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Antonietta Mira#16_ I want your data, to grow your business

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Antonietta Mira#16_ I want your data, to grow your business

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13 Luglio 2017, Exhibitionist#16 con Antonietta Mira, professore ordinario di Statistica all’Università della Svizzera italiana (USI) di Lugano e all’Università Insubria di Como. Direttrice dell’InterDisciplinary Institute of Data Science dell’Università della Svizzera italiana.

13 Luglio 2017, Exhibitionist#16 con Antonietta Mira, professore ordinario di Statistica all’Università della Svizzera italiana (USI) di Lugano e all’Università Insubria di Como. Direttrice dell’InterDisciplinary Institute of Data Science dell’Università della Svizzera italiana.

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Antonietta Mira#16_ I want your data, to grow your business

  1. 1. I want your data To grow your business Antonietta Mira
 
 Istituto Interdisciplinare per la Scienza dei Dati
 USI – Lugano
 Dipartimento di Scienza e Alta Tecnologia
 Insubria - Como
  2. 2. https://planefinder.net
  3. 3. Voli da/per Roma https://planefinder.net
  4. 4. Privacy is dead ! Mark Zuckerberg
  5. 5. Mobilità e diffusione di epidemie
  6. 6. Mobilità e diffusione di epidemie
  7. 7. Lifeloggers Big Data “Data, once recorded, can be re-used many times without loss of fidelity.” EU Commission, 2014
  8. 8. • BIG = E-NORMI = STRAORDINARIAMENTE GRANDI • Dati che non stanno nella memoria del computer su cui sono analizzati • Nuovo concetto di “dato”: testi, immagini, suoni, video, GPS, dati relazionali, metadati • Digitalizzazione, Interconnessione • Interazioni uomo-macchina e macchina-macchina • Sistemi di sensori trasmettono in tempo reale tracce digitali Cosa sono i Big Data?
  9. 9. Cosa sono i Big Data? Le 3 “V” Velocità Volume Varietà
  10. 10. • Ultimi 2 anni abbiamo generato più dati che nella storia dell’umanità • 600 Euro per memorizzare tutta la musica del mondo • Il numero di chip è più grande del numero di chicchi di riso • Dati non strutturati – Distribuiti – Anche piccoli – Complessi – Smart Dati sui Big Data
  11. 11. Utilizzo di internet in Italia • 39,211,518 di utenti (a ieri da contatore google) • Percentuale della popolazione che usa internet da casa: 65.6 % • Percentuale rispetto agli utenti mondiali: 0.2 % • Utenti internet nel mondo: 3,546,428,237 ≈ 40% • Il primo miliardo di utenti è stato raggiunto nel 2005 • Il secondo nel 2010 • Il terzo nel 2014
  12. 12. Tempo
  13. 13. Tempo Visibilità Gartner Hype cycle Produttività Adozione Disillusione Picco Aspettative Illuminazione
  14. 14. 2011 Big Data 2012 2013
  15. 15. 2014 Big Data Data Science
  16. 16. 2015 Sicurezza Digitale Computer Quantistici Data Center
  17. 17. Il più grande e avanzato data center del Sud Europa 42.000 m2 24x7 NOC Sicurezza 260+ brevetti Modello: Data Center Switch di Las Vegas
  18. 18. 40 MW energia 1.000+ rack/settore Tri-ridondante UPS
  19. 19. 2015 Citizen Data Science Smart Advisors Sensori indossabili Machine Learning Sicurezza Digitale Internet delle Cose Domotica Automobili Intelligenti Computer Quantistici Data Center
  20. 20. La Scienza dei Dati Generare Valutare Visualizzare Immagazzinare Decidere Agire Imparare Analizzare
  21. 21. Vedere è conoscere Tutti gli uomini tendono per natura al sapere. Lo segnala il loro l’amore per le sensazioni, amate per se stesse, indipendentemente dall’utilità, preferita tra tutte la vista, non solo in vista dell’azione, ma anche senza intenzione pratica. Il motivo è che, mostrando la molteplicità delle differenze, la vista fa acquisire più delle altre [nuove] conoscenze  
 Aristotle – Incipit of Metaphysics 
 (IV sec. B.C.)
  22. 22. Visualizzazione in tempo reale di dati che richiedono monitoraggio continuo:
 
