Dati, contesto, revenue: come analizzare il dato per aumentare la profittabilitàGiorgio Suighi
Dati, informazioni, interazioni: il web 2.0 ha aperto l’utente a nuovi scenari d’azione, aumentando in maniera esponenziale i comportamenti misurabili e il volume dei dati a disposizione.
In un web sempre più tentacolare e dinamico, confrontarsi all’interno di un mercato competitivo, orientarsi e mettere a punto strategie efficaci rende imprescindibile per le aziende adottare un data driven approach: la capacità di individuare il dato, contestualizzarlo e analizzare il comportamento dell’utente diventa il punto focale per impostare strategie di marketing vincenti
Offering - Business Intelligence: il nostro approccioXenesys
Non esiste una soluzione di Business Intelligence migliore in assoluto, non è neppure quella più costosa: scopri come gli specialisti di Datawarehouse, Corporate Performance Management, BI Analytics accompagnano le imprese in un percorso verso le nuove frontiere della Business Intelligence, per ottenere anche informazioni che scaturiscono dall'analisi stessa dei dati.
Business Intelligence & Big Data per il RetailRoberto Butinar
Innovazione e cambiamento stanno interessando in modo crescente tutte le forme di interazione sociale, e quindi economica.
L'industria del retail probabilmente è una di quelle maggiormente coinvolte. L'esplosione delle informazioni disponibili per i potenziali consumatori fanno il paio con il moltiplicarsi delle opzioni e canali di acquisto.
Nonostante la crisi economica, gli acquisti online continuano a crescere in tutto il mondo a doppia cifra, ed alcune aree in particolare, tra cui l'Italia, il potenziale di crescita per i prossimi anni è ancora più forte.
Il ruolo del governo dell'informazione, in questo processo di radicale trasformazione, risulta essenziale. Non solo per l'acquisto effettuato online, ma per l'acquisto più tradizionale effettuato in negozio.
Multicanalità significa che gli utenti utilizzano diversi dispositivi per informarsi, interagire fra di loro e con noi, ed eventualmente completare l'acquisto. Significa quindi maggiore complessità, più interazioni da monitorare, clienti più informati, più concorrenza e maggiore pressione sui prezzi.
Non è possibile affrontare questa complessità crescente senza un adeguato supporto informativo. E' qui che entrano in gioco la Business Intelligence e il Big Data Management.
In TARGIT abbiamo una lunga e consolidata esperienza in ambito Retail. Sappiamo inoltre quanto sia importante che le informazioni possano essere fruite in modo semplice ed immediato. Siano tradizionali, o Big Data.
Per questa ragione abbiamo voluto rivoluzionare l'interazione fra utenti ed informazioni. Con TARGIT è sufficiente chiedere ciò di cui si ha bisogno, e il sistema si preoccuperà di comprendere quali informazioni sono realmente quelle di nostro interesse, imparando dalle nostre abitudini e da quelle dei nostri colleghi. Maggiore sarà l'utilizzo di TARGIT, più precise e pertinenti saranno le risposte che il sistema sarà in grado di restituirci.
La presentazione offre una panoramica sul mercato Retail, sulle sue evoluzioni recenti e un approfondimento sulle soluzioni offerte da TARGIT.
Buona lettura.
La Data Virtualization a supporto della Data Science: "Da grandi poteri deriv...Denodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/3awy5Tj
In questo webinar andremo a spiegare cosa si intende per Data Virtualization, come si integra nei sistemi aziendali e perché è una componente critica del data fabric di qualsiasi organizzazione.
La trasformazione digitale richiede che diamo potere a tutti i consumatori di dati all'interno dell'organizzazione, ma richiede anche agilità, e la Data Virtualization offre un accesso significativo alle informazioni che possono essere condivise da una miriade di consumatori.
Per questo motivo è così strettamente legata alla Data Science: le tecniche avanzate di data science, come il machine learning, sono estremamente utili per ricavare informazioni preziose dai dati, le piattaforme di Data Science sono sempre più accessibili, ma comunque il Data Scientist trascorre ancora la maggior parte del tempo a pulire e manipolare i dati per renderli utilizzabili a fini analitici. In questo senso la Data Virtualization è un ottimo strumento per rendere i dati aziendali più accessibili e promuovere una cultura della condivisione dei dati, quindi semplificare la fase di preprocessing e lasciare ai Data Scientist tutte le energie da dedicare agli aspetti più analitici ed avanzati.
