Designing the user journeys of the DataBench toolbox

The continuous and significant growth of data together with improved access to data and the availability of powerful Information and Communication Technologies (ICT) systems have led to intensified activities around Big Data Value. Powerful data techniques and tools allow collecting, storing, analyzing, processing and visualizing vast amounts of data. The exploitation of Big Data in various sectors has a potential socio-economic impact far beyond the specific Big Data market. Within this context, developing benchmarks to evaluate and compare big data systems has become an active topic for both research and industry communities. Organizations rely on evidence from the Benchmarking domain to provide answers on how their processes are performing. In literature there is extensive information on how and why to perform technical benchmarks for the specific management and analytics processes, but there is a lack of objective, evidence-based methods to measure the correlation between Big Data Technology (BDT) benchmarks and an organization’s business. This thesis was developed in the context of the DataBench project, that addresses this significant gap in the current benchmarking community’s activities, by providing certifiable benchmarks and evaluation schemes of BDT performance of high business impact and industrial significance. The main software element that will be provided to the users is the DataBench Toolbox and will serve the users in the benchmarking process. This Toolbox will also act as a knowledge base, providing even recommendations, business insights and more to users interested in Big Data benchmarking. This thesis focuses on how this Knowledge Base should be structured, and in particular it will describe the User journeys for different types of user interested in the Toolbox. In the end a mockup will be produced for a simulation of the full path across the Toolbox, that will help for future improvement and updates of the Toolbox.

La crescita continua e significativa dei dati raccolti, unita a una migliore possibilità di accesso ed analisi dei dati e alla disponibilità di potenti sistemi di tecnologie dell'informazione e della comunicazione (ICT) hanno portato a nuove sfide e ad un maggiore interesse attorno al valore dei Big Data. Potenti strumenti e tecniche all’avanguardia consentono di raccogliere, archiviare, analizzare, elaborare e visualizzare quantità di dati sempre maggiore in tempi sempre minori. Lo sfruttamento del paradigma dei Big Data nei settori più disparati ha un potenziale impatto socioeconomico ben oltre lo specifico mercato di riferimento. In questo contesto, lo sviluppo di benchmark per valutare e confrontare i sistemi afferenti all’ambito Big Data è diventato argomento di grande interesse sia in ambito scientifico che in ambito economico-industriale. Le organizzazioni dipendono fortemente ormai dai risultati di benchmark per misurare in modo preciso e coerente le prestazioni dei loro processi. In letteratura sono presenti informazioni dettagliate sul perché e sul come eseguire benchmark tecnici per i processi di gestione e di analisi specifici, ma mancano metodi obiettivi e basati sull'evidenza per misurare la correlazione tra benchmark di Big Data Technology (BDT) e i risultati di business di un’organizzazione. Questa tesi si inserisce nel contesto del progetto europeo DataBench, che affronta questo divario significativo nelle attività della comunità di benchmarking attuale, fornendo benchmark e schemi di valutazione certificabili delle prestazioni BDT di alto impatto aziendale e rilevanza industriale. L'elemento software principale che verrà fornito agli utenti di DataBench sarà il “DataBench Toolbox” e guiderà gli utenti nelle varie fasi di benchmarking. Questo Toolbox fungerà anche da Knowledge Base, fornendo persino raccomandazioni, approfondimenti e molto altro agli utenti interessati al benchmarking dei Big Data. Questa tesi spiegherà come debba essere strutturata questa Knowledge Base e, in particolare, descriverà gli user journey per i diversi tipi di utenti interessati alla Toolbox. Per concludere, verrà prodotto un mockup relativo all’interfaccia del Toolbox che illustri i diversi percorsi di navigazione, che servirà come input per sviluppi futuri del Toolbox.