The Big Data
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Cosa sono e dove vengono usati
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Big Data e la forza degli eventi - Intervento di Lieto
Speech di Lieto per l'evento "Big Data e la forza degli eventi" http://www.comunicareonline.it
Digital Transformation: Big Data, User Targeting ed Etica - Project Work Mast...
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 per Madee 7 at Digital Accademia
Slides di accompagnamento alla lezione sui Big Data tenuta il 20/4/2015
Massimo Rosso - Social Media e Prodotti TV: esperienze di "Extended Audience"...
Nell'ambito della discussione circa i Big Data e l'analisi delle conversazioni CrossMediali correlate agli eventi televisivi, appare di estremo interesse l'approfondimento dell'opportunità' di utilizzo, dei pericoli, e dei ritorni del cosiddetto "canale di ritorno" abilitato dai social media in internet. A seguito della mancata affermazione del flusso informativo proveniente dai decoder (apparati che hanno caratterizzato la transizione al Digitale Terrestre), le moderne media company italiane sono attualmente impegnate a valutare i potenziali ritorni derivanti dall'accesso, trattamento ed analisi delle informazioni pubblicate, in primis, sulle piattaforme di social networking. Il presidio del nuovo "canale di ritorno" così definito promette di abilitare analisi di marketing innovative e valutazioni delle performance di prodotto di elevata puntualità ed affidabilità; in una parola vantaggio competitivo. L'intervento proposto illustrerà, dal punto di vista del Dipartimento ICT di RAI, le esperienze di recente conduzione (sperimentazione di strumenti di "extended audience" in occasione ad esempio del Festival di San Remo) ed approfondirà i principali elementi da considerare per una pertinente gestione dei rischi potenziali.
Big Data, Bigger Practices
Le slides della lezione tenuta alle startup Working Capital: tutto quello che avreste voluto sapere sui big data con i casi di studio di AIDA Monitoring
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Big Data, Bigger Practices
Le slides della lezione tenuta alle startup Working Capital: tutto quello che avreste voluto sapere sui big data con i casi di studio di AIDA Monitoring
Big data, bigger practices
Cosa sono i big data?
Come possono essere tasformati in actionables?
Come si muove AIDA Monitoring in quest'ambito?
Le risposte nelle slides della nostra lezione da mentor per il Working Capital Accelerator.
Introduzione alla Virtualizzazione dei Dati
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;
BIG DATA, un grande potenziale da sfruttare (da Sistemi&Impresa, Dicembre 2015)
Secondo Keen Consulting e Texor la grande mole di informazioni disponibili è estremamente necessaria in un mercato sempre più competitivo
Zeebra big dataanalytics_v1.1
Business Intelligence | Big Data | Analytics. Una sintesi dei pricnipali concetti e metodi che li sottendono.
SMAU Milano 2019 - La vita dei dati per raggiungere gli obiettivi di business...
Perché le aziende devono arrivare all’utilizzo della Business Intelligence? E da dove bisogna partire?
La corretta lettura del dato, e delle informazioni, porta alla definizione e alla verifica degli obiettivi aziendali e alla possibilità di raggiungere un’elevata percentuale di successo di quest’ultimi.
Una delle principali cause di errore, e in alcuni casi di fallimento, di un’azienda è l’essersi posti degli obiettivi non specifici, misurabili, raggiungibili, realistici e determinati.
Il workshop ha l'obiettivo di mostrare come oggi sia possibile costruire un processo efficiente: per poter definire degli obiettivi raggiungibili è importante capire l’importanza dei dati. Viviamo in un’epoca in cui la mole dei dati raccolti, e che ancora si possono raccogliere, è incredibile. Ma come si fa? Che percorso deve fare il dato per essere raccolto, salvato e poi letto?
Come possiamo fare a raccogliere i nostri dati nel modo corretto, per poi essere trasformati in informazioni utili per la definizione e il raggiungimento dei nostri obiettivi? Qual è la vita più "sana” per i nostri dati per poter essere davvero utili?
Big data segnali dal futuro
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.
Next future bi
Trasformazione digitale e gestione strategica delle attività attraverso l'analisi e l'interpretazione dei dati.