Dati, contesto, revenue: come analizzare il dato per aumentare la profittabilitàGiorgio Suighi
Dati, informazioni, interazioni: il web 2.0 ha aperto l’utente a nuovi scenari d’azione, aumentando in maniera esponenziale i comportamenti misurabili e il volume dei dati a disposizione.
In un web sempre più tentacolare e dinamico, confrontarsi all’interno di un mercato competitivo, orientarsi e mettere a punto strategie efficaci rende imprescindibile per le aziende adottare un data driven approach: la capacità di individuare il dato, contestualizzarlo e analizzare il comportamento dell’utente diventa il punto focale per impostare strategie di marketing vincenti
Offering - Business Intelligence: il nostro approccioXenesys
Non esiste una soluzione di Business Intelligence migliore in assoluto, non è neppure quella più costosa: scopri come gli specialisti di Datawarehouse, Corporate Performance Management, BI Analytics accompagnano le imprese in un percorso verso le nuove frontiere della Business Intelligence, per ottenere anche informazioni che scaturiscono dall'analisi stessa dei dati.
Business Intelligence & Big Data per il RetailRoberto Butinar
Innovazione e cambiamento stanno interessando in modo crescente tutte le forme di interazione sociale, e quindi economica.
L'industria del retail probabilmente è una di quelle maggiormente coinvolte. L'esplosione delle informazioni disponibili per i potenziali consumatori fanno il paio con il moltiplicarsi delle opzioni e canali di acquisto.
Nonostante la crisi economica, gli acquisti online continuano a crescere in tutto il mondo a doppia cifra, ed alcune aree in particolare, tra cui l'Italia, il potenziale di crescita per i prossimi anni è ancora più forte.
Il ruolo del governo dell'informazione, in questo processo di radicale trasformazione, risulta essenziale. Non solo per l'acquisto effettuato online, ma per l'acquisto più tradizionale effettuato in negozio.
Multicanalità significa che gli utenti utilizzano diversi dispositivi per informarsi, interagire fra di loro e con noi, ed eventualmente completare l'acquisto. Significa quindi maggiore complessità, più interazioni da monitorare, clienti più informati, più concorrenza e maggiore pressione sui prezzi.
Non è possibile affrontare questa complessità crescente senza un adeguato supporto informativo. E' qui che entrano in gioco la Business Intelligence e il Big Data Management.
In TARGIT abbiamo una lunga e consolidata esperienza in ambito Retail. Sappiamo inoltre quanto sia importante che le informazioni possano essere fruite in modo semplice ed immediato. Siano tradizionali, o Big Data.
Per questa ragione abbiamo voluto rivoluzionare l'interazione fra utenti ed informazioni. Con TARGIT è sufficiente chiedere ciò di cui si ha bisogno, e il sistema si preoccuperà di comprendere quali informazioni sono realmente quelle di nostro interesse, imparando dalle nostre abitudini e da quelle dei nostri colleghi. Maggiore sarà l'utilizzo di TARGIT, più precise e pertinenti saranno le risposte che il sistema sarà in grado di restituirci.
La presentazione offre una panoramica sul mercato Retail, sulle sue evoluzioni recenti e un approfondimento sulle soluzioni offerte da TARGIT.
Buona lettura.
La Data Virtualization a supporto della Data Science: "Da grandi poteri deriv...Denodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/3awy5Tj
In questo webinar andremo a spiegare cosa si intende per Data Virtualization, come si integra nei sistemi aziendali e perché è una componente critica del data fabric di qualsiasi organizzazione.
La trasformazione digitale richiede che diamo potere a tutti i consumatori di dati all'interno dell'organizzazione, ma richiede anche agilità, e la Data Virtualization offre un accesso significativo alle informazioni che possono essere condivise da una miriade di consumatori.
