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Data Science Lifecycle, le 6 (+1) fasi del processo

La Data Science è un campo di studi interdisciplinare il cui obiettivo finale è estrarre informazione e conoscenza utili da dati strutturati o non strutturati. Non esiste un framework unico e universalmente condivido per definire i processi di Data Science, tuttavia, dal punto di vista tecnico lo standard KDD è quello a cui ci si ispira maggiormente, perché indica l’intero processo di ricerca di nuova conoscenza dai dati.

Cos’è la data monetization e come si implementa in azienda

Lo scopo di tutte le attività che vengono pianificate ed effettuate all’interno di qualunque azienda è quello di creare profitto. L’uso dei dati, in quanto nuovo asset aziendale, mantiene questa linea. Esistono diversi modi di utilizzare i dati aziendali, ed anche in...

Data Mesh: un nuovo approccio architetturale 

Nell’epoca dei Big Data ci troviamo quotidianamente ad affiancare le aziende nella definizione di strategie data driven e ad aiutarle a diventare o a mantenersi competitive nei mercati di riferimento. I dati in questo senso rappresentano un aspetto centrale ed anche...

A cosa serve la Data Science?

L’analisi dei dati è in generale una materia molto ampia e con una storia che rimanda indietro di diversi anni da oggi. Si inizia a parlare di analisi dati già alla fine del 1700 con le prime visualizzazioni grafiche e l’evoluzione di questa materia non solo negli...

IoT Analytics: il valore di applicare il Machine Learning all’IoT 

L’Iot consiste in un sistema formato da dispositivi informatici univoci e interconnessi, capaci di scambiare dati attraverso la rete in maniera autonoma, sfruttando un protocollo di comunicazione. Quando ci si riferisce all’Internet of Things (IoT), infatti, si pensa...

PARTECIPA AL WEBINAR – 5 MARZO 2019

Quanto è importante avere un approccio DataDriven in azienda per rimanere competitivi nella New Economy?

Feb 25, 2019 | DATA GOVERNANCE

Webinar tools and strategy to became a data driven company: Vertica and Data modeling approach – 5 Marzo, ore 16.30

La rivoluzione digitale degli ultimi anni sta iniziando a portare all’interno delle aziende la consapevolezza di quanto sia importante impostare al meglio le proprie strategie, siano esse riguardanti la produzione, marketing o scelte strategiche di altro tipo, cambiando il punto di osservazione e basando le scelte non più soltanto sulle esperienze passate, ma anche e soprattutto sui dati, intesi come dati aggiornati: emerge forte quindi la necessità di avere a disposizione un buon sistema di supporto alle decisioni, un sistema che sia rapido, intuitivo e che sia in grado di dare una visione completa degli andamenti aziendali.

Non sempre all’interno delle aziende è chiaro da subito il potenziale informativo e il valore che verrebbe creato da sistemi di questo tipo, perciò si tende ad avvicinarsi ad esso non con le corrette soluzioni advanced analytics, ma “tappando i buchi” con un approccio additivo, ovvero si tende ad aggiungere risorse e soluzioni, spesso tra loro indipendenti, là dove di volta in volta emergono le necessità. Sfortunatamente questo tipo di efforts crea ambienti che presentano più silos di dati comportando maggiori costi e maggiori sforzi da parte dell’azienda per far fronte all’aumento della complessità dovuta alla gestione di ambienti multipli.

Durante il webinar presenteremo strumenti e metodologie di modellazione del dato orientate alla creazione di soluzioni ad hoc che potranno aiutare nel processo di trasformazione da un’impostazione strategica standard verso una data driven strategy customer oriented.

In particolare verranno presentate due delle più moderne metodologie di data modeling che nascono proprio per la gestione di soluzioni data driven e che, grazie alle loro caratteristiche, sono attualmente le più in voga per questo tipo di soluzioni: parliamo di Data Vault e Anchor Method.

In relazione a queste nuove tipologie di modellazione presentiamo Vertica, un database colonnare flessibile, veloce e scalabile, ottimizzato per le funzionalità relative alle advanced analytics. Tra le diverse tecnologie Bnova sceglie Vertica per le sue caratteristiche descritte nel webinar, perchè è un ottimo strumento per la messa in opera di soluzioni data driven basate non solo su modellazioni classiche, ma anche e soprattutto su modellazioni DV e AM.

Per consultare il dettaglio dell’agenda e iscriversi al webinar visita la pagina dedicata

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