse sorgenti di dati, compresa la pre-elaborazione (ETL: Extraction, Transformation, Loading), per la modellazione, l’analisi e la visualizzazione dei dati senza, o con una programmazione minima.

 

In questo articolo illustreremo queste nuove funzionalità inserite nelle nuove versioni KNIME Analytics 3.7.0 e KNIME Server 4.8.0.

 

Iniziamo con la descrizione delle nuove features introdotte dal tool inerenti alla nuova versione Analytics:

Sono stati introdotti nuovi nodi di calcolo statistico, che utilizzando algoritmi machine learning, riescono a fornire dati utili per effettuare analisi predittive con elevate prestazioni. Più nello specifico, l’integrazione con XGBoost é interessante sapere che è disponibile nella nuova versione di KNIME AP. (Fig. 1).

 

Si intensificano le possibilità di interazione con Tableau: con il nuovo rilascio di KNIME Analytics Platform è stata estesa l’integrazione per aggiungere il supporto per nuovi formati di date e time e sia per supportare il formato Hyper di Tableau. Questo consente di scrivere file in formato Hyper cosí come inviare i file direttamente a Tableau Server. Nella versioni precedenti era disponibile esclusivamente il formato TDE con le stesse funzionalitá di scrittura del file e di invio al Tableau Server (fig. 2).

Da oggi, Knime, consente di acquisire files direttamente da Google Driver. Il nodo predisposto a tale funzione evita le fastidiose operazioni di download/update dei dati, consentendo in maniera rapida e semplice il loro accesso. Ciò facilità la gestione di files, presenti su path condivisi, garantendo la coerenza delle informazioni presenti su essi (fig. 3).

Ti è mai successo che durante lo sviluppo di un job Knime, ti accorgi che ti occorre un particolare script per poter eseguire formule matematiche complesse; oppure che ti occorrono particolari funzionalità e che tali non sono presenti tra i molteplici nodi messi a disposizione dal tool?

Con l’arrivo della versione Analytics 3.7.0, ciò non rappresenta più un problema: l’integrazione con Python, presente da tempo in KNIME Analytics Platform, ma ciò che hanno reso disponibile nell’ultima release é l’integrazione con Jupyter. Infatti ora é possibile importare ed eseguire codice disponibile in Jupyter notebooks (fig. 4).

L’ultima, ma non per importanza, grande novità introdotta in questa nuova versione è l’ampliamento della connettività con il mondo BIG DATA. Ormai l’uso dei big data, sta diventando sempre più indispensabile per le aziende e Knime consente la gestione di essi in modo ottimale, utilizzando connettori che consentono la compatibilità con i più grandi leader mondiali di tool big data (es. Cloudera, Microsoft Azure HDInsight, ecc..). È stata aggiunta la possibilitá di mixare job PySpark con il workflow che lavora su Spark. Inoltre, ulteriore importante supporto é quello con Apache Livy per controllare i job di Spark nell’ambiente big data, cosí come il supporto di Spark 2.4. (fig. 5).

 

Dopo aver descritto le principali caratteristiche delle nuove features analitiche implementate nella versione KNIME Analytics 3.7.0, passiamo a quelle della versione KNIME Server 4.8.0.

 

La differenza sostanziale di cui ci rendiamo subito conto è nell’utilizzo di executor distribuiti che danno la possibilitá di scalare con l’esecuzione dei workflow per il KNIME Server. Ciò consente maggiori vantaggi (speed-up e throughput) quando si esegue un elevato numero di operazioni in parallelo (fig. 6).

 

Con il lancio sul mercato delle 2 nuove versioni, Knime si proietta ad aggiudicarsi un posto accanto ai grandi competitor mondiali. Difatti, rende automatizzabile e in maniera semplice e intuitiva, il ciclo di vita del dato, partendo dall’acquisizione di esso fino all’analisi delle informazioni. Attraverso l’iterazione con varie tecnologie, rende il tool portatile e adatto ad ogni esigenza.

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Redazione 10 Dicembre 2018 0 Comments

IWS Consulting al CDTI per coordinare il gruppo di lavoro su Big Data e Data Lake

Iws Consulting prosegue l’attività, iniziata lo scorso Gennaio presso CDTI – Club Dirigenti Tecnologie dell’Informazione di Roma,  per il coordinamento del gruppo di lavoro sul tema Big Data Analytics e Data Lake.

 

Iws Consulting ha organizzato alcuni appuntamenti, con cadenza mensile, presieduti dal General Manager di IWS Andrea Capitani, coadiuvato dal Responsabile Presales di IWS, Marco Ragogna.

 

Le finalità degli incontri rispondono a molteplici esigenze, come fare ordine su tematiche, definizioni e tecnologie innovative dedicate all’analisi dei dati, e creare un libro bianco finale rivolto alla PA, composto da linee guida ed una serie di best practice su usi e metodologie relative a Big Data e Nosql.

 

 

Per scaricare un estratto delle slide presentate lo scorso 26 Marzo clicca qui

Per approfondimenti e informazioni su come poter partecipare al prossimo appuntamento, scrivere a a.capitani@iwsconsulting.it

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Redazione 3 Aprile 2018 0 Comments