Per questo motivo è così strettamente legata alla Data Science: le tecniche avanzate di data science, come il machine learning, sono estremamente utili per ricavare informazioni preziose dai dati, le piattaforme di Data Science sono sempre più accessibili, ma comunque il Data Scientist trascorre ancora la maggior parte del tempo a pulire e manipolare i dati per renderli utilizzabili a fini analitici. In questo senso la Data Virtualization è un ottimo strumento per rendere i dati aziendali più accessibili e promuovere una cultura della condivisione dei dati, quindi semplificare la fase di preprocessing e lasciare ai Data Scientist tutte le energie da dedicare agli aspetti più analitici ed avanzati.
Big Data Social Media
Valore dei Dati
Volume Varietà Velocità
Trends & Patterns
Numeri Vs Immagini
Dati Vs Istinto
Data Flow nel Business e nei Social Media
Big Data Value Chain
Analisi Predittive
Hadoop, Microsoft Big Data
Big Data landscape 2014
Convergenza: Social Media, Coding, Big Data, Apps, Cloud
Watch full webinar here: https://bit.ly/2MAlOED
In un’era sempre più dominata dal cloud computing, dall’AI e dall’analisi avanzata, può sembrare per lo meno anacronistico che molte organizzazioni facciano ancora affidamento ad architetture di dati costruite prima della fine del secolo.
Fortunatamente questo scenario sta subendo un cambiamento repentino con l’adozione di nuove tecnologie di integrazione dati, come la virtualizzazione dei dati, che forniscono un livello logico, in tempo reale e sicuro di accesso ai dati aziendali. Le diverse sorgenti dati non devono più essere trasferite fisicamente in un nuovo repositorio e trasformate, prima di essere utilizzate dall’azienda. E’ per questo che la virtualizzazione dei dati soddisfa le esigenze di trasformazione dell’architettura e permette la costruzione di un Data Fabric aziendale.
In questa sessione parleremo di:
-Cos'è la virtualizzazione dei dati;
- Come differisce da altre forme di integrazione a livello Enterprise;
- Casi d’uso della Virtualizzazione dei dati: Business Intelligence, Data Science, democratizzazione dei dati, Master Data Management, Dati distribuiti
- Perché la virtualizzazione dei dati si sta espandendo dentro le organizzazioni in Italia;
Internet delle cose ed Internet delle persone stanno generando un enorme quantità di dati. Internet delle cose ed Internet delle persone generano un enorme quantità di informazione.
I Big Data servono a "misurare" la società e ci indirizzano verso una nuova scienza dei dati in grado di prevedere crisi economiche, epidemie e pandemie, distribuzione delle risorse economiche o energetiche, e bisogni.
La gestione logica dei dati come chiave del successo per Data Scientist e Bus...Denodo
Watch full webinar here: https://buff.ly/3Fmc74I
Affinché i progetti di data science abbiano successo, i Data Scientist e i Business Analysts hanno bisogno di accedere a una molteplicità di dati. Tuttavia, consentire l'accesso a tutti i dati tramite un repository centrale integrato è un compito spesso arduo, che può richiedere fino all'80% del tempo del progetto in attività di acquisizione, esplorazione, comprensione e preparazione dei dati.
La Gestione Logica dei dati può aiutare i Data Scientist e i Business Analyst ad accelerare alcune delle attività più tediose e onerose, consentendo loro di concentrarsi sui loro obiettivi e su come i dati consentono di raggiungerli. Poiché la piattaforma di Gestione Logica dei dati dei dati si integra agilmente nell'ecosistema aziendale, i Data scientist o i Business Analyst possono continuare a utilizzare gli strumenti che conoscono, senza dover acquisire nuove competenze per sfruttare compiutamente i dati disponibili.
In questa sessione on-demand, scopriremo insieme come la Gestione Logica dei dati permetta di:
- fornire tutti i dati aziendali, in tempo reale e senza repliche;
- creare e condividere più modelli logici con un semplici operazioni di drag and drop;
- disporre di un catalogo attraverso il quale comprendere facilmente il significato dei dati, le loro relazioni reciproche e la loro origine.
Customer digital identity and consent managementFrancesco Faenzi
Data is the new oil. Una privacy strategy sui customer data è un business enabler. Il Digital Trust è il passo "oltre la privacy" fondato sulla "consegna delle chiavi del forziere della fiducia" nelle mani del cliente stesso:"you are in control of your data".
