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
Tra i principali attori che calcano il palcoscenico del fenomeno Big Data, ci sono le startup, nel ruolo di vera fonte di innovazione. Monitorare l’andamento dell’ecosistema startup degli Analytics a livello internazionale può significare intercettare nuovi modelli di business che potranno fare la differenza da un punto di vista competitivo e caratterizzare il mercato negli anni a venire. Perché le startup sono importanti per i Big Data
Big Data
Di Big Data se ne fa un gran parlare, in ogni ambito. Abbiamo detto più volte che i dati sono il nuovo petrolio e che saper estrarre valore da questa crescente mole di dati che invade il nostro quotidiano è la vera chiave competitiva per grandi aziende e PMI. La rilevanza dei Big Data per i Manager e i CIO Ma perché i BigData sono così importanti per il business? La risposta è nei numeri. Il mercato degli Analytics n
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. L’origine del
Big Data
Negli ultimi anni, la Data Science è diventata un pilastro fondamentale per le aziende che vogliono prendere decisioni basate sui dati. Questa disciplina, che combina informatica, statistica e business, consente di trasformare grandi quantità di dati in insight strategici. Questo articolo esplora il ruolo della Data Science, le sue applicazioni e le figure professionali coinvolte, basandosi sulla ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della POLIMI School
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 carri
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
Quali sono gli obiettivi che le aziende italiane intendono perseguire con l’utilizzo dei Big Data Analytics ? E qual è l’effettiva capacità di ottenere i benefici ad essi associati? Big Data Analytics: obiettivo raggiunto (o quasi) Gli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano ci offrono la risposta al nostro primo quesito. Stando ai dati in possesso dell’Osservatorio Big Data & Analytics , le
