Stefano Iacino GraphTalk Milan

1. Neo4J e Real-Time Algorithms
Come abbiamo integrato i grafi nella nostra Fast Data Platform
Il caso del Titolare Effettivo

2. Chi Siamo
Stefano Iacino
(Cerved Group)
Head of Data for Delivery & CPM
stefanoiacino

3. 3
Cerved, la data-driven company
Oltre 2.600
professionisti
250 IT Specialist 35.000 clienti
Da oltre 40 anni Aiutiamo il sistema economico a proteggersi
dal rischio e a crescere in maniera sostenibile.
Lo facciamo mettendo dati, tecnologia e talento
al servizio di persone, imprese, banche e istituzioni
A settembre 2021, Cerved Group Spa entra in ION Group,
uno dei più grandi operatori FinTech sul mercato a livello
internazionale, a seguito dell’Offerta Pubblica di
Acquisto sul capitale di Cerved.

4. ECOSISTEMA DATI
TECNOLOGIE DI
FRONTIERA
APP VALUE BASED
Il più grande ecosistema di dati economici in Italia, integrabile con quello
dei nostri partner e dei nostri clienti
Patrimonio informativo ricco, unico, distintivo e costantemente in crescita
Le Tecnologie più innovative ed avanzate per la gestione, elaborazione e
visualizzazione dei dati
Machine Learning, Advanced Analytics e Motori Semantici per
trasformare i dati in soluzioni di valore
«App» pronte all’uso, che non necessitano di attività di integrazione sui
sistemi ❨IT Independent❩
App Cerved per generare valore
4
I nostri elementi distintivi
1
2
3

5. 5
Ecosistema dati unico, distintivo e in crescita
Bilanci
19,9M - storico dal 1984
Visure camerali
13,9M visure valide
Protesti
0,8M anagrafiche valide
Procedure da visura
2,6M fallimenti, liquidazioni….
Elenco Soci
9,7M soci validi
Cariche societarie
12M di esponenti e soci
DATI UFFICIALI CAMERALI
Dati immobiliari
(Catasto)
114M di immobili
censiti, 91% di
copertura
Nazionale (stima)
Pregiudizievoli
(Conservatoria)
1,1M atti validi
associati a 875K
soggetti
Addetti imprese
(INPS)
4,9M aziende con N°
addetti, dettaglio
qualifica e tipo
contratto
Elenco soci
(CONSOB)
Soci e partecipazioni
relative alle società di
capitale
DATI UFFICIALI NON CAMERALI
News
70K analizzate al giorno
Corporate Website
1,2M siti aziende italiane
Social Feed
90K analizzati al giorno
Social Page aziendali
750K referenze social
Web Pages
500M analizzate a settimana
Contatti
E-mail (15M) &
Telefoni (5M)
WEB/SOCIAL DATA
Arricchimento
con
Dati clienti
CLIENTI
PARTNERSHIP
VODAFONE
Dati statistici
mobilità
delle SIM
EXPERIAN
Credit Bureau:
finanziamenti
richiesti ed
erogati
HAWK & White
List Warranty
Liste
antiriciclaggio
Perizie
Immobiliari
130K perizie nel
2018 (400K negli
ultimi 5 anni)
Gare Pubbliche
Aperte e chiuse, con vincitore:
12,7M (ANAC)
Finanziamenti pubblici
1,1M europei
e 370K italiani
Fondo Centrale di
Garanzia
12K soggetti
ISTAT & BANKIT
Analisi statistiche (134
variabili) e finanziarie
Elenco Start-up
(Infocamere)
10K start-up registrate
OPEN DATA
PA
21,2K Enti e 14,8K
aziende partecipate
Payline
71M esperienze pagamenti su
2,7M aziende
Attività economiche non
iscritte (1,9 M)
Titolare effettivo
3,8M di titolari effettivi
(fino al 17° livello di analisi)
Relazioni
Oltre 200M di possesso, 35M
tra soci e aziende
Ateco rivisitati
32% aziende italiane con Ateco
rivisto
DATI PROPRIETARI
Gruppi
244K gruppi italiani

6. 6
La nostra Evoluzione
Da sempre ci siamo confrontati con la necessità di gestire tanti dati, di avere un’architettura in grado di
elaborare ed erogare i dati con più velocità e sistemi in grado di reggere carico sempre crescente.
MySql
199x.. 2000 2004 2008 2010 2012 2013 2014 2015 2016
0101
1010
2017 2018 2019 2020 TODAY

7. Cerved e i Grafi…
una lunga storia

8. I dati attorno ad una azienda
ACME spa
Esponenti
Soci
Partecipazioni
Soci
Comproprietà
Relazione
Affari
Le relazioni tra le imprese e le persone rappresentano un grafo naturale costituito da diverse tipologie di relazioni
E’ una tipologia di informazione che mette in difficoltà i database relazionali

9. Titolare Effettivo
Fino al livello n° 3, nessuno penserebbe che Willy esercita un controllo effettivo di maggioranza sulla
ACME. Willy sembra un socio minoritario di ACME
Livello 1: 10% Livello 3: 24.4% Livello 4: 34.2%
ACME spa
Soc. A (40%)
Soc. B (50%)
Willy (10%)
Soc. A1 (40%)
Soc. A2 (60%)
Soc. B1 (40%)
Soc. B2 (60%)
Willy
(40%)
Duffy
(60%)
Willy
(40%)
Soc. B1.1 (60%)
Soc. B2.1 (50%)
Speedy
(50%)
Willy
(90%)
Bunny
(10%)
Livello 2: 10%

