Corso - Big Data - essentials

Strumenti e utilizzo dei big data al servizio delle decisioni strategiche

  • Presenziale
  • Full immersion
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2 giorni (16 Ore)

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1.590,00 € +IVA
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I Big Data permettono efficacemente, grazie al controllo di informazioni e dati, di ottimizzare le prestazioni operative dell'azienda e quindi di rafforzare i suoi vantaggi competitivi. Se per alcuni di noi i Big Data rimangono un concetto impreciso, per altri si aprono già le strade per molte applicazioni. Il corso fa luce sugli usi e le tecnologie associate ai Big Data e risponde alle domande sulla sua implementazione all'interno dell'azienda o nella forma in Cloud DaaS (Data as a Service).

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Per chi

A chi è rivolto

  • Manager di Business Unit
  • Data Analyst
  • Digital Manager
  • Sales Manager
  • Data Scientist di nuova nomina e/o provenienti da altre funzioni aziendali
  • IT Manager
Programma

Programma del corso

Dai Dati ai Big Data

  • Principi e sfide di Big data
  • Le 5V di Big Data: Volume, Velocità, Varietà, Veridicità, Valore
  • Raccolta ed elaborazione di dati strutturati, semi-strutturati e non-strutturati
  • Trasformazione dei dati in informazioni: dall'analisi dei report all'analisi predittiva.
  • Creazione di valore dai dati: esempi di monetizzazione
  • Gestione del ciclo di vita dei dati: dall'acquisizione alla governance

Alcune delle principali applicazioni dei Big Data in azienda

  • Commerciale: adattare e personalizzare l'offerta; proporre azioni commerciali istantanee; monitorare la concorrenza e adattarsi rapidamente
  • Soddisfazione del cliente: conoscere in tempo reale il comportamento e la soddisfazione dei clienti
  • Comunicazione digitale: monitorare e analizzare conversazioni online; gestire la reputazione elettronica; costruire e sviluppare la reputazione e la visibilità dell'azienda
  • Marketing digitale: ottimizzare le prestazioni del sito; personalizzare la relazione; integrazione col mondo social (Google, Twitter, Youtube,…); profilazione dei consumatori: DNA digitale
  • Sicurezza informatica (log studio): identificazione di tentativi di attacco
  • Riepilogo dei criteri di successo per un progetto Big Data e molte cause di errore

Realizzare un progetto di Big Data

  • Mappatura dei bisogni: elementi da considerare
  • Comprendere gli elementi fondamentali delle principali tecnologie 
    • Archiviazione dei dati da elaborare: Data Lake
    • Tipologie di database NoSQL
    • Hadoop: un modello di elaborazione dati distribuito (HDFS, YARN, MapReduce ...)
  • Implementare i Big Data: 3 approcci metodologici
    • Soluzione on-premise
    • Implementazione di piattaforme Big Data in cloud
    • Soluzione locale distribuita: Hortonworks, MapR, Cloudera
    • Gli approcci a confronto: difficoltà tecniche e precauzioni da prevedere (metriche di qualità, sicurezza, ...)
  • I principali player di mercato: le piattaforme cloud pubbliche di Big Data a confronto
    • IBM Analytics
    • Amazon Web Services (piattaforme di archiviazione e analisi dei dati)
    • Google Big Data
    • Big data di Microsoft Azure

La qualità e sicurezza del dato

  • Best practice di governance dei dati
  • Qualificazione dei dati (temporali, contestuali, collegamenti ad altri dati ...)
  • Formati aperti e proprietari
  • Arricchire i propri dati con Open Data / WiKiData
  • Sicurezza dei dati e privacy
    • GDPR e Big Data
    • Raccomandazione dell'International Cloud Security Alliance (CSA)
    • Panoramica dei mezzi tecnici di sicurezza dei dati e accesso al data center (crittografia e Data Loss Prention: prevenzione della perdita di dati ....)

Il futuro prossimo: impatto dei Big Data su prodotti/servizi e processi aziendali

  • Evoluzione delle fonti di dati (IoT, mobilità ...)
  • Revisione dei processi aziendali
  • Impatti sulle competenze dei team IT esistenti
  • Nuovi ruoli (Data Scientist, Data Steward ...) e nuove competenze da acquisire
  • Ruolo dell’Information System di fronte all'ascesa dei Big Data e alle attività digitali dell'azienda
Obiettivi

Obiettivi del corso

  • Comprendere le problematiche e i principi chiave dei Big Data
  • Familiarizzare con le specifiche applicazioni Big Data
  • Identificare le competenze per migliorare il coinvolgimento nei progetti Big Data
Esercitazioni

Esercitazioni

  • Esempi pratici di applicazioni di Big Data in azienda
  • Big Data e progetti aziendali

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  • Dal 01 ott al 02 ott 2020
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  • Dal 05 ott al 06 ott 2020
    Roma
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  • Dal 12 nov al 13 nov 2020
    Milano
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