Introduzione ai Big Data e alla scienza dei dati
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Presentazione introduttiva ai Big Data e alla scienza dei dati fatta all'Ordine degli Ingegneri di Como - 30 gennaio 2016.
![[] Renzi ha spiegato di non avere in programma un aumento del prelievo fiscale e di
volere anzi combattere levasione anche attraverso innovazione digitale e incrocio
dei dati
Il Corriere della Sera Online, 21 marzo 2014](https://image.slidesharecdn.com/1-introduzione-ai-big-data-e-alla-scienza-dei-dati-160216170030/85/Introduzione-ai-Big-Data-e-alla-scienza-dei-dati-38-320.jpg)
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- 2. I got kicked out of the bookshop last week, because I moved all of the Big Data books into the Religion section.
- 3. Big Data
- 4. Big Data
- 5. Big Data
- 6. Big Data n. Computing data of a very large size, typically to the extent that its manipulation and management present significant logistical challenges; (also) the branch of computing involving such data. Oxford English Dictionary, 2013
- 7. LORIGINE DEL TERMINE Usato per la prima volta nel 2008 nel Computing Community Consortium. Italia Stati Uniti
- 9. VOLUME Volume Velocit Variet Informazione prodotta in un giorno 2.5 milioni di TB (il 20% di tutta la conoscenza umana nel 1999!) 532.000.000 DVD Se impilati, 640 km! In un anno, raggiungerebbero il 60% della distanza Terra - Luna Fonte: Harvard Business Review,Big Data: the management revolution, ottobre 2012.
- 10. VELOCIT Volume Velocit Variet 600.000 acquisti con carte di credito In un minuto 204.000.000 e-mail inviate 48 ore di video suYouTube 100.000 tweet 2.200.000 azioni su facebook
- 11. VARIET Volume Velocit Variet Fonte: Mobile Millennium, UC Berkeley.
- 12. LE 3V Volume Velocit Variet MB GB TB PB periodico a lottiquasi tem po reale tem po reale tabelladatabase foto / video social sensori
- 16. VISUALIZZAZIONE
- 17. Migliore informazione Nuove analisi dati Informazioni real-time In鍖usso sui dati dalle nuove tecnologie Forme non tradizionali di media Grandi quantit di dati Lultima moda Social media 0% 5% 9% 14% 18% 7% 8% 10% 13% 13% 15% 16% 18% IN COSA CONSISTONO? SECONDO GLI EXECUTIVE INTERVISTATI DA IBM Fonte: IBM,Analytics:The real-world use of big data, 2012.
- 18. LE FONTI SECONDO GLI EXECUTIVE INTERVISTATI DA IBM Transazioni Log Eventi E-mail Social network Sensori RFID e POS Testo libero Geogra鍖ci Audio Fotogra鍖e / video 0% 23% 45% 68% 90% 24% 38% 40% 41% 41% 42% 43% 57% 59% 73% 88% Fonte: IBM,Analytics:The real-world use of big data, 2012.
- 19. Le opportunit
- 20. LHYPE CYCLE DEI BIG DATA GARTNER, 2011 Fonte: Gartner.
- 21. LHYPE CYCLE DEI BIG DATA GARTNER, 2012 Fonte: Gartner.
- 22. LHYPE CYCLE DEI BIG DATA GARTNER, 2013 Fonte: Gartner.
- 23. LHYPE CYCLE DEI BIG DATA GARTNER, 2014 Fonte: Gartner.
- 24. LHYPE CYCLE DEI BIG DATA GARTNER, 2015 Fonte: Gartner. Dove sono 鍖niti?
- 25. LHYPE CYCLE DEI BIG DATA POSSIAMO PARLARE ANCORA DI HYPE?
- 26. LE OPPORTUNIT 1.I big data applicati alla sanit possono far risparmiare agli Stati Uniti 300 B$ in ef鍖cienza. 2.LEuropa pu嘆 risparmiare 149 B$ in costi di amministrazione e governo. 3.Solo negli Stati Uniti serviranno nel breve periodo 1.5+ M di data scientist e data manager.
- 27. NUOVE (?) PROFESSIONI I bit sono inutili senza qualcuno che li sappia interpretare!
- 28. I DATA PRODUCT Cose che si conoscono Cose che non si conoscono Domande che ci si fanno Domande che non ci si fanno Business intelligence Data Discovery Analista dati Data Scientist
- 29. LE OPPORTUNIT Per le aziende
- 31. SCIENZA
- 33. ADVERTISING
- 34. SANIT Healthcare SENSEable City Lab, MIT. Health Infoscape, 2011.
- 35. SENSEable City Lab, MIT. Womens health connections, 2011. SANIT Healthcare
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- 39. wired.it, 20 gennaio 2016
- 40. SPORT
- 41. URBAN PLANNING
- 43. MANUFACTURING:TENARIS FASE 1:ACQUISIZIONE Macchina 1 Macchina 2 Macchina n Database Elaborazione dati sintesi Segnali Dati sintetici Segnali Segnali Valor medio Durata Valor massimo
- 44. MANUFACTURING:TENARIS FASE 1:ACQUISIZIONE Macchina 1 Macchina 2 Macchina n Database Elaborazione dati sintesi Web Services .net Microsoft SQL Server
- 45. Database Visualizzazione di dati aggregati Sistemi automatici di controllo basati sulla anomalie dei dati aggregati MANUFACTURING:TENARIS FASE 2: USO DEL DATO
- 46. MANUFACTURING:TENARIS FASE 2: USO DEL DATO Aumento improvviso e non giusti鍖cato di un parametro di qualit del prodotto Il processo 竪 andato fuori controllo e con il parametro di qualit ritorno in controllo. Viene fatto un intervento e il processo ritorna in controllo
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- 48. DATA JOURNALISM Data Selezione Visualizzazione Storia Valore crescente per il pubblico
- 50. DATA JOURNALISM
- 51. DATA JOURNALISM The Data Journalism Handbook pu嘆 essere consultato a http://datajournalismhandbook.org.
- 52. GLI OPEN DATA
- 53. LE MINACCE
- 54. IL ROI DEI BIG DATA 0.00油 1.00油 2.00油 3.00油 4.00油 Ritorno per 1 investito Ritorno atteso in 3-5 anni 3.50油 0.55油 Fonte:Wikibon,Enterprise struggling to derive maximum value form Big Data, 2013.
- 55. Big Data
- 56. Big useless Data
- 57. I CASI DI INSUCCESSO 1.Assenza di 鍖gure con la professionalit necessaria 2.Uso di tecnologie grezze e immature. 3.Mancanza di un business case speci鍖co!
- 58. I CASI DI SUCCESSO 1.Progetti non sponsorizzati da IT, ma da dipartimenti di line- of-business come marketing o logistica. 2.Focus su un caso duso piccolo, ma strategico. 3.Iterare e crescere sulla base dei risultati precedenti.
- 59. LALGORITMO PER IL SUCCESSO Contesto di business ben de鍖nito Giuste domande Risposte Sorgenti dati di valore
- 60. LA FORMAZIONE
- 61. LA FORMAZIONE... IN ITALIA Adnkronos, Ict: al via a Milano il nuovo centro per linnovazione, 17 giugno 2013.
- 62. PER APPROFONDIRE
- 63. INTRODUZIONE AI BIG DATA E ALLA SCIENZA DEI DATI Ordine degli Ingegneri di Como, 30 gennaio 2016 Ing.Vincenzo Manzoni, PhD me@vincenzomanzoni.com 際際滷 disponibili qui: http://www.vincenzomanzoni.com/corsi/