Data Governance at work
Edward William Gnudi - Indipendentemente dal percorso intrapreso da ogni realtà, le chiavi principali di successo per la Data Governance sono trasparenza e chiarezza del processo e degli asset coinvolti. Con l’avvento dei Big Data i classici framework proposti non bastano più. Occorrono standard e best-practice che rendano chiaro e accessibile un modello unico che centralizzi la gestione di Data Warehouse e Data Lake. Verrà presentato un caso reale che dimostra come la modellazione dei dati ha permesso a tutti i Business User di comprendere l'intero patrimonio informativo a disposizione.
Strategie d'Integrazione dei dati per un mondo ibrido e multicloud
Watch full webinar here: https://bit.ly/2FPwmfN
In questo contesto la virtualizzazione dei dati riveste un ruolo strategico nelle architetture multicloud, garantendo agli utenti aziendali un accesso controllato a tutti i dati, indipendentemente dalla loro localizzazione, in modo semplice e veloce. Al contempo aggiunge la semantica e la governance, necessaria nei moderni ambienti di dati e garantendo il controllo locale ai "proprietari dei dati"e il rispetto delle normative locali sulla privacy e la protezione dei dati.
Unisciti a noi per capire come la tua azienda può affrontare e superare le sfide insite nell’adozione di un modello Cloud/Multi-Cloud e conoscere le Best Practice per una corretta gestione dei dati e dei costi in un tale modello.
In questa sessione approfondiremo:
- Le sfide che le organizzazioni devono affrontare quando adottano strategie di dati multi-cloud
- Come la Piattaforma di virtualizzazione dei dati di Denodo fornisce un livello di accesso ai dati controllato per tutta l'organizzazione
- Le diverse architetture multi-location che possono massimizzare il controllo locale sui dati, rendendoli comunque facilmente disponibili
- Come le organizzazioni hanno beneficiato dell'utilizzo della piattaforma Denodo nelle architetture multi-cloud
Customer digital identity and consent management
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 data analitycs come e cosa fare dei dati raccolti
The presentation describe how Big Data generate and how to manage them. Having data means having information
2014 ottobre Big Data per Madee 6
Slide a supporto della lezione sui Big Data per Madee 6 presso Digital Accademia
Il data warehouse nella business intelligence
Che cos'è il data warehouse, come si contestualizza nella business intelligence, quali sono i suoi rapporti con i sistemi ERP.
Forze dirompenti dell'IT, 3za piattaforma
Evoluzione delle forze dirompenti dell'IT che convergono nella 3za piattaforma
Maurizio Ciraolo, Priscila Ferreira | Come introdurre un sistema di Portfolio...
L’introduzione in azienda di un sistema di Project Portfolio Management (PPM), per la gestione “integrata” di insiemi di progetti, coinvolge molti aspetti che trascendono il solo software da adottare.
Grazie all’esperienza di oltre 20 anni e l’implementazione di varie tipologie di sistemi in centinaia di clienti differenti, proveremo ad analizzare quali sono gli elementi a cui porre attenzione e i possibili rischi da gestire nell’introduzione di un sistema di PPM.
Vedremo poi quali driver tenere sotto controllo nella scelta del software, nella sua configurazione e nella successiva gestione.
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The Big Data
- 2. COSA SONO? È importante iniziare con il dire che lo stesso termine Big Data è alquanto fuorviante. La traduzione grandi dati o grossi dati, infatti, fa pensare all’enorme quantità di dati oggi disponibili in diversi settori e porta a concludere che per rivoluzione Big Data si intendono le opportunità oggi disponibili di avere così tante informazioni al servizio business. La vera rivoluzione a cui ci si riferisce parlando di Big Data non è questa, quanto la capacità di usare tutti queste informazioni per elaborare, analizzare e trovare riscontri oggettivi su diverse tematiche.
- 3. CARATTERISTICHE Secondo uno studio del 2001, l'analista Doug Laney aveva definito il modello di crescita come tridimensionale, composto da: ● Volume ● Varietà ● Velocità Con il tempo, sono state introdotte altre caratteristiche quali: ● Veridicità ● Valore ● Variabilità ● Complessità
- 4. DOVE VENGONO USATI CASO SOCIAL MEDIA
- 5. DOVE VENGONO USATI CASO GOOGLE
- 6. VANTAGGI E SVANTAGGI SVANTAGGI ● Diffidenza delle aziende a condividere i dati ● Violazione della privacy VANTAGGI ● Utilizzo in tutti i settori ( non solo in informatica ) ● Previsione di eventi significativi ● Velocizzazione delle analisi dei dati