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
In questo articolo esploreremo l’impatto di questa trasformazione sulla gestione dati aziendale e come realizzare strategie efficaci di Data Management, supportati dalla ricerca dell’Osservatorio Data & Decision Intelligence . Per comprendere come costruire una strategia di gestione dei dati, partiamo dalla definizione del DAMA-International (Global Data Management Community) : con il termine Data Management ci si riferisce allo “sv
Big Data
A partire da questa evidenza, l’articolo, scritto dall’Osservatorio Data & Decision Intelligence , approfondisce il tema del Data Lake – che cos’è, in cosa si differenzia dal Data Warehouse e quali vantaggi offre alle organizzazioni – analizzando anche l’evoluzione verso architetture più mature come il Data Lakehouse e il Data Hub. Con il termine Data Lake, letteralmente “lago dei dati “, ci si riferisce ad un ambiente di archiviazio
Big Data
Per comprendere appieno cosa sono i Predictive Analytics, come è possibile fare analisi predittive partendo dai dati e come i modelli predittivi siano diventati strumenti fondamentali nell’analisi dati, è importante ripercorrere le origini di queste tecnologie e capire come si siano oggi parte integrante della strategia aziendale. È quanto approfondisce questo articolo, realizzato dall’Osservatorio Data & Decision Intelligence . I Predictive Analytics
Big Data
Questo articolo è stato realizzato dall’Osservatorio Data & Decision Intelligence . Al suo interno si approfondisce cosa sono i Real Time Analytics, perché rappresentano un vantaggio competitivo per le aziende, quali sono i principali esempi applicativi, le piattaforme tecnologiche per gestirli, gli obiettivi che spingono le organizzazioni a adottarli e le sfide implementative da affrontare. I Real Time Analytics si riferiscono alla capacità di raccogliere, elaborare e
Big Data
Il termine Data Integration fa riferimento a tutte quelle azioni necessarie a unificare diverse sorgenti informative, in modo da creare una vista unica su un determinato processo. Se nei decenni scorsi poteva essere considerato normale creare dei silos di dati, separati per ogni funzione aziendale, con l’avvento dei Big Data è ormai consuetudine superare questa configurazione architetturale. In questo articolo, realizzato dall’Osservatorio Big Data &am
Big Data
Cosa significa per una piccola o media impresa approcciarsi ai Big Data? In Italia, sono molteplici le opportunità tutt’oggi inesplorate: solo una PMI su tre dedica parte del budget a soluzioni di Analytics, con grandi differenze relative al settore di appartenenza. La verità, parziale, è che molte di queste piccole e medie imprese ritengono che le potenzialità dei Big Data e degli Analytics possano essere sfruttate solo dalle grandi organizzazioni. Un’errata convinzione che si rifle
Big Data
Il Data Scientist è la figura professionale che comunemente si associa alla capacità di gestire i Big Data e trarne informazioni rilevanti. Tuttavia, forse proprio per l’interesse che ha suscitato, ha generato molta confusione. In quest’articolo andremo alla scoperta di questa figura professionale, scomodando un esempio illustre, quello di Linkedin, tra le prime aziende ad aver colto l’importanza del Data Scientist. Il 18 febbraio 2015 DJ Patil è stato nominato dall’ex P
Big Data
Questo articolo esplora il ruolo della Data Science, le sue applicazioni, i suoi vantaggi e le figure professionali coinvolte, basandosi sulla ricerca dell’Osservatorio Data & Decision Intelligence . Nella prima definizione di Data Science, risalente agli anni ’70, ci si riferiva alla scienza di manipolare i dati e poca enfasi era posta sulla capacità di estrarne informazioni utili in contesti di business. Con l’avvento dei Big Data ha acquisito un ruolo
Big Data
Il Data Analyst è una figura professionale sempre più ricercata nel mercato del lavoro, in un contesto in cui i dati rappresentano una risorsa strategica per le aziende. Il suo compito principale è quello di analizzare e interpretare dati per fornire insight utili al processo decisionale, contribuendo a migliorare le performance aziendali e l’efficacia delle strategie di business. Ma cosa fa esattamente un Data Analyst? Quali competenze servono per intraprendere questa carriera? In q
