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Big Data: Quali opportunità per le imprese

Informazioni tesi

  Autore: Simona Ugolini
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2015-16
  Università: Università degli Studi di Urbino
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia aziendale
  Relatore: Luciano Stefanini
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 61

Nell’era moderna dominata dai social e da una intensa presenza virtuale, le informazioni rappresentano una vera e propria miniera d’oro.
I Big Data (BD) sono diventati un fenomeno di massa creato dall’enorme quantità di informazioni disponibili online e offline che, una volta elaborate e analizzate al fine di portare alla luce informazioni e conoscenza non individuabili a priori, pongono l’impresa in una posizione di vantaggio rispetto a coloro che non ne dispongono.
Questo elaborato ha lo scopo di fornire una panoramica su un argomento che ci vede tutti protagonisti, pur non comprendendone le dinamiche, attraverso un approccio introduttivo che vuole rendere il tema accessibile a tutti.
Essendo un campo ancora poco esplorato nel nostro paese, la letteratura in materia disponibile in lingua italiana è piuttosto scarsa, pertanto si è cercato di reperire più informazioni possibili, soprattutto in lingua inglese, e di coniugarle all’interno della trattazione.
Il primo è un capitolo preparatorio, che ripercorre la storia evolutiva del Data Management e dei Database, per definire le necessità che hanno portato allo sviluppo e all’origine dei Big Data. Si passa poi alla ricerca di una definizione. Impresa non facile, poiché non ne esiste una vera e propria, quindi se ne analizzano le principali caratteristiche. Dal modello iniziale c.d. delle “3 V”, che individuava Volume, Varietà e Velocità, si è passati a un modello che comprende altre quattro qualità: Variabilità, Valore, Veridicità e Visualizzazione. Sono queste “7 V” a definire cosa sono i BD. Il capitolo continua con una rapida descrizione di settori in cui viene utilizzata la Big Data Analytics, al fine di comprenderne meglio l’utilità. Infine si fa una panoramica su un altro strumento molto utilizzato dalle aziende per l’analisi dei dati, il Data Warehouse, valorizzandone le differenze rispetto ai BD.
Nel capitolo secondo l’attenzione si focalizza sugli strumenti impiegati per estrarre, elaborare, analizzare e visualizzare i dati e sulle procedure attraverso cui ricavarne informazioni. Nella prima parte si esaminano alcune delle tecniche utilizzate per l’estrazione e l’analisi dei dati, che provengono da diverse discipline: matematica, statistica, data mining, intelligenza artificiale e sociologia. Nella seconda parte si esegue una panoramica sullo stato dell’arte di alcuni software in uso per dialogare con i BD. Si effettua una suddivisione di questi software in tre categorie: strumenti batch processing, che permettono l’elaborazione periodica di grandi quantità di dati; strumenti stream processing, per elaborazioni in tempo reale e strumenti per l’analisi interattiva che permettono agli utenti di effettuare percorsi di analisi.
Il terzo capitolo è dedicato a un approfondimento sull’impiego dei Big Data in alcuni settori, sia pubblici che privati. Sono stati presi in esame: internet e social media, banche e istituti di credito, turismo, pubbliche amministrazioni e sanità. Per ogni settore si presentano esempi pratici, al fine di dimostrare come le diverse fonti di dati possano essere connesse tra loro e come i risultati che scaturiscono dalla loro analisi possono essere impiegati.
Il quarto e ultimo capitolo analizza nello specifico i Big Data come fonte di opportunità per il business. Dopo aver esaminato il concetto di “Catena del valore” e rilevato come i BD generino valore per il business, si riportano alcuni esempi di utilizzo nel mercato moderno. Infine, basandosi sulla ricerca 2016 dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence, si espone una panoramica sull’approccio delle piccole e medie imprese italiane all’utilizzo di strumenti analytics.

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cloud computing
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