Il documento presenta il percorso professionale di Maurizio Girometti, esperto in data mining e business intelligence, evidenziando esperienze lavorative in consulenza e formazione. Si analizzano inoltre i concetti di data mining, business intelligence e big data, con riferimento a strumenti e professionalità richieste nel mercato attuale. Infine, si fa riferimento all'azienda ecm2, focalizzata sull'analisi dei processi aziendali tramite la tecnologia QlikView.

1. Data Mining, Business
Intelligence
e dintorni
13/05/2014
Maurizio Girometti
Laurea magistrale in SCIENZE STATISTICHE E DECISIONALI
Corso: Data Mining e Classificazione

2. Maurizio Girometti
Laureato in Statistica Demografica.
Ho iniziato la mia carriera lavorativa nel 1979 in qualità di Statistico,
prima come libero professionista per Confindustria e, poi, presso
l’Istituto Centrale di Statistica. Dopo circa 5 anni sono entrato in Praxis
Calcolo, azienda “storica” del mercato IT italiano, dove ho lavorato
per 27 anni con livelli di responsabilità crescenti.
Da circa tre anni sono impegnato, tramite la Società
Giemmeconsulting, di cui sono titolare, nella fornitura di servizi di
consulenza finalizzati ad attività di General Management, Business
Development e Training.
Sono stato impegnato in attività di Advisoring per Retis S.p.A., azienda
IT italiana, e attività di Business Development per una Innovation
Company italiana, Creactives S.p.A., che opera nel campo delle
tecnologie semantiche. Svolgo attività di Formazione nelle aree della
Gestione Aziendale e della Comunicazione d’Impresa.
Attualmente ricopro il ruolo di General Manager per una azienda
italiana, ECM2 S.r.L., che fornisce prodotti e servizi orientati alla Business
Discovery.

3. Data Mining, Business Intelligence
e dintorni
o Data Mining
o Business Intelligence vs Business Discovery
o Dalla Business Intelligence ai Big Data
o Big Data
o Semantic Technologies
o Il mercato della BI e degli Analytics
o Business Intelligence e Business Discovery Tools
o Social Monitoring & Analytics Tools
o Le figure professionali
o Cosa fare dopo la laurea?
o ECM2

4. Cosa è il Data Mining
o Data mining:
• Extraction of interesting information or patterns
from data in large databases
o Alternative names and their “inside stories”:
• Data mining: a misnomer?
• Knowledge discovery(mining) in databases,
knowledge extraction, data/pattern analysis, data
archeology, data dredging, information
harvesting, business intelligence, etc.

5. Dove è applicabile?
o Database analysis and decision support
• Market analysis and management
o Target marketing, customer relation management, market
basket analysis, cross selling, market segmentation
• Risk analysis and management
o Forecasting, customer retention, improved underwriting,
quality control, competitive analysis
• Fraud detection and management
o Other Applications
• Text mining (news group, email, documents) and
Web analysis.
• Intelligent query answering

6. Cosa è il Data Mining
Confluence of Multiple Disciplines
Data Mining
Database
Technology Statistics
Machine
Learning
Pattern
Recognition
Algorithm
Other
Disciplines
Visualization

7. Cosa è il Data Mining
Typical Data Mining System
data cleaning, integration, and selection
Database or Data Warehouse
Server
Data Mining Engine
Pattern Evaluation
Graphical User Interface
Knowledge
Base
Database
Data
Warehouse
World-Wide
Web
Other Info
Repositories

8. Cosa è il Data Mining
Typical Data Mining System
Ambienti e Motore
del
Data Warehouse
Processi ETL
(Estrazione,
Trasformazione e
Caricamento)
Business
Intelligence
Metadati
(informazioni sui dati: tipo, origine, utilizzo, etc.)
Sistemi
ERP
(Enterprise Resource Planning)
Dati Esterni
Database
Operazionali
Data
Mining
Fonti
informative
aziendali

9. Cosa è il Data Mining
Typical Data Mining System
Business
Intelligence
Data Mining
(Business
Discovery)
Data
Warehouse
Ambiente dati
a supporto
delle decisioni
manageriali
Integrato
Subject-oriented
Non Volatile
Tante fonti
eterogenee
racchiuse in un
unico contenitore
Estrazione,
esplorazione ed
analisi dei dati
finalizzata al
business
Creazione
vantaggio
competitivo
Pianificazione
strategie di
medio-lungo
periodoOttimizzazione
dei processi
Knowledge
Discovery in
Database

10. Business Intelligence vs Business Discovery
Limiti della BI «tradizionale»

11. Business Intelligence vs Business Discovery
Business Discovery, la BI di nuova generazione

12. Business Intelligence e Big Data
Business Intelligence
Social Intelligence
Using Social Media for Business Intelligence
(Social Monitoring)
Big Data

13. o Grandi quantità di
informazioni in diversi
formati in gran parte non
strutturati (documenti testuali,
video, dati rilevati da sensori,
immagini, dataset, ecc.)
o Caratterizzate da un ciclo di
vita molto breve (secondo
alcune stime, il 90% dei dati
utilizzati oggi dalle imprese è
stato creato negli ultimi 2
anni).
o Provenienti da molteplici
fonti sia interne all'impresa
che esterne (siti Web, social
media, ecc.),
Big Data

14. Big Data

15. o Consumer Profiling – Target ADV
o Web Marketing
o Brand Analysis
o Reputation Analysis
o Sentiment Analysis
o Social Customer Care
o Social Comparative Analysis
o Social Predictive Analysis
o ….
Big Data
Cosa ci faccio?

