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Argomento scelto: big-data, post trovati: 9

3 motivi per cui dovresti applicare il Machine Learning ai tuoi Big Data

Davide Avella,

Negli ultimi anni, lo sviluppo sul fronte tecnologico ha drasticamente cambiato lo scenario in cui molte aziende si trovano ad operare. Tra sensori, IoT, social media e database ci si è trovati di fronte ad un quantitativo di dati mai visto prima, tanto che Big Data (il nome attribuito a questo fenomeno) è diventato un termine di uso diffuso. Approcciarsi a una novità di così grande portata non è sempre facile, soprattutto perché i Big Data tali e quali non rappresentano la soluzione immediata a nessun tipo di problema: si tratta, insomma, di una risorsa di valore, ma che va saputa usare e analizzare per trarne un vantaggio.

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4 casi d'uso di analisi predittive realizzate grazie ai Big Data

Gianluca Parlangeli,

Cambiare significa evolvere, e saperlo fare anche in corsa vuol dire essere in grado di sopravvivere.

Nel V secolo a.C. Eraclito concentrò questo principio evolutivo in due semplici parole: "Panta Rei", ossia il divenire come naturale conseguenza dell'essere, anticipando di svariate centinaia di anni le regole della Digital Transformation.

Nella Digital Era il cambiamento assume infatti ritmi sempre più serrati e di conseguenza un’importanza ancora più marcata per le imprese che oggi sono alla ricerca di un'offerta innovativa da proporre al consumatore.

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Non stai ancora utilizzando l’Intelligenza Artificiale per gestire i Big Data?

Davide Avella,

Grazie all’Internet 2.0, nel giro di appena una decade il mondo dell’informazione ha visto la nascita di connessioni sempre più intricate e veloci, che riescono a far “parlare” tra di loro i dispositivi più disparati come smartphone e orologi, oppure automobili e frigoriferi. Queste connessioni generano enormi quantità di dati, i Big Data, che non sono gestibili attraverso le sole capacità umane. Per riuscire a ricavare informazioni utili e significative da questi dati è necessario avere a disposizione le tecnologie e i processi adeguati.

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5 colossi del business che si sono evoluti grazie ai Big Data

Davide Avella,

 

Il problema non è trovarli, perché in realtà ne siamo letteralmente sommersi. Il problema, semmai, è imparare a capirli. I dati sono ovunque e non è più un mistero  che sono diventate potenze mondiali sono quelle che sono riuscite a utilizzarli a proprio vantaggio. I nomi di Google, Amazon, Apple e Facebook, per citare soltanto i più noti, dovrebbero dirti qualcosa...  Ma la consapevolezza si sta diffondendo anche tra chi non è un colosso: già tre anni fa, uno studio di Accenture evidenziava come le imprese con progetti sui Big Data in corso fossero soddisfatte dei risultati nel 92% dei casi, e come l'89% dei dirigenti considerasse i dati “molto importanti” o “estremamente importanti” per la propria azienda. In Italia, secondo l'Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano, lo scorso anno sono stati investiti 1,1 miliardi di euro per acquistare soluzioni di analytics dei big data, tra software, servizi e infrastrutture abilitanti (capacità di calcolo, server e storage), con un incremento del 22% rispetto al 2016.

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Le 3 ricette dell'IoT per migliorare la Big Data Analytics

Davide Avella,

Nelle ricette che utilizzano l'Internet of Things vanno a mescolarsi alcuni ingredienti oggi molto importanti: dispositivi, dati e connettività. Ma, come gli chef ben sanno, a seconda dell'origine della materia prima, dei dosaggi e delle modalità di preparazione, gli esiti delle ricette possono essere molto diversi. E chissà quante combinazioni diverse possono scaturire dagli almeno 50 miliardi di oggetti connessi che, secondo una nota stima di Cisco, si conteranno nel 2020 su scala planetaria: tecnologie da polso come gli smartwatch e i bracciali per il fitness, o domestiche come gli smart speaker e i termostati controllati da remoto, ma anche sistemi di controllo e automazione industriale, droni, robot e sensori.

Indubbiamente l'IoT sta contribuendo alla crescita tumultuosa dei Big Data, ma dove vanno a finire questi impetuosi flussi di input e informazioni? Detto banalmente: a che cosa possono servire, qual è il loro valore?

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Big Data Scientist: il timoniere che guida le aziende in acque sicure

Davide Avella,

Nell'oceano dei dati si può navigare senza paura, raggiungendo la meta desiderata o scoprendone di nuove, ma si può anche rischiare il naufragio. Perché quelli di oggi non sono semplici dati ma Big Data, masse di input eterogenei, incredibilmente più voluminose di quelle prodotte in passato e anche più complesse da interpretare. Ma c’è chi ci aiuta a restare galla: il Big Data Scientist.

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Qual è la differenza tra Big Data e Business Intelligence?

Davide Avella,

So chi sei. Dove vivi, cosa mangi, dove sei stato in vacanza e quando torni da lavoro. Cittadino della Digital Era, io ti conosco: è tutto scritto, da Te!

Oggi, di fatto, sul pianeta Terra ci sono circa 7,5 miliardi di fonti che continuano a produrre informazioni, a generare un flusso continuo e costante di dati, sempre più spesso reperibili online. Senza considerare il contributo delle fonti “inanimate”, come macchinari o sensori, che inviano senza sosta numeri e dati ai sistemi aziendali: sono questi i famosi Big Data? E cosa significa Business Intelligence? Infine, qual è la differenza tra Big Data e Business Intelligence?  Vediamo di fare un po’ di chiarezza!

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Che cosa sono i Big Data e come possono aiutare le imprese?

Davide Avella,

Il termine Big Data descrive l'ampio volume di dati, sia strutturati che non strutturati, che raggiungono quotidianamente le aziende in un flusso continuo. Ma non è (solo) la quantità dei dati che è importante: quello che conta è ciò che le organizzazioni riescono a fare con queste informazioni. I Big Data possono infatti essere studiati e analizzati in modo da guidare le decisioni aziendali verso le azioni strategiche migliori.

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Big Data e Sentiment Analysis: come beneficiare dei Social Big Data

Gianluca Parlangeli,

Oggi puoi comunicare ciò che pensi facendo arrivare la tua opinione a un pubblico veramente ampio. Basta una connessione internet e un account a un qualsiasi social network: e così decine di amici, centinaia di contatti, migliaia di follower possono sapere tutto quello che hai da dire.

Le aziende hanno imparato che le persone sono più naturali e tendono a mentire di meno quando parlano spontaneamente: analizzare tutta questa enorme mole di informazioni proveniente dal web può quindi risultare più efficace dei tradizionali metodi di indagine e analisi di mercato!

Ma come i Big Data e la loro analisi possono aiutare in concreto le aziende?

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