 finanza, traffico, sicurezza, performance, salute
  23. 23. La Scienza dei Dati • SD offre un nuovo paradigma per la ricerca scientifica • SD offre nuove modalità di lavoro all’interno delle organizzazioni • SD sta creando una cultura in cui ricercatori in diverse discipline uniscono le forze per estrarre conoscenza dai dati • SD sta creando una cultura dove i leader aziendali e IT uniscono competenze per realizzare il valore dai dati
  24. 24. • Abbiamo un numero enorme di dati che possono essere usati per personalizzare la ricerca, le esperienze di acquisto e di fruizione eventi • In passato i dati erano raccolti per rispondere a domande di ricerca o marketing specifiche che qualcuno di era posto • Oggi molti dati esistono a prescindere da domande scientifiche o economiche • Lo scienziato non è l’uomo che fornisce le vere risposte; è quello che pone le vere domande (Claude Lévi-Strauss) • Fate una domanda impertinente e preparatevi a ricevere una risposta pertinente (Jacob Bronowski) Nuovo paradigma per la ricerca e il business
  25. 25. • 35 Master’s • 2 Bachelor’s • 1 Doctorate • 5 Master’s • 1 Bachelor’s • 1 Doctorate • 40 Master’s • 2 Bachelor’s • 1 Doctorate • 130 Master’s • 15 Bachelor’s • 11 Doctorates US & CA UK and Ireland EuropeAsia & Oceania Data science e formazione
  26. 26. Storie di successo di BD e DS • Medicina di precisione • Genetica • Fisica • Città intelligenti • Industria 4.0 • Scienze sociali
  27. 27. Strumenti per monitorare eventi • Social Media • APP • RFID
  28. 28. VOICES 
 from the Blogs We look into the data, not at the data
  29. 29. VOICES from the Blogs è una Academic Company leader in data e predictive analytics, business intelligence, web-reputation e web-sentiment • 3 co-fondatori • 7 dipendenti full time • 20 codificatori Oltre 1.3 miliardi di testi analizzati in italiano, inglese, francese, tedesco, arabo, russo, giapponese e cinese. VOICES ha sviluppato la tecnologia iSA® (integrated Sentiment Analysis), che permette di studiare i Big Data offrendo l’accuratezza di un’analisi qualitativa. iSA®: U.S. Patent n. P 62/215264 Nel Dicembre 2014, VOICES vince il concorso “Produrre statistica ufficiale con i Big Data”.
  30. 30. Come monitorare il mio evento Dal Giugno ad Ottobre 2015 ExpoBarometro ha misurato quotidianamente la social experience di Expo.
  31. 31. Come monitorare il mio evento Monitoraggio real-time della social-geneticità  dell’evento, tramite l’analisi di dati sulle impressioni degli utenti
  32. 32. RFID = Radio Frequency Identification
 Interazioni fra studenti scuola elementare

