Big Data Analytics

La mancanza di data maturity limita il successo delle organizzazioni

La mancanza di data maturity limita il successo delle organizzazioni

Un sondaggio di HPE indaga sui gap strategici, organizzativi e tecnologici che le organizzazioni devono colmare per poter sfruttare la data maturity come risorsa strategica.  »

Google Colab: ambiente di lavoro pronto e gratuito per Data Science

Google Colab: ambiente di lavoro pronto e gratuito per Data Science

Come attivare un account su Google Colab, organizzare file e progetti nei suoi notebook e cominciare a lavorare in un ambiente per data science pronto all'uso, che non richiede installazioni e configurazione ma si usa interamente da browser.   »

Giuseppe Maggi // 17.01.2023
Sempre più Paesi europei sono interessati agli Open Data

Sempre più Paesi europei sono interessati agli Open Data

L’Open Data Maturity Report 2022 di Capgemini mostra che l'85% dei 27 paesi dell'UE si sta preparando a monitorare e misurare il livello di riutilizzo dei dataset che potrebbero avere un elevato impatto economico e sociale.  »

Come costruire layout web per le data app con Python e Streamlit

Come costruire layout web per le data app con Python e Streamlit

Come realizzare interfacce grafiche accattivanti e interattive per applicazioni Python, usando Streamlit. Esempi di grafici per dashboard, stili html e layout   »

Giuseppe Maggi // 15.12.2022
Analisi e automazione dati Excel in Pyton con la libreria Pandas

Analisi e automazione dati Excel in Pyton con la libreria Pandas

Come creare procedure di analisi e automazioni in Python su dati provenienti in cartelle Excel, grazie alla libreria Pandas: due esempi di casi d'uso   »

Giuseppe Maggi // 25.11.2022
Il mercato italiano dei Big Data cresce del 20%: ora vale 2,41 miliardi di euro

Il mercato italiano dei Big Data cresce del 20%: ora vale 2,41 miliardi di euro

"La sfida di chi ha avviato sperimentazioni o progetti di Advanced Analytics ora è l’industrializzazione dei processi”, sottolinea l'Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano   »

Francesco Destri // 11.11.2022
Data analytics self-service: 5 consigli per sfruttarne il potenziale

Data analytics self-service: 5 consigli per sfruttarne il potenziale

Le organizzazioni stanno accelerando la loro capacità di prendere decisioni basate sui dati offrendo funzionalità di analisi direttamente agli utenti aziendali. Ecco come farlo bene  »

Data storytelling: una competenza chiave per il processo decisionale basato sui dati

Data storytelling: una competenza chiave per il processo decisionale basato sui dati

Grazie al data storytelling i leader IT trasmettono informazioni utili dai dati della propria organizzazione devono imparare a raccontare storie avvincenti con i dati, enfatizzando il contesto e la narrazione.  »

I dati sono utili solo se le persone che li interpretano sono intelligenti

I dati sono utili solo se le persone che li interpretano sono intelligenti

Forse non abbiamo bisogno di più dati, ma di persone che comprendano i dati che già abbiamo e il loro valore in un contesto aziendale.  »

Suggerimenti degli esperti per l’assunzione di data scientist

Suggerimenti degli esperti per l’assunzione di data scientist

Mancano esperti di data science per soddisfare tutte le esigenze di analisi dei dati delle aziende, e quelli disponibili vengono contesi dai big della tecnologia che possono offrire compensi a sei cifre. Come uscire da questa empasse?   »

Come sbloccare il valore nascosto dei dark data

Come sbloccare il valore nascosto dei dark data

È probabile che la maggior parte dei dark data che raccogliete, dalle comunicazioni umane ai registri delle macchine, si stia accumulando senza che riusciate a valorizzarne il potenziale. Una buona governance e l'IA possono però aiutare.  »

Data visualization: presentare i dati per il processo decisionale

Data visualization: presentare i dati per il processo decisionale

La data visualization è la presentazione dei dati in un formato grafico per facilitare la comprensione di tendenze, valori anomali e modelli nei dati.  »

Come valutare se la strategia dati è in linea con il business

Databricks analizza i tre pilastri tecnologici fondamentali su cui le aziende dovrebbero concentrarsi quando cercano di sviluppare una strategia dati di successo.  »

I data lakehouse offrono alle aziende un vantaggio nell’analisi dei dati

I data lakehouse offrono alle aziende un vantaggio nell’analisi dei dati

Unendo la struttura dei data warehouse e la flessibilità dei data lake, i data lakehouse si stanno dimostrando strumenti versatili per ottenere il massimo dai dati che si desidera raccogliere.  »

I primi passi per creare un centro di eccellenza cloud

I primi passi per creare un centro di eccellenza cloud

La creazione di un centro di eccellenza cloud vi aiuterà a formalizzare e centralizzare la strategia cloud della vostra azienda. Ecco i primi passi da compiere.  »

Trasformazione dei dati: dove (e cosa) sbagliano le aziende

Trasformazione dei dati: dove (e cosa) sbagliano le aziende

Molte organizzazioni continuano a faticare nella trasformazione dei dati e, per diventare data-driven, devono impegnarsi a trattare i dati come un prodotto e a trasformare la propria cultura  »

Le 15 migliori piattaforme di data management (DMP) per il marketing

Le 15 migliori piattaforme di data management (DMP) per il marketing

Le piattaforme di gestione dei dati aiutano le aziende a raccogliere e gestire i dati da un'ampia gamma di fonti e sono sempre più importanti per le campagne di vendita e marketing incentrate sul cliente  »

I migliori 8 strumenti di analisi predittiva a confronto

I migliori 8 strumenti di analisi predittiva a confronto

Gli strumenti di analisi predittiva analizzano i dati per “divinare” l’andamento futuro dell’attività aziendale. Come scegliere lo strumento più adatto alle proprie esigenze? Ecco una panoramica sulle opzioni oggi disponibili  »

Alternative data: i 5 costi nascosti da tenere sott’occhio

Alternative data: i 5 costi nascosti da tenere sott’occhio

Gli alternative data offrono alle aziende l'opportunità di ottenere un vantaggio competitivo, ma i costi per integrarli nei flussi di lavoro aziendali potrebbero essere maggiori di quanto si pensi.  »

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