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Come integrare i dati destrutturati trasformandoli in informazioni utili al Decision Support System

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Come integrare i dati destrutturati trasformandoli in informazioni utili al Decision Support System

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Cresce ogni giorno la quantità di dati destrutturati che possono aiutare i decisori aziendali nel loro lavoro. La necessità di formalizzare questo tipo di informazioni e di metterle a sistema sta favorendo l’introduzione di soluzioni avanzate di gestione, ma serve un’intelligenza analitica. I dettagli in questo white paper

25 febbraio 2015

I BIg Data sono diventati un topos per chi si occupa di ICT e per diversi motivi. Quello che più colpisce è il fatto che si parli sempre di volumi e di grandi numeri e meno di strategie e di criteri di indicizzazione e di interrogazione che possano aiutare a trasformare questi grandi volumi in valore.

Crescono infografiche e informative che raccontano attraverso i counter la crescita esponenziale delle informazioni. La media è impressionante: in rete ogni 60 secondi si generano 98mila tweet, 11 milioni di instant messaging, 698,445 di google search, 168 milioni di mail. In sintesi, ogni minuto vengono generati 1,820 TB di dati.

In questo documento, gli esperti HP non solo offrono una panoramica aggiornata del sensazionalismo numerico ma mettono in collegamento il flusso delle informazioni provenienti dal mondo meccanico e da quello umano. In tutto questo, infatti, il 90% sono informazioni di ogni tipo e solo 10% dell’equazione sono informazioni utili al business. Grazie al white paper potrete:

  • capire quali sono i dati strutturati utili al business generati dai sistemi ERP e CRM e quelli destrutturati altrettanto utili (email, social media, video, audio, immagini, sistemi di messaggistica)
  • profilare i dati del mondo connesso e intelligente che possono essere intercettati a supporto del Decision Support System, attraverso una correlazione strategica che interpreta i nuovi ecosistemi dell’informazione generando analisi e predizioni
  • identificare le piattaforme di gestione dei Big Data che possono automatizzare profilazione, analisi e disponibilità dei dati
  • evitare una serie di attività di scouting, indicizzazione e temporizzazione della disponibilità delle informazioni
  • fare in modo di governare le richieste predisponendo sistemi che offrono informazioni che servono, quando servono davvero
  • gestire le variabili del big data management: varietà, velocità, volume ma anche vulnerabilità

Il white paper include una serie di casi concreti di utilizzo che aiutano a interpretare specifiche ed esigenze in modo da evidenziare al meglio criteri e approcci per il governo ottimale dei Big Data.

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