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Big Data: le fondamenta
per i nuovi business
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Le fondamenta dei Big Data
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Da big data a DW/DBMS
DW/DBMS Foundations
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DW/DBMS fundamentals
Shared-Nothing
MPP
Architecture
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Parallel Data Flow Engine
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Data distribution e parallel scanning
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MapReduce Processing
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Parallel Query
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Data organization
Row-oriented DB vs
Column-oriented DB
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Data organization
DB compression effectiveness
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Data organization
Polymorph level of hybrid DBs
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Non-structured data
The Hadoop Framework
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A-W Appliance Evaluation Map©
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4D DW/DBMS Evaluation Schema©
Affermazione #1 La finalità del modello è la definizione di una
mappa orientativa per la valutazione
comparativa delle piattaforme Big Data
Affermazione #2 Il modello Big Data è tipicamente un modello
“Data Driven”
Affermazione #3 Il volume dei dati è una (su quattro) delle dimensioni
di valutazione da considerare nel processo di
benchmark e selezione della piattaforma
Affermazione #4 Le quattro dimensioni del modello hanno, in sede di
benchmark, la stessa rilevanza ed importanza
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Big data è un obiettivo mobile:
varia in base alla tipologia
dell’azienda e alla complessità
dei dati.
Data size
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ERP-oriented
DW-oriented
DB-oriented
Data sources | tre approcci base
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Data analytics
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I motori infocube-less hanno la
capacità di gestire grandi
volumi di dati, fornendo
risposte istantanee a domande
totalmente libere.
Answers to unpredictable questions
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DB row-oriented
vs
DB column-oriented
Data structure
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Dal concetto di star-schema
al modello infocube-less.
Una nuova BI
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Una nuova definizione di BI,
basata sui
database column-store.
Una nuova BI
INFOCUBE-LESS
BUSINESS
ANALYTICS
BUSINESS
DISCOVERY
ADVANCED ANALYTICS
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DW/DBMS Business Discovery
Data mining Forecast &
Planning
Statistical
analysis Customer care
Social CRM Collaborative BI
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Un esempio di sales
analytics in ambito retail.
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Sales-focused BI
Ma i dati sono eterogenei e
aumenteranno sempre* *di 75 volte nei prossimi 10 anni [fonte: IDG]
[BIG DATA]
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Big Data management
Visione di insieme dei KPI
aziendali per prendere
decisioni non solo corrette ma
realmente CONVENIENTI
corporate data
retail data
online|social data
[YOUR
BUSINESS
STRATEGY
HERE]
30
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La business intelligence è la
raccolta e analisi di tutti i
dati aziendali per prendere
decisioni di business
convenienti.
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Vecchio e nuovo a confronto
1. Analisi dati
2. Definizione variabili
3. Progettazione
4. Disegno interfacce
Risposte imprevedibili a
domande totalmente libere
«Voglio trovare anche quello
che non cerco!»
BUSINESS INTELLIGENCE
TRADIZIONALE
BUSINESS DISCOVERY
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Non voglio
accontentarmi di
risposte a domande che
già conosco.
33
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La nuova BI
Da qui comincia la
nuova BI
nessun vincolo strutturale del sistema
navigazione totalmente libera e creativa del
patrimonio informativo disponibile
34
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Un esempio di Big Data
Management completo.
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Social analytics
GRETA visita lo store
online di una casa di
moda che ama
Lascia un commento
negativo su delle
scarpe: il materiale
le sembra di
bassa qualità!
Si documenta su un
blog fashion che la
convince ad andare a
a vederle allo store
Compra anche una
cintura abbinata e
scrive un tweet
sull’accaduto
La settimana
successiva effettua un
acquisto sul mobile
commerce per un
altro prodotto, senza
andare nello store
Visita lo store
facendo check-in su
foursquare e, viste le
scarpe, le compra
con carta
36
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Social analytics
Una % significativa di consumatori
mostra un comportamento simile
investimenti
nell’e-commerce investimenti in
social media
marketing
interventi
sull’assortimento
in store
Priorità identificate sulla base del
budget disponibile
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Come è possibile iniziare
un percorso per arrivare
fino a qui?
38
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Occorrono nuovi
strumenti concettuali e
tecnologici per conoscere
il nostro cliente.
39 Nuovi strumenti
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La base per l’analisi social
L’utilizzo pieno di
informazioni strutturate
e non strutturate
consente di produrre
meglio ciò che si venderà
40
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41
Il valore portato dal system
integrator.
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Conoscere il cliente 42
APP
STORE
ONLINE
STORE
SITO
WEB
SOCIAL
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Conoscere i sistemi 43
BI SYS
RETAIL
MGMT
CRM
CMS
DAM
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Conoscere i migliori strumenti 44
Best of breed del
singolo canale
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Ma non basta 45
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Il capitale di conoscenza 46
KNOWLEDGE
BASE
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Il capitale di conoscenza 47
VISIONE UNICA
NEUTRALITÀ
KNOWLEDGE BASE
TIFO PER IL CLIENTE
ADVICE
ESPERIENZA
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Conoscenza degli strumenti 48
TECNOLOGIE
AFFERMATE
NUOVI VENDOR
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Conoscenza dei team Innovation 49
IT TEAM
MARKETING TEAM
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Stabilire obiettivi e percorso 50
Prendere coscienza dei dati social e
interrogarsi su cosa interessa ottenere e
definire le priorità.
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Integrare i dati 51
Integrare le informazioni provenienti dai
social media con i dati aziendali: nuove
prospettive nella conoscenza del cliente
![Page 52: Offering - Big data: le fondamenta per i nuovi business](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051817/54799dc55806b55d048b46f8/html5/thumbnails/52.jpg)
Analizzare i dati 52
Analizzare i dati social attraverso strumenti
dedicati e ricavare informazioni puntuali su
prodotti, distribuzione, promozione
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Agire 53
Anticipare i desideri il cliente e supportarlo
nella scelta, ottimizzando i processi interni.
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Il dream team delle analytics 54
CONSULTANTS SYSTEM INTEGRATOR
TOOLS
AGENCY
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Grazie per l’attenzione
55 | 4 ottobre 2013