Nell’attuale contesto digitale, i dati rappresentano una risorsa sempre più cruciale per aziende, istituzioni e organizzazioni. Con il termine Big Data si fa riferimento a una mole di dati molto ampia e complessa, generata da fonti diverse, come dispositivi mobili, sensori IoT, social network, transazioni online. Le caratteristiche principali che li definiscono sono comunemente riassunte nelle 6V dei Big Data (Veridicità, volume, varietà, velocità, variabilità e valore).
Non è solo la quantità e la qualità a rendere i Big Data rilevanti, ma la capacità di analizzarli in modo efficiace per ottenere insight utili e prendere decisioni più informate. L’analisi dei Big Data, supportata da tecnologie come il Machine Learning, l’Intelligenza Artificiale e i sistemi di Business Intelligence, consente infatti di estrarre valore da dati grezzi, migliorando la competitività e l’efficienza delle organizzazioni.
Grazie alla loro analisi e a un approccio data-driven, i Big Data trovano applicazione in moltissimi ambiti: dal Marketing alla personalizzazione dell’esperienza cliente, dalla gestione della supply chain al monitoraggio delle performance aziendali, dalla sanità alla mobilità intelligente, fino all’ottimizzazione dei flussi turistici.
Tuttavia, la vera sfida non è solo tecnologica. Richiede anche una cultura del dato, professionisti specializzati e modelli organizzativi capaci di integrare la Data Governance e garantire la qualità, la sicurezza e l’etica nell’utilizzo delle informazioni.
Big Data
Nel 2001, Doug Laney, allora vicepresidente e Service Director dell’azienda Meta Group, descrisse in un report il Modello delle 3V relativo alle 3V dei Big Data : Volume, Velocità e Va rietà. Un modello semplice e sintetico per definire dei nuovi dati, generati dell’aumento delle fonti informative e più in generale dall’evoluzione delle tecnologie. Il paradigma di Laney è stato poi arricchito dalle variabili di Veridicità e Variabilità e per questo s
Big Data
Nel mondo dei Big Data , l’importanza dei metadati è spesso sottovalutata. Tuttavia, senza una gestione efficace dei metadati, l’enorme mole di dati raccolti dalle aziende sarebbe difficile da interpretare e utilizzare in modo efficiente. I metadati forniscono informazioni strutturate sui dati stessi, facilitando il loro utilizzo, la gestione e l’analisi. In questo articolo, grazie all’aiuto della Ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics d
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
Nell’era digitale, i Big Data rappresentano una risorsa preziosa per le aziende, ma senza strumenti adeguati rischiano di rimanere inutilizzati. La Business Intelligence (BI ) consente di trasformare questi dati in informazioni strategiche, supportando decisioni più consapevoli e migliorando l’efficienza aziendale. Grazie all’integrazione di tecnologie avanzate e metodologie analitiche, la BI aiuta le imprese a monitorare le prestazioni, ottimizzare le risorse e anticipare
Big Data
In un contesto globale affollato da grandi moli di dati in continua evoluzione, l’informazione richiede strumenti adatti per essere condivisa a un pubblico sempre più ampio. L’esigenza di tradurre i fenomeni più o meno complessi attraverso forme, grafici ed infografiche trova risposta nella Data Visualization. In quest’articolo approfondiremo, attraverso la ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della POLIMI School of Management , la sc
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.
Big Data
Oggi si parla sempre più di approccio “data-driven”. Il marketing, la cultura aziendale, il design, l’innovazione di prodotto. Tutto deve essere approcciato secondo un logica data-driven. La grande mole di dati a disposizione delle aziende, i cosiddetti Big Data, d’altronde deve essere valorizzata nel modo giusto, così da poter trarre vantaggio competitivo ed effettuare le scelte di business migliori. Ma cosa vuol dire all’atto pratico essere “data-driven”? In che modo
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
Quando si parla di Big Data si fa riferimento non solo a grandi moli di dati, ma anche a fonti di dati sempre più eterogenee. Le tipologie di Big Data sono in aumento e tra queste, i dati del mondo Internet of Things (ovvero i dati provenienti dai dispositivi connessi ) rappresentano una delle opportunità di maggior rilievo per diversi settori. Dal Retail al manufacturing, passando per la Logistica e il Turismo, attraverso la moltiplicazione dei dispositivi connessi
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
In diversi contesti, in cui si affronta il tema dell’innovazione e della trasformazione digitale, il termine Big Data è usato, e spesso anche abusato. Gli esempi di Big Data sono molti nella pratica. Dai dispositivi connessi ai social network, dai satelliti al web, l’esplosione della mole di dati a disposizione e l’evoluzione delle tecnologie per raccoglierli, gestirli e analizzarli ha aperto nuovi scenari e interessanti opportunità per le aziende. La ricerca conti
