BIG DATA

Le potenzialità strategiche dei Big Data come motore del business. Una miniera di informazioni per cogliere le opportunità latenti.

Big Data

La competitività delle aziende è determinata dalla loro capacità di gestire enormi quantità e tipologie di dati, anticipando variazioni e cambiamenti di business (clienti, organizzazione, soluzioni).
Si registrano, infatti, in aumento non solo i dati strutturati (come i database), ma soprattutto i dati destrutturati, quali contenuti video, pagine web, social e immagini.

Sistemi HS si propone di generare valore per le Aziende realizzando sistemi software evoluti “Big Data Intelligence” tramite i quali sia possibile supportare il business nelle decisioni di principale rilevanza o intercettare nuove opportunità.

A CHI SONO RIVOLTI

I software BIG DATA INTELLIGENCE offrono un vantaggio nell’analisi predittiva dei dati e uno strumento di evoluzione del modello di impresa, rivolgendosi alla realtà B2B e B2C.  


AREE DI FUNZIONALITÀ

 Sistemi HS affronta le nuove sfide delle aziende clienti con un approccio orizzontale, anche in logica cross-pollination: una collaborazione attiva, nella quale l’azienda abbia un valore aggiunto nel bagaglio di idee da cui attingere. Le piattaforme progettate si basano su tecnologie Open Source (come: Apache e NoSQL) che consentono di sviluppare codici proprietari per l’analisi inferenziale dei dati.

Le attività di BIG DATA INTELLIGENCE sono organizzate in tre livelli:

  • data engineering: censimento, comprensione dell’ecosistema dei dati e setup della tecnologia
  • data science: modellazione dei dati e analisi
  • data meaning: analisi delle elaborazioni dati effettuate in ottica business

BIG DATA: LE 4 "V"

  • VOLUME
    Più grande dei dataset tradizionali (tera, peta...)
  • VARIETÀ
    Il 10% dei dati collezionati sono strutturati, il 90% destrutturati
  • VELOCITÀ
    I dati generati da Social e dispositivi mobile cambiano molto rapidamente
  • VALORE
    Analisi sofisticate possono generare nuove opportunità

BENEFICI:

  • Visione: analisi di business orientate al supporto decisionale, per dare “significato” ai dati
  • Predizione: fra cui l’applicazione di modelli predittivi, modelli inferenziali, next purchase, propensity
  • Analisi: machine learning, text analysis, parallel processing
  • Informazioni: clusterizzazione, aggregazione
  • Dati: progettazione tecnologica


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