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Big Data: dalla Business Intelligence alla Predictive Analytics

Informazioni tesi

  Autore: Laura Strano
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2017-18
  Università: Università degli Studi di Parma
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Informatica
  Relatore: Agostino Poggi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 50

I Big Data sono definibili come dataset di volume così grande da non poter essere gestiti da un unico server; come dati poco strutturati tanto da non poter essere archiviati in un database ordinato per righe e colonne e che si presentano con un flusso continuo mal adattabile ad un datawarehouse.
Lo scenario descritto ha come cornice il settore dei viaggi d’affari, ma le implicazioni che possono avere i Big Data ricoprono potenzialmente tutti i settori della vita odierna. In particolare, l’argomento di questa tesi mette a fuoco l’impatto che hanno avuto i Big Data sui Sistemi di Supporto alle Decisioni aziendali, che vedono l’evoluzione dai sistemi di Business Intelligence ai sistemi di Predictive Analytics.
La Business Intelligence può essere definita come uno strumento di supporto alle decisioni che consente di spiegare, tramite l’analisi descrittiva, eventi aziendali avvenuti nel passato e nel presente; ha come livello di archivio il datawarehouse e gli strumenti di cui si serve sono relativamente semplici e rappresentati, per esempio, da reporting. Negli ultimi decenni si è avvertita, però, la necessità di avere a disposizione strumenti più complessi come tecniche di data mining volte al disegno di modelli predittivi: nasce così la Predictive Analytics. I dati puliti e certificati dei datawarehouse possono esere impiegati negli algoritmi di data mining propri della Predictive Analytics. In questo senso la Predictive Analytics può essere considerata la naturale evoluzione della Business Intelligence. Questo fenomeno evolutivo è ancor più accresciuto dalla creazione dei sistemi di gestione dei Big Data: sicuramente l’utilizzo di tecniche efficienti in grado di recuperare pattern nascosti può dimostrarsi utile su moli di dati rilevanti. Piattaforme come Hadoop, infatti, possono anch’esse essere usate come fonti per processi di data mining per la Predictive Analytics.
Questa tesi tratta nel primo capitolo la definizione dei Big Data e l’evoluzione del loro modello di crescita.
Nel secondo capitolo viene messo in evidenza come le tecniche di Predictive Analytics rappresentino la naturale trasformazione della Business Intelligence. Poiché gli strumenti di analisi predittiva sono spesso associati ai Big Data e viceversa, a seguire, sarà trattato il ciclo di vita di questi ultimi con le relative piattaforme e tecniche. Infine nel terzo capitolo viene descritta una panoramica sull’utilizzo dei Big Data da parte delle aziende italiane.

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14 Capitolo 2 Big Data e Sistemi di Supporto alle Decisioni Il presente capitolo tratta, nella prima parte, dell’impatto dell’era dei Big Data sull’evoluzione dei Sistemi di Supporto alle Decisioni (DSS) in ambito aziendale. Nella seconda parte verrà trattato il ciclo di vita dei Big Data. 2.1 Dalla Business Intelligence ai sistemi di Predictive Analytics Le attività svolte all’interno di un’azienda possono essere classificate con la piramide di Anthony (Figura 4). Questo modello sviluppato nel 1965 è ancora attuale e si articola sui tre livelli seguenti: ✓ attività strategiche: sono realizzate dalla dirigenza aziendale e si pongono obiettivi a lungo termine identificando i risultati a cui punta l’azienda rispetto al mercato e alla concorrenza; ✓ attività tattiche: definiscono previsioni a medio termine, traducendo gli obiettivi strategici in obiettivi economici, programmando le risorse a disposizione e vericando periodicamente il conseguimento degli obiettivi prefissati;

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