In diversi contesti, in cui si affronta il tema dell’innovazione e della trasformazione digitale, il termine Big Data è usato, e spesso anche abusato.
Gli esempi di Big Data sono molti nella pratica. Dai dispositivi connessi ai social network, dai satelliti al web, l’esplosione della mole di dati a disposizione e l’evoluzione delle tecnologie per raccoglierli, gestirli e analizzarli ha aperto nuovi scenari e interessanti opportunità per le aziende.
I dati del futuro – e in alcuni casi già di oggi – diventeranno il principale elemento abilitante di una enorme rivoluzione tecnologica se ben applicata.
Obiettivi
Al di là del significato di Big Data che affronteremo all’inizio del corso, in questo percorso cercheremo di rendere più concreto questo messaggio attraverso esempi specifici utili alle aziende.
Programma
Introduzione ai BIG DATA
Lezione 1.1 Introduzione
Lezione 1.2 Cosa sono i Big Data
Lezione 1.3 La storia dei Big Data
Lezione 1.4 le tipologie di Big Data
Lezione 1.5 Il ruolo dei Big Dat
I BIG DATA Analytics
Lezione 2.1 Cosa sono i Big Data Analytics
Lezione 2.2 Impostare un progetto di Big Data Analytics
Lezione 2.3 Il valore del mercato Analytics
Lezione 2.4 Le competenze necessarie per gestire un progetto
Lezione 2.5 I tipi di analysis
L’architettura di dati
Lezione 3.1 L’architettura di dati per favorire l’innovazione secondo Mckinsey
Lezione 3.2 Creare l’architettura di dati rivoluzionaria
Lezione 3.3 Dalle piattaforme dati on-premise a quelle basate su cloud
Lezione 3.4 Dal batch all’elaborazione dei dati in tempo reale
Lezione 3.5 Dalle soluzioni commerciali alle piattaforme modulari best-of-breed
Lezione 3.6 Dall’accesso ai dati da punto a punto a quello disaccoppiato
Lezione 3.7 Da un magazzino aziendale a un’architettura basata su dominio
Lezione 3.8 Dai modelli di dati rigidi agli schemi di dati flessibili ed estensibili
Lezione 3.9 Come iniziare
Lezione 3.10 L’architettura dei dati
Lezione 3.11 L’ecosistema Hadoop
Lezione 3.12 Le competenze nello specifico
Lezione 3.13 Microsoft Azure Analisi
Lezione 3.14 Quando usarlo
Lezione 3.15 I casi di fallimento
BIG DATA Marketing
Lezione 4.1 Cos’è il BIG DATA Marketing
Lezione 4.2 I big data ci dicono chi sono i nostri clienti
Lezione 4.3 Come si gestiscono i dati
Lezione 4.4 Come applicare i big data al marketing
Lezione 4.5 Analisi dei competitor con i BIG DATA
La convergenza di tecnologie nei Big Data
Lezione 5.1 Big Data e AI
Lezione 5.2 Big Data e IOT
Lezione 5.3 Big Data e VR
Lezione 5.4 Big Data e Cloud Computing
Lezione 5.5 Big Data Trend
Esempi di applicazioni pratiche nel mercato
Lezione 6.1 Big Data e manifatturiero
Lezione 6.2 L’importanza dei BIG DATA contro le frodi
Lezione 6.3 Intercettazioni delle frodi e tendenze del mercato
Lezione 6.4 Casi di frodi in finance e non solo
Lezione 6.5 Il caso Canada
Lezione 6.6 Banche e Big Data Analytics
Lezione 6.7 Il caso Deutsche Bank
Lezione 6.8 Utilizzo dei big data nel processo produttivo farmaceutico
Lezione 6.9 Manutenzione predittiva per minimizzare i fermi macchina
Lezione 6.10 Situazione sanitaria di emergenza: le premesse
Lezione 6.11 Riconoscere automaticamente schemi complessi e prevedere criticità
Lezione 6.12 Il mondo delle costruzioni
Lezione 6.13 La risposta ai problemi di produttività
Lezione 6.14 I Big Data nei progetti e subappalti
Lezione 6.15 Il binomio Big Data e agricoltura
Lezione 6.16 Big Data per analisi del prezzo in GDO
Lezione 6.17 Big Data e turismo
Lezione 6.18 I Big Data nella vita quotidiana
Lezione 6.19 I Big Data nello sport
Lezione 6.20 Come i big data diventano arte
Lezione 6.21 Intervista a Wild Mazzini
Lezione 6.22 Dai dati alla sabbia
Lezione 6.23 Saluti e Conclusione
