La strategia di SAP si basa su tre pillar differenzianti rispetto agli altri vendor. I casi di successo di Regione Toscana e Reale Group

Eng-DE4Bios: da Engineering analisi dei dati per la fase 2

Aiutare le imprese italiane ad essere più intelligenti possibile attraverso lo studio dei dati. E’ questo l’obiettivo di SAP che si pone sul mercato come un player atipico: non è un puro venditore di tecnologie e neppure di applicazioni, che però costituiscono le basi per efficientare i processi aziendali grazie gli analytics. Ed è proprio l’analisi dei dati a risultare essere il vero fattore competitivo sul quale le organizzazioni devono puntare, così da ottenere un vantaggio rispetto alla concorrenza. A confermarlo sono i benefici tangibili derivanti da questa scelta: riduzione del time to market, maggiore efficienza e risparmi economici.

Lo sanno bene i numerosi clienti di SAP attivi nel nostro Paese che hanno sperimentato con successo la combinazione del database in-memory SAP HANA con il primo ERP analitico al mondo SAP S/4HANA. Tra questi, si possono segnalare Regione Toscana e Reale Group.

Regione Toscana, è stata tra le prime realtà in Italia ad adottare SAP HANA, scegliendo di utilizzare le componenti analitiche della piattaforma per lo studio dei dati amministrativi. Negli ultimi mesi però, a causa dell’emergenza Covid-19, l’ente statale ha deciso di estendere l’analisi dei dati anche a tutti quelli forniti dai diversi ospedali ed organismi sanitati della Regione, relativi ai tamponi e alla situazione dell’andamento del virus. In questo modo, grazie anche al machine learning, Regione Toscana è riuscita a pianificare meglio le strategie da adottare per fronteggiare il Coronavirus, ad esempio scegliendo in che zone concentrare il numero di tamponi da effettuare.

Reale Group ha invece adottato il Datawarehouse SAP con un approccio di analisi basato sulla temperatura del dato: i dati caldi (appena raccolti) sono analizzati in-memory così da avere una riposta rapida mentre quelli storici (freddi) sono spostati su un layer automatico. Questa combinazione permette di modellare il dato trasversalmente indipendentemente dalla “temperatura” del dato stesso e senza far riscontrare differenze per chi effettua l’analisi. Reale Group ha poi recentemente avviato un progetto pilota basato sulla soluzione Datawarehouse Cloud di SAP con l’obiettivo di mettere in comunicazione e correlazione dati provenienti da sistemi differenti e relativi al business delle automobili. Grazie alle soluzioni adottate Reale Group ha ridotto il time to market delle attività analizzate.

I punti di forza di SAP si basano su una strategia ed investimenti dell’azienda tedesca verso tre elementi cardine. Il primo è non dover raffreddare l’informazione, rendendo così real-time ciò che prima era sempre stato batch. I dati vengono infatti analizzati direttamente senza dover essere spostati. Questo principio si estende anche nei confronti di applicazioni e tecnologie di gestione del dato esterne al mondo SAP (come di AWS o di Microsoft Azure o le applicazioni di altri vendor come Salesforce) che producono data lake prima di difficile analisi con una conseguente parziale visione del fenomeno studiato. Il secondo elemento, grazie a SAP HANA Cloud e SAP Data Warehouse, è quindi la capacità di offrire la possibilità di armonizzare tutte le fonti di dati, muovendoli il meno possibile, e fornire strumenti per virtualizzarle e rappresentarle in modo unico.

Come terzo pilastro vi è la volontà di SAP di far uscire la Data Science dal mondo dei progetti pilota e renderla davvero Enterprise. Per farlo è stata lanciata SAP Data Intelligence che da una parte fornisce tutte le informazioni e dall’altra permette di innestare algorismi di machine learning customizzati.