Corso Big Data: concetti base

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).

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

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

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Corso - Big Data - essentials

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