Post di Code Labs Academy IT

Prendere una decisione senza studiare i dati è da irresponsabili. Lasciare che i dati prendano la decisione al posto tuo altrettanto. #analytics #data #bigdata #businessintelligence

Ci sono dati utili per gratificarci, dati utili per migliorare e dati utili per capire dove stiamo sbagliando. #bigdata #analytics

riflessione di Nicola Mauri che condivido al 100% : i dati sono tutti utili ma quelli CHE NN CI PIACCIONO hanno più valore di quelli CHE CI PIACCIONO perché ci permettono di capire dove stiamo sbagliando e di come migliorarci apportando le dovute correzioni/soluzioni . #analytics

Cosa sono i dati? Cosa vuol dire essere guidati dai dati? Avere i dati e non avere il modo di leggerli è peggio che non averli. Solo la conoscenza ci permette di agire. Integrare dati e conoscenza è tra gli obiettivi principali del nostro servizio di Data Analytics. Ti interessa approfondire? Leggi l’articolo del blog 👉 https://lnkd.in/dgncCv8a #brainonstrategy #analisidati #bigdata #businessIntelligence #datadriven

[QUALITA' E MANTENIMENTO DEI DATI - CHE DOLORI] ☠ Non c'è niente di peggio che prendere decisioni su dati sbagliati. Una delle attività più onerose, per non dire odiose, è riuscire a collezionare i dati e poi mantenerli in ottiche condizioni (niente buchi, niente metriche che scompaiono, niente variazioni anomale). ⭐ La grande verità è che finchè non si guardano i numeri nessuno tecnico si accorgerà della qualità del dato. 👩💻 La soluzione porta con sè alcune attività: 1) sistema di alerting delle anomalie (con alcuni script su google sheet ad esempio) 2) una dashboard solo per il check dei dati (fatta solo di tabelle e trend), una dashboard tecnica per i tecnici da monitorare settimanalmente. 3) l'intelligenza artificiale con i LLM che sistemano le anomalie o i buchi facendo previsioni e ridandoci il DB pulito. Quello che vi ho appena descritto si fa in 10 minuti con l'intelligenza artificiale, 8 anni fa per un cliente ci ho messo 1 settimana di lavoro per 3 KPI "rotte". Se avete altre tecniche condividete! #datagovernance #datamanagement #dataquality Se volete approfondire trovate il link del corso di Data Strategy e business analytics nel primo commento ;)

Nel mondo della Business Intelligence, il passaggio dall'analisi di "dati" all'analisi di "Big Data" non è solo una questione di volume, ma di approccio. La differenza? Con i dati tradizionali, rispondiamo a domande note. Con i Big Data, scopriamo nuove domande. #RevPilot #Businessintelligence #Revenuemanagement

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La distinzione tra #BigDataAnalytics, #BusinessIntelligence e #BusinessAnalytics è più sottile di quel che potrebbe sembrare: è l’approccio con cui si affacciano ai dati a differenziarle e renderle oltretutto complementari nell’analisi. In termini dialettici, la Business Intelligence si interroga sul “cosa”, mentre Big Data Analytics e Business Analytics tendono a domandarsi il “perché”. Sono gli aspetti da cui deriva la vocazione descrittiva, predittiva e prescrittiva delle analisi sui dati che le caratterizza. In questo articolo scopriamo il loro significato nel vero e proprio contesto analitico, in funzione di quegli obiettivi che ci riconducono all’analisi descrittiva https://hubs.ly/Q02r2_Bb0

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Nel 2024, l'uso dei #Big #Data nel #marketing continua a trasformare le #strategie #aziendali, offrendo una comprensione senza precedenti dei comportamenti dei consumatori e delle tendenze di mercato. Le aziende che utilizzano efficacemente i Big Data non solo guadagnano un #vantaggio #competitivo, ma ottimizzano anche le loro #decisioni strategiche attraverso analisi predittive e personalizzazione avanzata. Le #aziende oggi hanno a disposizione quantità immense di #dati, che, se interpretati correttamente, possono rivelare pattern dettagliati del comportamento dei #consumatori. Questi dati aiutano a prevedere le tendenze future, migliorare l'efficacia delle #campagne #pubblicitarie e personalizzare l'esperienza del cliente. Le analisi predittive basate su Big Data permettono alle aziende di anticipare le mosse dei consumatori e reagire di conseguenza, massimizzando l'impatto delle loro iniziative di marketing. L'analisi dei Big Data permette di quantificare il ritorno sull'investimento (#ROI) in modo più accurato, rendendo possibile identificare quali strategie producono i migliori risultati e quali aree necessitano di miglioramenti. Questo porta a una distribuzione più efficiente delle risorse e a una maggiore #capacità di risposta alle dinamiche di mercato in continua evoluzione. Le #piattaforme moderne di gestione dei dati sfruttano l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico per elaborare e analizzare grandi quantità di dati in tempo reale. Questi #strumenti permettono ai marketer di ottenere insight operativi quasi istantanei, migliorando così la velocità e l'efficacia delle decisioni di marketing. Ad esempio, l'integrazione di AI nelle piattaforme di Big Data può aiutare a personalizzare le #interazioni con i clienti, aumentando le #conversioni e la #fedeltà del cliente. Nonostante i benefici, lavorare con Big Data presenta delle sfide, in particolare in termini di gestione e analisi di dati non strutturati provenienti da diverse fonti. Le aziende devono quindi #investire in soluzioni tecnologiche avanzate e competenze specialistiche per sfruttare pienamente il potenziale dei Big Data. Inoltre, è fondamentale garantire la #sicurezza e la #privacy dei dati in tutte le operazioni. I Big Data sono diventati un elemento indispensabile per le strategie di marketing moderne. Nel 2024, l'abilità di un'azienda di sfruttare efficacemente i Big Data per informare le decisioni di marketing può determinare il suo #successo nel #mercato. Man mano che la tecnologia avanza, le possibilità di utilizzare i Big Data in modi innovativi e produttivi continueranno a espandersi, offrendo alle aziende nuove opportunità per #connettersi con i loro clienti in modi sempre più mirati ed efficaci.