10. 10
Come calcolare il Titolare Effettivo (2012)
Lesson Learned
- La realtà complessa è molto spesso modellabile a grafi
- La gestione dei grafi non è efficiente con gli approcci standard
- Gli algoritmi di network analysis sono molto potenti nell’estrarre informazioni dai
grafi
Neo4J ci ha permesso di avere quel propellente per raggiungere risultati che
sembravano lontanissimi
Database Relazionale
• 80h di elaborazione per 1M di aziende
• Media fino a 5 livello: 369ms
• Media oltre 5° liv: 12s
• Database a Grafo
• 200.000 T.E / ora
• Media fino a 5 livello: 30ms
• Media oltre 5° liv: 39ms

11. Il business graph delle aziende italiane

12. Titolare effettivo
Primo grafo con aziende
italiane
[PLUGIN]
2012
Nephila
Graph platform in
Real Time
2014
2016
12
Evoluzione del nostro grafo
2019
Gruppi
Algoritmi di discovery di
cricche in un grafo
[CYPHER]
Graph4You
La prima web app Data
driven basata su grafi
[APOC]

13. 13
Graph4U
La Network Analysis al servizio dei dati
https://graph4you.cerved.com/
Persone Fisiche
28 milioni di persone con ruoli in
aziende
Attività economiche
- Oltre 6 milioni di aziende attive
- Oltre 20 milioni di aziende storiche
- 1,8 milioni di aziende non iscritte
Immobili
- 102 milioni tra fabbricati e terreni
- 174 milioni di relazioni di proprietà

14. I grafi e il Near Real Time

15. 15
Alimentazione grafo via ETL
La prima modalità per creare un Grafo con Neo4J
Online
OLTP
Processes
Batch
Data
Integration
Persistence
Relational DB Graph DB
Asincronia tra i database
Distonie sui dati
Rigenerazioni full continue
Limiti
ETL

16. 16
Alimentazione sincrona Oracle / Neo4J
Il primo tentativo di avere un grafo alimentato in real time
Online
OLTP
Processes
Batch
Data
Integration
Persistence
Relational DB Graph DB
Service Layer
Network Analysis
(TifEff + Gruppi)
App Cerved
Distonie sui Dati
Rigenerazioni full continue
Poca scalabilità
Limiti
Manutenibilità più complessa

17. L’approccio in Streaming
Nel 2018 abbiamo abbracciato le architetture in streaming estendendole anche a Neo4J
Online
OLTP
Processes
Batch
Data
Integration
Persistence
Topic Kafka 1:1 for Table
CDC Publisher
Three partitions each with the
constant key
Topic Kafka
Redefine key
Multi Join
Aggregator
Topic Kafka
Change
Streams
Source
Connector
Sink
Connector
Document Business
Topic Kafka
Spring Data
Kafka Streaming
Kubernetes
Kafka Connect Distributed
Table1
Table n

18. 18
Aggiornamento da Kafka verso Neo4J e gli altri DB
NTABULA
kafka topic 1
kafka topic N
.
.
.
.
HADOOP
GRAPH4U

19. 19
Aggiornamento da Kafka verso Neo4J
Contesto Anagrafica
nephila-updater
nephila-updater
nephila-updater
nephila-services
nephila-services
nephila-services
Contesto Soci Impresa
Contesto Esponenti Impresa
kafka
messages
graph-alghoritms requests
driver: bolt+routing
driver: bolt+routing
Contesto Situazione Impresa
Contesto Attività economica
… attualmente 11 input topic
Event-Carried
State Transfer

20. 20
Eventi di ricalcolo Titolare Effettivo
nephila-updater
nephila-updater
nephila-updater
nephila-services
nephila-services
nephila-services
1 - kafka
messages
driver: bolt+routing
driver: bolt+routing
Event-Carried
State Transfer
2 – Potential Changed Subjects
Ricalcolo Titolare
3 - Push
messages
4 - Trigger
algorithm

21. 21
Numeri attuali
•380.000/d
Aggiornamenti
grafo
•280.000/d
Ricalcoli titolare
effettivo
•80.000/d
Letture titolare
effettivo
Meno letture su neo4j

22. 22
Cosa ci abbiamo guadagnato?
Impianto totale settimanale
batch
Reimplementazione delle
Logiche Erogazione
Convivenza di erogazione e
ricalcolo
Aggiornamento NRT continuo per
qualsiasi tipo di variazione : nessun
disallineamento tra i DB
Allineamento automatico alle BR
aziendali
Prestazioni complessivamente
migliori

23. Cerved Fast Data Platform
Online
OLTP
Processes
Batch
Suppliers
Data
Integration
Data
Persistence
Stream Processing
Events
Aggregator
Database
Ingestion
Cloud Ingestor
Tabula
G4U
Business
Rules
DB Rel
S3
Business
Rules
Rating e
Score
A. I.
Machine
Learning
Data
API
Data Intelligence
Product Platform
Web App
Massive
Data
Product
API
Custom
Solutions
Mobile
App
Workflows
Report
Generator
UX
System
Analytics
B2B
Integrations

24. Next Step

25. Altri spunti di Network Analysis
Recommendation System
Centri di potere e Distretti economici
Defection Portfolio
New Link Detection
Fraud Detection
Influencers

26. Il Futuro non è più quello di una volta
• Creare valore, nell’era dei BigData, è sempre più difficile rispetto al passato
• Occorre mettere insieme componenti diverse: Tecnologie, Persone, Creatività, ecc…
E spesso il networking e la capacità di analizzare le relazioni fra i dati sono fondamentali

27. Thank
you
STEFANO IACINO
I T M a n a g e r - H e a d o f D a t a f o r
D e l i v e r y & C P M
stefano.iacino@cervedgroup.com