  33. 33. • Raccolta dati prima/durante/dopo l’evento • Opinioni, commenti, sensazioni • Migliore pianificazione • Migliore reazione a nuove informazioni • Migliore definizione potenziali partecipanti • Risparmio risorse organizzative • Migliore efficienza operativa • Migliore esperienza per i partecipanti
  34. 34. Introduzione 39 Urban + Macroscope = Urbanscope http://www.urbanscope.polimi.it/
  35. 35. 1. City and the world: i paesi che parlano con Milano (1) 40 41
  36. 36. 1. City and the world: i paesi che parlano con Milano (1) 41 42 EU + CH
  37. 37. 1. City and the world: i paesi che parlano con Milano (1) 42 43
  38. 38. 1. City and the world: i paesi che parlano con Milano (1) 43 44
  39. 39. 1. City and the world: i paesi che parlano con Milano (1) 44 45
  40. 40. 45 46 City Magnets e EXPO (1) La Mappa pre-Expo. Emergono gli attrattori “classici”: Duomo, Brera, Navigli…
  41. 41. 46 City Magnets e EXPO (2) La Mappa durante Expo. Expo come nuovo attrattore, che non cancella però i “classici” Expo non svuota la città
  42. 42. City Magnets e EXPO (3) 47 Cosa succede Post Expo?
  43. 43. 48 49 City Magnets e singoli eventi Mappa durante altri eventi emerge S.Siro: Events, concerti di giugno 2015 – Vasco, Jovanotti…
  44. 44. 49 50 Top Venues: L’emergere di Expo (1) Le colonne rappresentano i luoghi con maggiori checkins nei mesi di aprile, maggio e giugno
  45. 45. 50 51 Top Venues: L’emergere di Expo (2) I Padiglioni
  46. 46. 51 52 Top Venues: L’emergere di Expo (3) L’albero della vita
  47. 47. 52 53 Top Venues: Gli eventi (1) La sensibilità dello strumento nel leggere gli eventi: Aprile 2016, mese del design
  48. 48. 53 54 Top Venues: Nighlife I luoghi dei designer ad Aprile 2016 – Compare Bar Basso
  49. 49. 54 55 Top Venues: Gli Hotel durante l’Expo (3) Incremento della frequenza di Check-in negli alberghi di categoria elevata in coincidenza dell’apertura di Expo
  50. 50. 55 56 Top Venues: Gli Hotel durante l’Expo (2) Decresce la frequenza in hotel di categoria minore
  51. 51. Big Data: pericoli • Le app che suggeriscono cosa fare/guardare/leggere rischiano di appiattire perché guidano verso comportamenti medi o rafforzano le nostre preferenze/opinioni • Se abbiamo sempre usato l’acqua fredda non scopriremo mai l’acqua calda • Viviamo in un tempo falsamente creativo. Tutto è accessibile. Ma nessuno trova nulla di più di quello che vuole trovare • Grandi dati Grandi errori
  52. 52. Impatto sociale dei big data • Tutti possono parlare a tutti di tutto • Difficile discriminare il vero dal falso • Confirmation bias, tutela della reputazione • Sentiment, opinion, argumentation mining
  53. 53. Impatto economico dei big data • I dati sono sia un fattore di produzione sia un prodotto • Le persone sono sia produttori sia consumatori di dati • Il web a Wall Street vale 2.300 miliardi
  54. 54. Big Data – Big Money – Big Science PUBBLICI • Euro 500m + 500m: Human Brain Project • USD 100m: US BRAIN Initiative • Every dollar we invested to map the human genome returned $140 to our economy. B. Obama, 2013 State of the Union • GBP 600m + 25m: Alan Turing Institute • Post Expo: Human Technopole PRIVATI • USD 1m: Netflix Prize - 2006 • USD 3m: Heritage Health Prize
  55. 55. Impatto sociale/economico dei big data Dal capitalismo al DATAISMO
  56. 56. Impatto sociale/economico dei big data • Conseguenze sul mercato del lavoro • Share economy • Moocs ed educazione a distanza • Comunicazione medico-paziente
  57. 57. Questioni di privacy ed etiche • Siamo diventati contemporaneamente produttori e consumatori di dati • La produzione è generalizzata, l'accesso ai dati è selettivo: questioni etiche • Rendere consapevoli le persone che il patrimonio di dati che generano sono fonte di informazioni, conoscenza e quindi valore • Rendere consapevoli le persone che nel momento in cui “accettano” in modo spesso inconsapevole accettano uno scambio di valori • È opportuno che la gente ritorni in possesso dei propri dati • Il livello di riservatezza con cui ciascuno decide di rendere disponibili i suoi dati dipende dalle finalità della ricerca per la quale verranno analizzati (differential privacy) • È necessario che il processo che i dati seguono dal momento in cui vengono resi disponibili al momento della creazione di valore sia trasparente
  58. 58. • SD può essere una guida per scoperte scientifiche, innovazione, collaborazione • SD non si sostituisce all’intelligenza umana – sfide a livello di interfaccia fra uomini/ computer • Link fra giudizio umano e algoritmi di analisi dei dati • Educazione: Creatività, curiosità Approccio multidisciplinare Sguardo al futuro
  59. 59. Osserviamo una nuova rivoluzione industriale guidata da dati digitali, computazione e automazione. Attività umane, processi industriali e ricerca portano alla raccolta ed analisi di dati a una scala senza precedenti che stimolano nuovi prodotti, nuovi processi produttivi e nuove metodologie scientifiche Commissione Europea, 2014 “Towards a thriving data-driven economy” Dati Dati! Ho bisogno di dati! Per quanto mi arrovelli non riesco a elaborare se non vaghe teorie confuse del tutto sganciate da ogni relazione con la realtà Sherlock Holmes e l'avventura del judoka sfortunato Quelli che s'innamorano di big data senza data science son come il nocchiere, che entra in naviglio senza timone o bussola, che mai ha certezza dove si vada Parafrasando Leonardo da Vinci

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