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Un fattore decisivo dell'analisi dei dati è la #DataVisualization. La comunicazione visiva è infatti fondamentale per tradurre il dato in qualcosa di immediato. Tableau può rappresentare il dato rendendolo facilmente comprensibile ad un pubblico vario. hubs.ly/Q01wr3nT0

La #DataLiteracy rappresenta il primo passo nell'estrazione dei dati, cioè riuscire a comprendere ed interpretare i dati nel loro contesto. Per farlo sono necessarie risorse tecnologiche e competenze professionali hubs.ly/Q01xlYsn0

Grazie all’impiego delle reti neurali profonde, il Deep Learning consente di correlare i dati con una capacità di elaborazione di gran lunga superiore rispetto ai sistemi di apprendimento automatico delle precedenti generazioni. hubs.ly/Q01xtqTX0

Nelle definizioni di data warehouse c'è una costante: è un sistema di dati concepito per essere interrogato dalle applicazioni che, grazie all'analisi dati, estraggono valore informativo utile a supportare e migliorare i processi e le decisioni aziendali. hubs.ly/Q01xtD4x0

Cos'è il #VisualStorytelling? E' l'arte di rendere in forma grafica ed immediata un concetto complesso superando la freddezza della BI e rendendo gli stessi concetti accessibili e di più rapida comprensione. Scarica l'infografica. hubs.ly/Q01xCWPj0

#DataIngestion: ci riferiamo ad una tecnologia che aiuta le organizzazioni a gestire un volume di dati sempre più ingente e complesso che può generare un valore aggiunto all'interno dei processi. Dal nostro blog hubs.ly/Q01xHm0W0

I #DSS #DecisionSupportSystem sono software capaci di fornire informazioni utili ai processi decisionali dei decision maker in ottica #datadriven in modo veloce e versatile. Scopri in questo articolo le fasi operative e gli aspetti tecnici da affrontare hubs.ly/Q01xQn380

Pilastro della #DataGovernance è la #DataPreparation che garantisce consistenza delle informazioni e #dataquality. Soprattutto con l’introduzione della Self-Service Business Intelligence e la necessità di una democratizzazione degli strumenti di analisi. hubs.ly/Q01xQKRq0

Dadiverso tempo si parla di #smartcity, città intelligenti. Il concetto di “smart” in realtà molto spesso viene usato in modo errato. Quali sono i principi tenuti in considerazione per definire una città #smart? hubs.ly/Q01y5NWM0

Impostare una #DataVisualization di successo offre agli utenti di business la possibilità di comprendere concetti complessi e di poterli applicare nella propria attività quotidiana e decisionale. hubs.ly/Q01y6N4s0

Il #MachineLearning oggi sta vivendo una fase di grande fortuna critica e tecnologica. E' implementato in tantissime applicazioni di analisi dei dati, ma il suo straordinario potenziale è sicuramente ancora largamente da esplorare. hubs.ly/Q01yfJz40

Cosa sono e in cosa si differenziano OLAP e OLTP? Estrarre un numero significativo di informazioni dai dati a disposizione per le aziende digitalizzate è fondamentale per avere un business di successo. Vediamo le differenze fra i due processi hubs.ly/Q01yppDv0

BNova propone una guida al processo analitico "Le 6(+1) fasi del processo di #DataScience": dalla definizione del problema alla soluzione pratica. I progetti di DS ricoprono infatti un ruolo importantissimo nelle aziende di ogni settore e dimensione. hubs.ly/Q01ysp0y0

Tecnologia presente nella nostra quotidianità, l'#IntelligenzaArtificiale si ritrova nei semplici assistenti domestici come nei più complessi sistemi di robotica industriale. Ma le macchine sono in grado di pensare? Le differenze tra AI debole e forte hubs.ly/Q01yyKjf0

Le figure del #DataEngineer e del #DataScientist sono strettamente legate, ma quali capacità caratterizzano il Data Engineer? In che modo il suo lavoro si integra e al contempo differisce da quello del Data Scientist? hubs.ly/Q01yTMtc0

L' #IoT diffuso ha permesso alle aziende di avere molti dati a disposizione, il primo passo per pianificare un’attività analitica ed applicare modelli di #MachineLearning. Rimane comunque difficile tracciare un percorso univoco per tutte le aziende. hubs.ly/Q01yXlhV0

Come estrarre il valore dai dati generati incessantemente dai dispositivi interconnessi? #BigData, #AdvancedAnalytics e #BI necessitano di metodologie, strumenti all’altezza della situazione. #ETL rientra tra i processi tecnologici più utili in tal senso. hubs.ly/Q01z1g7w0

Ma quali sono le differenze tra machine learning e deep learning? #MachineLearning (ML) e #DeepLearning (DL) sono due tecniche che rientrano sotto il termine ombrello dell’ #intelligenzaartificiale. Vediamole in questo articolo. hubs.ly/Q01zbmcT0

In questo webinar abbiamo trattato il tema del #monitoring e #analisipredittiva, di quanto sia importante avere un Data Hub per gestire grandi quantità di dati derivanti da fonti diverse, semplice da interrogare e in grado di rispondere near-real time. hubs.ly/Q01zdrpk0

Mantenere i propri clienti è meno costoso di trovarne nuovi, e per rendere un cliente soddisfatto nel proprio rapporto con l’azienda, fondamentale è che la sua esperienza sia buona: il leitmotiv dev'essere ottimizzare la customer care. hubs.ly/Q01zjvW20