Advanced Analytics
e
Intelligenza Artificiale

BigData & Analytics, patrimonio da valorizzare

Le aziende dispongono, spesso, di un patrimonio dati pregresso di notevoli dimensioni che, insieme alla disponibilità dei nuovi canali social e cloud, può crescere e raggiungere dimensioni impensabili fino a qualche anno fa: i cosiddetti BigData.
Tali informazioni possono essere analizzate per ottenere nuovo valore contestualizzando i classici dati strutturati (facilmente gestibili con i comuni DBMS relazionali) con nuove fonti non strutturate e semi-strutturate come, ad esempio, i dati social e i dati provenienti da sensoristica (Internet of Things).

L’analisi di questi dati consente alle aziende di individuare nuove insight che possono migliorare e guidare il business come, ad esempio:

  • la creazione di “modelli” sui clienti che si auto-aggiornano in base alle scelte commerciali degli stessi e che sono in grado di suggerire i migliori prodotti da proporre;
  • analisi dell’interesse e del sentimento che gli utenti dei principali social possono esprimere nei confronti di un’azienda con suggerimenti dei prodotti da proporre in base ai gusti degli stessi e delle loro cerchie di amicizie;
  • analisi del funzionamento di un parco macchine (sia esso informatico che di altro tipo) con prevenzione automatica di guasti, gestione degli allarmi e suggerimenti per l’ottimizzazione delle risorse; etc.

Strumenti e metodologie

Per analizzare queste grandi quantità di dati e per trarre da essi valore è possibili utilizzare sia i classici strumenti di Busines Analytics (es. Data Warehouse, BI Suite, …), sia i più evoluti strumenti basati su algoritmi di Intelligenza Artificiale (Machine Learning, Deep Learning,…) scegliendo quello più adatto al caso d’uso da implementare. Non sempre, infatti, le tecnologie di “moda” sono quelle più adatte. Allo stesso modo, la scelta dello strumento di storage (Hadoop, NoSQL database, NewSQL database, …) deve essere basato sulla tipologia dei dati da elaborare e dalle analisi che si vogliono fare sugli stessi: la scelta sbagliata dello strumento può portare al fallimento di un progetto.

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Tecnet Dati, da sempre attiva nella gestione, nel governo e nella valorizzazione del patrimonio dati delle aziende, ha maturato un’esperienza significativa nella gestione e nell’elaborazione di Big Data sia utilizzando gli strumenti già presenti in azienda, sia affiancandone di nuovi quali, ad esempio, file system distribuiti (i.e. Hadoop) che database NoSQ  (i.e. MongoDB, Cassandra, Neo4J,…).

Tecnet Dati è in grado di operare sia a livello di analisi che di implementazione del cosiddetto “Data Lake” progettando sia l’infrastruttura tecnologica sia la parte analytics, seguendo così il cliente in tutto il processo di Data Governance.

Il nostro intervento:

  • valorizzazione dell’intero patrimonio dati di un’azienda suggerendo nuovi insight per migliorare il business della stessa;
  • analisi del patrimonio dati pregresso dell’azienda per individuare il valore di business che esso rappresenta e sua integrazione con i principali Big Data Source (social, IoT,…)
  • analisi, progettazione e implementazione ottimizzata del Data Lake aziendale con definizione delle procedure di ingestion dei dati e di fruizione degli stessi;
  • analisi, progettazione e implementazione delle analytics utilizzando strumenti di business intelligence, intelligenza artificiale e algoritmi scritti ad hoc;
  • formazione e supporto alle funzioni aziendali di data e database administration;
  • integrazione dei Big Data con le basi dati tradizionali e con gli strumenti di Data Warehouse (ETL, data virtualization, data visualization) già presenti in azienda;
  • impostazione di metodologie aziendali per la progettazione, l’implementazione e il governo del Data Lake e per analizzare in modo corretto in esso contenuti;
  • supporto per l’utilizzo dei principali strumenti di elaborazione distribuita basata su Hadoop (HDFS, HIVE, PIG, IMPALA, ….) e per l’utilizzo dei principali database NoSQL (MongoDB, Cassandra).

Tecnet Dati aiuta le aziende ad utilizzare meglio i propri dati utilizzando, se possibile, gli strumenti già disponibili.
Nel caso in cui la loro introduzione porti ad un reale incremento del valore del business aziendale, Tecnet Dati potrà suggerire alle aziende l’introduzione di nuovi strumenti la scelta dei quali avverrà in base ai requisiti e alle necessità del cliente.



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