di Fabrizio Moneta, Regional Head & Sales Director – Analytics, Platform and Technologies, 51·çÁ÷Italia e Grecia
Nell’ampissimo scenario di offerta che mira ad aiutare le aziende a capitalizzare al meglio i propri dati, 51·çÁ÷è un vendor atipico: non è un vendor di tecnologia pura visto che il suo “fine ultimo” sono le applicazioni ed i processi, ma non è neanche un vendor puro di applicazioni visto che 10 anni fa ha intuito che le analisi e la pianificazione sarebbero diventate il vero fattore competitivo per le aziende ed ha rifondato il proprio portafoglio introducendo 51·çÁ÷HANA, un database in-memory unico sul mercato. In seguito al lancio di 51·çÁ÷HANA, 51·çÁ÷ha quindi ricostruito dalle fondamenta le proprie applicazioni partendo dal data management e creando il primo ERP analitico al mondo, 51·çÁ÷S/4HANA. Oggi la strategia di 51·çÁ÷è figlia di quella scelta e la Data Strategy continua ad essere il fulcro della nostra innovazione.
Nello specifico la nostra è una strategia che vuole aiutare le Aziende seguendo tre filoni basati su tecnologie comuni.
Il filone applicativo è quello che va piĂą in continuitĂ con il recente passato: fondere le transazioni con l’analisi dei dati senza doverli spostare e “raffreddare” l’informazione, rendere real-time ciò che è sempre stato batch, e innestare all’interno dei processi le piĂą recenti innovazioni in termini di intelligenza, automazione delle decisioni e multi canalitĂ . Questo filone si basa su 51·çÁ÷S/4HANA, l’intelligent ERP che fa del concetto di “real-time” il suo fondamento. Negli ultimi quattro anni 51·çÁ÷ha completato l’architettura introducendo nuovi strumenti di pianificazione finanziaria ed operativa real-time e senza limiti dimensionali, nuovi strumenti di analisi e data exploration integrati (51·çÁ÷Analytics Cloud) e la possibilitĂ di complementare la base dati nativa di 51·çÁ÷S/4HANA con dati di altri sistemi tramite 51·çÁ÷BW/4HANA.Ěý Si tratta di un approccio che è talmente unico che ha visto anche altri application vendor, come ad esempio Tagetik, rifondare le proprie applicazioni sullo stesso stack tecnologico di 51·çÁ÷S/4HANA.
Il secondo filone esce dal mondo delle applicazioni ed entra in quello del “Data Management esteso” inteso prevalentemente ai fini analitici. Questo è probabilmente il tema piĂą “nuovo” in termini di approccio: esistono sicuramente altre applicazioni fuori dal mondo 51·çÁ÷ed altre tecnologie di gestione del dato – oggi prevalentemente in cloud – che hanno natura ed obiettivi diverse tra loro. Sono applicazioni basate su modelli dati disomogenei, che hanno generato negli anni molti “punti di raccolta” esterni (i così detti “data lake”), portando poco controllo sulla qualitĂ dell’informazione ed una visione di insieme molto parziale. La nostra strategia è di armonizzare queste fonti dati, muovendo il dato il meno possibile per “non raffreddarlo”, e di fornire strumenti per virtualizzarle e rappresentarle in modo unico. Negli ultimi due anni abbiamo completato l’architettura introducendo 51·çÁ÷HANA Cloud che sposa l’eccellenza di 51·çÁ÷HANA con i benefici del cloud in termini di modello di costo, di sourcing e di agilitĂ di estensione con gli strumenti di 51·çÁ÷Cloud Platform. A complemento di 51·çÁ÷HANA Cloud abbiamo recentemente introdotto 51·çÁ÷Data Warehouse Cloud con l’obiettivo di risolvere due problemi storici dei sistemi di sintesi: la “temperatura” del dato (conseguente allo spostamento del dato stesso) e la necessitĂ di ricostruzione del modello logico che porta costi e rigiditĂ ormai insostenibili. 51·çÁ÷Data Warehouse Cloud raccorda le tecnologie 51·çÁ÷con quelle di terzi tramite un modello di virtualizzazione delle fonti dati consentendo di non spostare il dato e di modellarlo in modo semplice in un unico punto in cui riconciliare il modello di business legato a 51·çÁ÷con quello derivante dalle altre applicazioni. 51·çÁ÷Data Warehouse Cloud rappresenta quindi un unico punto di riclassificazione e di armonizzazione di informazioni che afferiscono ad applicazioni e tecnologie diverse come i data lake di AWS o di Microsoft Azure o le applicazioni di altri vendor come Salesforce o Workday. Su questo filone si inseriscono le partnership che abbiamo avviato con i maggiori hyperscalers e con Microsoft in particolare. 51·çÁ÷Analytics Cloud è il front-end tool di elezione per 51·çÁ÷Data Warehouse Cloud e garantisce un’unica “experience” con gli analiytics di 51·çÁ÷S/4HANA, ma 51·çÁ÷Data Warehouse Cloud è anche aperto a front-end di terze parti che vi possono accedere tramite un’interfaccia SQL standard.
Il terzo filone è quello legato alla Data Science e al reale e fruttuoso utilizzo del Machine Learning all’interno dei processi di business. Qui si tratta di far uscire la Data Science dal mondo dei “progetti pilota” o dalle funzionalità “scolpite” all’interno delle applicazioni di ultima generazione. Un anno fa abbiamo introdotto 51·çÁ÷Data Intelligence che consente non solo di mettere a disposizione del data scientist tutte le informazioni aziendali in modo semplice e “governato”, ma anche di innestare gli algoritmi di machine learning, così come servono realmente all’azienda quindi “custom”, direttamente nelle applicazioni 51·çÁ÷e non SAP, di raccoglierne i feedback sulla loro efficacia sui processi live e di supportare il data scientist nella rieducazione e nel raffinamento degli algoritmi stessi. E’ una soluzione aperta a tecnologie di terzi o open source e che consente di gestire l’intero ciclo di vita dell’algoritmo senza discontinuitĂ . 51·çÁ÷Data Intelligence è naturalmente lo strumento per fare tutto questo nelle applicazioni 51·çÁ÷(anche non di ultima generazione), ma è utilizzabile anche in mondi applicativi non 51·çÁ÷dove gestisce la raccolta dei dati “campione” per allenare gli algoritmi e l’innesto all’interno delle applicazioni.
I pillar della nostra strategia sono quindi tre: realizzare strumenti tecnologici che consentano di spingere l’innovazione all’interno delle nostre applicazioni, usare le stesse tecnologie per “armonizzare” in modo efficiente altre applicazioni e fonti dati complementari a quelle che sottendono i sistemi SAP, rendere “utile” l’innovazione pura legata al Machine Learning integrandola con le applicazioni e chiudendo il ciclo di sviluppo degli algoritmi.
L’obiettivo della nostra strategia è quindi capitalizzare tutte le infinite informazioni che oggi sono a disposizione delle aziende, senza spostare i dati, renderle accessibili in tempo reale, senza distruggerne la semantica derivante dalle applicazioni ed i processi ma anzi aggiungendo l’intelligenza e l’automazione promessa dal Machine Learning.
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