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La cultura dei big data come strategia per competere

Venerdi 30 aprile 2021 si è concluso il primo modulo – Big Data – del corso di formazione MAIA – Machine learning & Artificial Intelligence Academy- il corso specialistico organizzato da Digital Tree in collaborazione con l’Università degli Studi di Genova e Microsoft.  

Comprendere la qualità e quantità dei dati che ruotano intorno al proprio contesto organizzativo è di fondamentale importanza quando si parla di business. Saper riconoscere se ci si trova in un contesto “in the small” piuttosto che in un contesto “in the large” è il primo passo per decidere quali architetture, modelli e linguaggi di programmazione adottare per la gestione e/o l’analisi dei dati al fine di supportare le scelte decisionali dietro ogni strategia.  

Perché, in un contesto “in the small”, per rappresentare e gestire i dati vengono prediletti sistemi di gestione dati relazionali, mentre nel momento in cui i dati devono essere organizzati a fini analitici si passa a sistemi di Data Warehouse? Che cos’è il sistema di gestione di una base di dati c.d. Database Management System (DBMS)? Che cos’è un modello concettuale ER? Qual è la necessità di avere degli schemi normalizzati e quando conviene invece non normalizzarli? Quali sono i linguaggi che permettono di modellare e interrogare i dati? Perché i sistemi di gestione e analisi creati in contesti in the small non sono più convenienti nel mondo dei Big Data? Cosa sono le architetture in larga scala?  Moltissime altre sono le risposte che si sono trovate in questo mese di full immersion nel mondo dei Big Data.  

La quarta edizione di MAIA vede la partecipazione di una classe composta da discenti lavoratori a tempo pieno, provenienti da diverse aziende del territorio ligure e no. È stato un mese intenso, caratterizzato da un’altissima partecipazione e interazione, chiaro sintomo dell’interesse degli stessi corsisti verso i contenuti del modulo. Un mese, cinque giorni a settimana, due ore al giorno, per affrontare numerose tematiche legate alla gestione e analisi dei dati.  

Non è mancata, ovviamente, l’occasione di approfondire strumenti di analisi dati quale ad esempio Microsoft Power BI e di studiare software per supportare la computazione distribuita su grandi quantità di dati in cluster di computer come, ad esempio, MapReduce. Trovando quindi risposte a domande quali: perché e come si distribuiscono i dati? Perché partizionarli oppure copiarli e partizionarli su più cluster? Che cos’è un cluster? Meglio Spark o Apache Hadoop? Insomma, questa è solo una parte dei contenuti affrontati. 

L’importanza della gestione dati, che siano Big o Small, è sempre più esplicita e nota; i settori di interesse sono ormai svariati e non più circoscritti al solo settore tecnico-informatico.  Per ottenere e mantenere un vantaggio competitivo, oggi più che mai, è di fondamentale importanza prendere coscienza di come i dati siano un supporto essenziale per prendere decisioni sempre più predittive, ottimali e veloci. 

La conoscenza computazionale è ormai parte integrante del motore che spinge e traina ogni settore verso il futuro e l’innovazione. I Big Data sono, e saranno per il prossimo futuro, uno degli ingranaggi di questo motore che non ha orizzonti né mete, ma un solo obiettivo: innovarsi. 

Giorgio Vizzarri

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