16. o La capacità di analizzare un'elevata mole di informazioni
e di dati - spesso non strutturati - può rappresentare una
fonte di vantaggio competitivo e di differenziazione.
o Nuove soluzioni HW + SW per immagazzinare i dati.
o Nuove soluzioni per selezionare, analizzare e
classificare i dati.
Big Data
SEMANTICA

17. Semantic technologies

18. Semantic technologies

19. Semantic technologies

20. Il mercato della BI e degli Analytics

21. Business Intelligence & Business Discovery Tools

22. Social Monitoring & Analytics Tools
o Esistono tool gratuiti o a pagamento
o Le principali funzionalità sono:
• Monitoring (Listening) – informazioni relative agli
account aziendali nei Social Media, Blog, Forum,
Piattaforme di Videosharing o Photosharing feed.
Ricerche per keywords.
• Engagement – permettono di interagire con i SM
creando nuovi post o risponendo a post di altri
account. Gestione team. Gestione campagne.
• Analyzer – Analisi competitor.
o Classificazione e Sentiment in base a keywords
(solo alcuni tool italiani hanno capacità
semantiche)
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23. o Top Tools internazionali:
• Radian6
• Sysomos
• Sprout Social
• Hootsuite
• Shoork
• Social Report
o Tools italiani:
• Blogmeter
• WebLiveCloud 8
• Imetrix
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Social Monitoring & Analytics Tools

24. Le professionalità
Data Base
Admninistrator
Data Analyst
Business
Analyst
End User

25. Le professionalità
o Business Analyst
• l Business Analyst è un professionista specializzato
in un particolare ambito aziendale (Es.: strategia,
organizzazione, produzione, risorse umane,
marketing, qualità, finanza, contabilità etc.) che
lavora per un'impresa, un ente o una
organizzazione al fine di individuare e risolvere
specifici problemi.
• Il Business Analyst analizza le procedure, il
business, le funzioni aziendali, e le unità
organizzative per ottimizzare questi elementi.

26. Le professionalità
o Data Scientist
• Il 'Data scientist', con competenze in statistica,
matematica e informatica, è tra le figure più
ricercate del mondo del lavoro, con una
domanda che supera di gran lunga la
disponibilità di candidati.
• Secondo una recente ricerca nel mercato USA
l'80% delle offerte di lavoro rimane insoddisfatta
per mancanza di personale.
• Può lavorare in un'azienda commerciale come in
un'università come in una Onlus.
• La caratteristica del suo lavoro è quella di
analizzare dati che oggi sono disponibili a ritmo
esponenziale sia per volume che per tipo, ai quali
vanno aggiunti canali del tutto nuovi come ad
esempio i social network.

27. Le professionalità
o Data Scientist
• Predizione, non premonizione
o Per fare il suo lavoro si serve di tecnologia, matematica
e statistica per presentare dati che formulano un'ipotesi.
o Una volta terminato, il lavoro servirà a supportare le
conclusioni di chi nell'azienda ha potere decisionale.
o Ecco perché il Ds fornisce elementi predittivi ("in termini
tecnici significa usare algoritmi predittivi e data mining"),
per fare previsioni su andamenti. L'esempio classico è
quello dei profili utilizzati da Amazon per proporre
prodotti ai clienti.

28. Le professionalità
o Skill profiles individuati da IWA Italy (la sezione
italiana di IWA/HWG associazione internazionale di
professionisti del Web riconosciuta come realtà di
standardizzazione dal CEN)
• Community Manager
• Web Project Manager
• Web Account Manager
• User Experience Designer
• Business Analyst
• DB Administrator
• Search Engine Expert
• Advertising Manager
• Frontend Web Developer
• Server Side Web Developer
• Web Content Specialist
• Web Server Administrator
• Information Architect
• Digital Strategic Planner
• Web Accessibility Expert
• Web Security Expert
• Mobile Application Developer
• E-commerce Specialist
• Online Store Manager
• Reputation Manager
• Knowledge Manager

29. Cosa fare dopo la laurea?
oNon fermarsi!!!
• La tesi mi ha stancato e ora mi riposo
• Mi prendo un anno sabbatico
• Aspetto che esca il concorso
• ….
o Acquisire competenze
• Sperimentare prodotti
• Partecipare ad eventi
• Partecipare a Webminar e Seminari
• ……

30. Cosa fare dopo la laurea?
o Mostrare le proprie competenze ed
esperienze
• Linkedin
• …
o Mostrare le proprie realizzazioni
• Linkedin
• Slideshare
• Blog
• …
o Fare networking
o Bene i tirocini se si impara qualcosa di utile e
se creano prospettive

31. Cosa fare dopo la laurea?
o Preparare il CV
• Formato europeo solo se richiesto
• Max 2 pagine
• Solo informazioni rilevanti
o Individuare le aziende target
• Consulting
• Aziende di nicchia

32. o La Business Discovery è l’elemento
caratterizzante della Mission di ECM2.
o ECM2 è Solution Provider Partner Qlikview.
o Nata nel 2007, ECM2 è una delle prime aziende
italiane ad aver investito nella tecnologia
Qlikview.
o ECM2 si propone come partner di Aziende e PA
nell’analisi dei processi e nella realizzazione di
sistemi di controllo e misura delle performance
aziendali, utilizzando la tecnologia Qlikview.

33. Cosa fa ECM2 - The value chain
33

34. Realizzazione dei KPI dei processi di
vendita.
Analisi e calcolo degli indicatori
del rischio credito.
Analisi del contenzioso.
Analisi , simulazioni e
pubblicazione dei dati elettorali.

35. Grazie
Maurizio Girometti
e-mail personale: girometti.maurizio@gmail.com;
e-mail aziendale: maurizio.girometti@ecm2.it
LinkedIn: http://it.linkedin.com/in/mauriziogirometti;
Slideshare: Maurizio Girometti
Mobile: +39 335 6286384
web: www.ecm2.it