Big Data e Business Intelligence. Intervento del Prof. Pozzan nell'ambito dell'open day organizzato dalla Fondazione ITS Kennedy di Pordenone, evento del 13 settembre 2014 in cui sono stati presentati i temi per i corsi in partenza a novembre 2014.
Data Strategy per trasformare i dati in asset strategici aziendaliDenodo
Watch: https://bit.ly/3ftTdKr
Il 26 giugno partecipa al Webinar DATA STRATEGY PER TRASFORMARE I DATI IN ASSET STRATEGICI AZIENDALI realizzato da IKN Italy con la collaborazione di Denodo per approfondire i trend tecnologici che indirizzeranno e stanno guidando la Data Strategy delle aziende in tutto il mondo. Nell'era dei Big Data, dell'Intelligenza Artificiale e del Cloud Computing, il volume, l’eterogeneità e la velocità dei dati sono in costante crescita e la sfida, pertanto, diventa quella di poter governare i dati, in modo da facilitare la loro trasformazione in informazioni e conoscenza, dando la possibilità al business di accedervi con agilità e semplicità.
Vuoi sapere come trasformare i dati in asset strategici, affinché l’azienda sia (veramente) Data-Driven?
Partecipa al webinar per rispondere a questa domanda e per scoprire:
- Come Machine Learning e Artificial Intelligence possono semplificare le sfide della gestione dei dati al giorno d’oggi e qual è il ruolo della Data Virtualization in tale semplificazione
- Qual è l'evoluzione delle architetture di Data Provisioning e di Data Management nelle aziende e in che modo il paradigma di Data Fabric entra in gioco
- Come è possibile gestire l'integrazione dei dati in un mondo sempre più ibrido e multi-cloud
- Come possono le aziende monetizzare dati e informazioni, sfruttando e valorizzando un’infrastruttura Data-as-a-Service
- Quale ruolo svolgere il Voice Computing nel futuro dell'analisi dei dati
Digital Transformation: Big Data, User Targeting ed Etica - Project Work Mast...Free Your Talent
Digital Transformation: Big Data, User Targeting ed Etica - Project Work a cura degli studenti del Master ISTUD in Marketing Management Alex Caruso, Federica Ferrara e Riccardo Pavesi
Big Data Social Media
Valore dei Dati
Volume Varietà Velocità
Trends & Patterns
Numeri Vs Immagini
Dati Vs Istinto
Data Flow nel Business e nei Social Media
Big Data Value Chain
Analisi Predittive
Hadoop, Microsoft Big Data
Big Data landscape 2014
Convergenza: Social Media, Coding, Big Data, Apps, Cloud
Watch full webinar here: https://bit.ly/2MAlOED
In un’era sempre più dominata dal cloud computing, dall’AI e dall’analisi avanzata, può sembrare per lo meno anacronistico che molte organizzazioni facciano ancora affidamento ad architetture di dati costruite prima della fine del secolo.
Fortunatamente questo scenario sta subendo un cambiamento repentino con l’adozione di nuove tecnologie di integrazione dati, come la virtualizzazione dei dati, che forniscono un livello logico, in tempo reale e sicuro di accesso ai dati aziendali. Le diverse sorgenti dati non devono più essere trasferite fisicamente in un nuovo repositorio e trasformate, prima di essere utilizzate dall’azienda. E’ per questo che la virtualizzazione dei dati soddisfa le esigenze di trasformazione dell’architettura e permette la costruzione di un Data Fabric aziendale.
In questa sessione parleremo di:
-Cos'è la virtualizzazione dei dati;
- Come differisce da altre forme di integrazione a livello Enterprise;
- Casi d’uso della Virtualizzazione dei dati: Business Intelligence, Data Science, democratizzazione dei dati, Master Data Management, Dati distribuiti
- Perché la virtualizzazione dei dati si sta espandendo dentro le organizzazioni in Italia;
Internet delle cose ed Internet delle persone stanno generando un enorme quantità di dati. Internet delle cose ed Internet delle persone generano un enorme quantità di informazione.
