Dai Big Data un aiuto anche per gli interventi umanitari

Spesso vediamo nelle tecnologie IT solo strumenti per ottimizzare il business delle imprese. In realtà, il potenziale dell’innovazione è molto più ampio: le stesse componenti che snelliscono i processi di un’azienda, possono anche aiutare chi si trova in condizioni di estremo disagio. Abbiamo toccato con mano questo valore positivo delle tecnologie sviluppando, per un’importante organizzazione internazionale che opera nel campo degli aiuti umanitari, una piattaforma per la gestione dell’erogazione di “food card” alle popolazioni in situazioni di crisi umanitaria e/o ecologica.

Lo scenario in cui si muove questa soluzione riguarda i progetti di distribuzione su larga scala di voucher e crediti in zone geografiche critiche. Le esigenze di cui tenere conto sono essenzialmente due:

  • monitorare i processi di distribuzione e utilizzo dei voucher in modo da garantire ai destinatari la corretta fruizione;
  • analizzare in profondità il loro andamento e le condizioni demografiche per pianificare meglio gli interventi e ottimizzare l’efficacia degli aiuti economici.

Dal punto di vista tecnico, il progetto è stato impegnativo e stimolante. Innanzitutto per le dimensioni del bacino di utenza: attualmente sono gestiti 20 milioni di beneficiari, con una crescita già prevista a 80 milioni che dovrebbero generare sino a 600 milioni di transazioni annue. Anche dal punto di vista architetturale le complessità non sono mancate: il sistema è sviluppato centralmente ma anche distribuito a una molteplicità di uffici regionali per permettere loro di gestire in autonomia le analisi e la pianificazione degli aiuti.

Abbiamo potuto affrontare un progetto di Big Data analytics così articolato grazie alla robustezza di SAP HANA. I dati sono memorizzati centralmente e particolare attenzione è stata data alla parte di Data Quality: la “pulizia” dei dati da analizzare viene costantemente controllata e migliorata, anche per evitare insorgenza di duplicati.
Dai dati centrali vengono poi generati Data Mart specifici, ottimizzati per le analisi e con aggiornamenti in near real-time.

L’affidabilità dell’implementazione centralizzata permette una notevole elasticità in periferia. Per esempio, i dati sono esposti in modo da essere analizzati su diverse piattaforme (Lumira, Tableau, Excel, Web Services…) ma soprattutto all’utente finale è fornito uno strumento di self-service analytics che permette controlli di vario genere. In questo modo, gli uffici dislocati sul campo possono svolgere le analisi per loro più importanti come:

  • verifica dell’identità dei beneficiari degli aiuti;
  • reporting sull’utilizzo dei buoni;
  • pianificazione di nuovi interventi correttivi.

 

Fabio Fontana,
Altevie Technologies S.r.l.