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
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
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
I Real Time Analytics si riferiscono alla capacità di raccogliere, elaborare e analizzare i dati nel momento stesso in cui vengono generati, permettendo alle aziende di prendere decisioni immediate e basate su informazioni sempre aggiornate. Questa tecnologia è fondamentale in contesti in cui la tempestività è cruciale, come nella personalizzazione delle campagne pubblicitarie, nella prevenzione delle frodi finanziarie e nella manutenzione predittiva degli impianti industriali. L’
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
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. Il peso delle PMI nel mercato Big Data 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
Big Data
Lavorare con i dati significa gestire grandi volumi di informazioni, spesso eterogenee per tipologia e provenienza, ottimizzando sia i processi di raccolta che quelli di analisi.. Per realizzare tutto ciò diventa fondamentale adottare nuovi approcci architetturali ai dati rispetto al passato ed è qui che entra in gioco il concetto di Data Architecture. Scopriamo dunque all’interno di questo articolo, realizzato dall’Osservatorio Big Data & Business Analytics della POLIMI S
Big Data
Siamo abituati a pensare ai Big Data come a enormi moli di dati raccolti per lo più dai Giganti del Web. Google, Amazon, Facebook, grandi realtà che utilizzano dati che noi stessi, più o meno consapevolmente, mettiamo al servizio del loro business. I benefici dei Big Data… per la collettività Nelle Ricerche dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence, sondiamo ormai dal 2012 come le aziende italiane possano sfruttare i Big Data Analytics per estrarre
Big Data
Affrontare il fenomeno dei Big Data dal punto di vista giuridico significa approfondire le problematiche relative al trattamento dei dati personali, sempre più preziosi e sempre più a rischio. Il rapporto tra Big Data e privacy non è semplice e il GDPR (General Data Protection Regulation) , in vigore dal 25 maggio 2018, ha modificato e reso ancor più complesso lo scenario a livello Europeo. Come approfondire il complicato rapporto tra Big Data e Privacy ? Partiamo dalla definizio
Big Data
Nell’era digitale in cui viviamo, la gestione e l’analisi dei dati rappresentano un pilastro fondamentale per il successo delle imprese. Quella dei Business Analytics si erge come una disciplina che sfrutta i dati per trarre informazioni preziose e prendere decisioni strategiche. Al centro di questo processo ci sono tre pilastri chiave: obiettivi, competenze e metodologie. Questi elementi collaborano sinergicamente per garantire un’analisi accurata e una comprensione profonda d