I Big Data servono a "misurare" la società e ci indirizzano verso una nuova scienza dei dati in grado di prevedere crisi economiche, epidemie e pandemie, distribuzione delle risorse economiche o energetiche, e bisogni.
La gestione logica dei dati come chiave del successo per Data Scientist e Bus...Denodo
Watch full webinar here: https://buff.ly/3Fmc74I
Affinché i progetti di data science abbiano successo, i Data Scientist e i Business Analysts hanno bisogno di accedere a una molteplicità di dati. Tuttavia, consentire l'accesso a tutti i dati tramite un repository centrale integrato è un compito spesso arduo, che può richiedere fino all'80% del tempo del progetto in attività di acquisizione, esplorazione, comprensione e preparazione dei dati.
La Gestione Logica dei dati può aiutare i Data Scientist e i Business Analyst ad accelerare alcune delle attività più tediose e onerose, consentendo loro di concentrarsi sui loro obiettivi e su come i dati consentono di raggiungerli. Poiché la piattaforma di Gestione Logica dei dati dei dati si integra agilmente nell'ecosistema aziendale, i Data scientist o i Business Analyst possono continuare a utilizzare gli strumenti che conoscono, senza dover acquisire nuove competenze per sfruttare compiutamente i dati disponibili.
In questa sessione on-demand, scopriremo insieme come la Gestione Logica dei dati permetta di:
- fornire tutti i dati aziendali, in tempo reale e senza repliche;
- creare e condividere più modelli logici con un semplici operazioni di drag and drop;
- disporre di un catalogo attraverso il quale comprendere facilmente il significato dei dati, le loro relazioni reciproche e la loro origine.
Customer digital identity and consent managementFrancesco Faenzi
Data is the new oil. Una privacy strategy sui customer data è un business enabler. Il Digital Trust è il passo "oltre la privacy" fondato sulla "consegna delle chiavi del forziere della fiducia" nelle mani del cliente stesso:"you are in control of your data".
Big Data e Business Intelligence. Intervento del Prof. Pozzan nell'ambito dell'open day organizzato dalla Fondazione ITS Kennedy di Pordenone, evento del 13 settembre 2014 in cui sono stati presentati i temi per i corsi in partenza a novembre 2014.
Data Strategy per trasformare i dati in asset strategici aziendaliDenodo
Watch: https://bit.ly/3ftTdKr
Il 26 giugno partecipa al Webinar DATA STRATEGY PER TRASFORMARE I DATI IN ASSET STRATEGICI AZIENDALI realizzato da IKN Italy con la collaborazione di Denodo per approfondire i trend tecnologici che indirizzeranno e stanno guidando la Data Strategy delle aziende in tutto il mondo. Nell'era dei Big Data, dell'Intelligenza Artificiale e del Cloud Computing, il volume, l’eterogeneità e la velocità dei dati sono in costante crescita e la sfida, pertanto, diventa quella di poter governare i dati, in modo da facilitare la loro trasformazione in informazioni e conoscenza, dando la possibilità al business di accedervi con agilità e semplicità.
Vuoi sapere come trasformare i dati in asset strategici, affinché l’azienda sia (veramente) Data-Driven?
Partecipa al webinar per rispondere a questa domanda e per scoprire:
- Come Machine Learning e Artificial Intelligence possono semplificare le sfide della gestione dei dati al giorno d’oggi e qual è il ruolo della Data Virtualization in tale semplificazione
- Qual è l'evoluzione delle architetture di Data Provisioning e di Data Management nelle aziende e in che modo il paradigma di Data Fabric entra in gioco
- Come è possibile gestire l'integrazione dei dati in un mondo sempre più ibrido e multi-cloud
- Come possono le aziende monetizzare dati e informazioni, sfruttando e valorizzando un’infrastruttura Data-as-a-Service
- Quale ruolo svolgere il Voice Computing nel futuro dell'analisi dei dati
Digital Transformation: Big Data, User Targeting ed Etica - Project Work Mast...Free Your Talent
Digital Transformation: Big Data, User Targeting ed Etica - Project Work a cura degli studenti del Master ISTUD in Marketing Management Alex Caruso, Federica Ferrara e Riccardo Pavesi