Post di IMteam Group

Nell’era dei Big Data, le aziende sono sommerse da un’incredibile quantità di informazioni. Il loro valore non sta nell'esistenza di questi dati, ma nella loro capacità di essere trasformati in conoscenza utile. Questo processo di trasformazione richiede un passaggio fondamentale: la #DataPreparation, una disciplina che si occupa di preparare i dati all’utilizzo che si intende effettuare in ambito aziendale. In questo articolo scopri cos’è e quanto è importante una buona preparazione dei dati https://hubs.ly/Q02Kq2SH0

La #DataAugmentation è un insieme di tecniche di manipolazione e trasformazione dei dati che hanno lo scopo di ampliare la dimensione del dataset per garantire la fattibilità di progetti di #MachineLearning e #AdvancedAnalytics anche quando non si riesce a raggiungere la quantità minima necessaria di dati e informazioni. Certo, non si può partire da zero, ma spesso può bastare poco per iniziare con le prime sperimentazioni analitiche. Scopri a cosa serve la Data Augmentation e quali vantaggi porta: https://hubs.ly/Q02V-F4w0

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

Le aziende oggi affrontano una mole enorme di dati da fonti diverse. Senza un sistema efficiente per trasferire, trasformare e organizzare queste informazioni, rischiano di perdere opportunità di crescita e di non poter adottare un decision making data-driven. Adotta una data pipeline ben strutturata per trasformare i dati in actionable insight. Scarica la nostra infografica “Data pipeline: Il viaggio dei numeri tra Fivetran, DBT e Snowflake” e scopri come: Automatizzare l’integrazione dei dati; Trasformare dati grezzi in modelli strutturati; Creare visualizzazioni interattive per il decision making. Ottimizza il tuo business con una data pipeline efficace. Scarica ora l'infografica: https://lnkd.in/d7Cs34NY #DataPipeline #DataIntegration #BusinessIntelligence #DataDriven #Digital360"

🔍 Ti sei mai chiesto cosa rende i big data così complessi? Una delle loro caratteristiche principali è la varietà! Questo significa che i dati arrivano in molte forme diverse. Alcuni sono organizzati in modo ordinato, altri sono definiti più "selvaggi", mentre alcuni sono definiti un ibrido. 💡Scopri con me quali sono e cosa li differenzia in questo video! #bigdata

Nel contesto del #machinelearning il #datapreprocessing ha un ruolo fondamentale, è una fase cruciale per garantire il successo di qualsiasi progetto basato sui dati; questo perchè il valore di un modello predittivo è strettamente legato alla #qualità dei dati sottostanti. Scopri in questo articolo cos'è il Data Preprocessing e come si fa: https://hubs.ly/Q033GNsf0

Oggi le organizzazioni ottengono dati da varie sorgenti, con quantità e varietà che vanno ben oltre ciò per cui i tradizionali database relazionali sono stati concepiti. In questo senso emergono però i limiti nell’ambito delle applicazioni di data science, business intelligence e business analytics, le attività con cui le aziende generano valore attraverso l’analisi dei dati. hashtag #DataWarehouse e #DataLake, sono le soluzioni capaci di andare oltre le tradizionali esigenze di storage, per agevolare i compiti delle applicazioni analitiche. Per un approfondimento leggi l'articolo sul nostro sito https://lnkd.in/dvT-gCvy

Il valore dell’analisi dei dati risiede nella sua capacità di ridurre l’incertezza e fornire risposte precise alle domande che guidano le strategie aziendali. L’importanza di questa disciplina si amplifica nell’era dei big data, in cui la quantità di informazioni cresce a un ritmo senza precedenti. Il #DataAnalyst, in questo contesto, è una figura fondamentale: un professionista specializzato nella raccolta, elaborazione e interpretazione dei dati, che si colloca al crocevia tra tecnologia e business, agendo come un interprete che traduce i numeri in risposte concrete e comprensibili per i diversi stakeholder aziendali. Scopri di più sulle caratteristiche del suo lavoro: https://hubs.ly/Q032rPGQ0

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

Big data per il miglioramento della pubblica amministrazione