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
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
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 Varietà. 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 V
Big Data
Il mercato dei Big Data in Italia è in crescita ormai da anni. Questo perché Oggi le aziende non possono più fare a meno dell’attività di Big Data Analytics , mercato che offre sempre più opportunità concrete per le organizzazioni. Infatti, per essere competitive nel proprio settore, occorre che stiano al passo con la concorrenza non solo in termini di qualità dei prodotti e servizi, ma anche nelle attività di previsione del mercato, individuazione delle preferenze dei consumatori e degli e
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 della POLI
Big Data
Attraverso le Ricerche dell’Osservatorio Data & Decision Intelligence, in questo articolo esploreremo chi è il Chief Data Officer (CDO), cosa fa, quali competenze sono richieste, come diventarlo e quanto guadagna, analizzando anche perché questa figura sia oggi indispensabile per le organizzazioni che vogliono valorizzare i propri dati come asset strategico. Per comprendere appieno il ruolo del Chief Data Officer, è utile iniziare a esaminare le sue responsabilità principali. Il
Big Data
In questa guida a cura dell’Osservatorio Data & Decision Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano esploreremo il mondo della Business Intelligence, analizzando le principali tecnologie, metodologie e applicazioni aziendali, evidenziando i benefici e le sfide connesse alla sua implementazione. La Business Intelligence comprende un insieme di processi, strumenti e metodologie finalizzati a raccogliere, analizzare e interpretare i dati aziendali,
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 scienza del
Big Data
In questo articolo, con l’aiuto della Ricerca dell’Osservatorio Data & Decision Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, capiremo come si struttura una buona Data Strategy, come allinearla agli obiettivi di business e come gestire i Big Data . Con il termine Data Strategy si fa riferimento ad un piano d’azione di lungo termine volto al raggiungimento di un obiettivo specifico: quello di valorizzare int
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 le azien
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 av
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 quest
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
