Artificial Intelligence
Negli ultimi mesi, i concetti di Agentic AI, AI Agents e (citato meno frequentemente) il paradigma di Agentic Process Automation hanno iniziato a dominare il dibattito sull’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale . Siamo passati da modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM ) non integrati, limitati a fornire output testuali o di altro tipo su richiesta umana, a sistemi capaci di interagire con strumenti esterni, eseguire comandi e compiere azioni auto
Big Data
Negli ultimi anni, il ruolo del Chief Data Officer (CDO) è diventato sempre più centrale nelle aziende che vogliono sfruttare al massimo i Big Data per migliorare le loro operazioni e prendere decisioni strategiche. Con l’avvento della digitalizzazione e la crescita esponenziale dei dati, avere un CDO in azienda non è più solo una scelta, ma una necessità. In questo articolo a cura dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della POLIMI School of Management
Big Data
L’esplosione dei Big Data ha dato vita ad una nuova figura professionale molto ricercata: quella del Data Scientist. Ma è soprattutto negli ultimi anni che il volume di dati generati a livello globale è cresciuto in modo esponenziale: il 90% dei dati attualmente in circolazione è stato prodotto solo negli ultimi due anni. Dai contenuti condivisi sui Social Media ai dati bancari, dalle immagini ai segnali GPS, le informazioni digitali sono diventate un asset fondamentale per le aziende.
Artificial Intelligence
Storicamente l’RPA (acronimo di Robotic Process Automation ) è associata all’utilizzo di bot software per l’automazione di attività predeterminate e ripetitive. Dal suo avvento, la Robotic Process Automation si è di fatto affermata come la forma più semplice ed efficace di automazione di task o interi processi. Oggi, si assiste a una nuova ondata di innovazione, che vede sistemi di RPA con capacità di Intelligenza Artificiale (AI) : la Robotic Process Automat
Big Data
Mentre il mercato Data Management & Analytics in Italia cresce a un tasso del 18%, raggiungendo il valore di 2,8 miliardi di euro, le progettualità di analisi dei dati sviluppate dalle grandi aziende italiane evolvono, in termini di impatti e finalità. Dalla Ricerca 2023 dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della POLIMI School of Management di Milano emerge che negli ultimi tre anni il 73% delle grandi aziende ha portato avanti almeno una sperimentazion
Big Data
La valorizzazione interna dei dati è la chiave per creare vantaggio competitivo attraverso i dati . Una tematica che è stata affrontata più di recente, e su cui a livello internazionale vi è sempre più attenzione, è invece la valorizzazione dei dati come asset da acquisire dall’esterno o condividere con altri attori, esterni all’organizzazione. Per parlare di Data Monetization nel vero senso dell’espressione è bene, dunque, chiarire prima di tutto questa distinzione.
Big Data
La grande quantità ed eterogeneità di dati disponibili, così come la pluralità di tecnologie sempre più complesse, possono supportare e accelerare lo sviluppo di progettualità di Analytics altamente innovative. Progettualità che permettono ad esempio di conoscere meglio i propri clienti, di anticiparne i comportamenti, di aumentare l’efficienza dei processi aziendali e, in alcuni casi, di creare nuovi prodotti e servizi. Per fare tu
Big Data
Nel panorama digitale contemporaneo, dove gli investimenti in Big Data raggiungono quasi i 3,5 miliardi di euro, il Data Management rappresenta la chiave strategica per trasformare i dati in vantaggio competitivo. L’avvento dei Big Data e delle cosiddette 5V (Volume, Velocità, Varietà, Veridicità, Variabilità), insieme all’introduzione del GDPR, ha rivoluzionato i processi di gestione e analisi dei dati, rendendo indispensabile un approccio strutturato e strategico.
Big Data
Dall’avvento dei Big Data ci troviamo a gestire non solo una grande quantità di dati, ma anche dati con differenti caratteristiche e formati . Il Data Lake (letteralmente “Lago dei dati”) è ciò che semplifica l’archiviazione di questo corpus sempre più eterogeneo. Saperlo padroneggiare vuol dire migliorare l’analisi e la gestione dei dati in azienda. In che modo? Scopriamolo in quest’articolo, realizzato dall’Osservatorio Big Data &
Big Data
Conoscere già cosa ci riserverà il futuro è la vera chiave per migliorare le performance in azienda. Per questo motivo l’adozione dei Predictive Analytics, almeno in alcuni processi aziendali, è oggi ben consolidata nelle grandi imprese italiane. Ma esattamente cosa sono i Predictive Analytics e come è possibile fare analisi predittive partendo dai dati? Scopriamolo in questo articolo, realizzato dall’Osservatorio Big Data & Business Analytics della POLIMI School of Management .&n
