Business Intelligence

Destinatari
Chiunque abbia una conoscenza informatica minima su fogli di calcolo e database relazionali e ha bisogno di una solida base teorica per capire come sviluppare una nuova strategia di Business Intelligence all' interno della propria azienda con un focus su Big Data, Machine Learning e sistemi IoT.

Finalità
I dati vengono definiti come l'output di una qualsiasi operazione; questi non assumono alcun significato fino a quando non vengono interpretati, rielaborati e strutturati, cioè vengono trasformati in informazioni; secondo (Davenport & Prusak 2000) l'informazione è quel dato al quale è stato aggiunto un significato, un valore. La conoscenza risulta essere il prodotto del processo di apprendimento a seguito dell'analisi delle informazioni; la produzione di conoscenza, quindi, implica una natura personale visto che il processo di rielaborazione delle informazioni avviene alla luce delle caratteristiche e delle esperienze dei singoli individui.

Contenuti
Capire la differenza tra dati, informazioni e conoscenza; Comprendere l'architettura tecnica tradizionale della Business intelligence; Comprendere i 5 pilastri di una buona Data Strategy; Comprendere i processi di Digital Transformation; Comprendere la differenza tra dati Strutturati e Non strutturati; Ottenere una panoramica dell'utilizzo dei dati in settori emergenti: Dati non strutturati (Documenti e Web); Dati provenienti dal settore IoT e industry 4.0; Dati utilizzati nell'ambito del Machine learning; Riflettere sul fenomeno della Personal Data Economy: l'importanza dei nostri dati, chi li usa e come, recommender systems e filter bubbles.

Docente
Paolo Omero - esperto in materia

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