Big Data - essentials
Corso
A Milano
Hai bisogno di un coach per la formazione?
Ti aiuterà a confrontare vari corsi e trovare l'offerta formativa più conveniente.
-
IED Istituto Europeo di Design S.B.p.A.
Corso Milano / In aula2.600 € -
VALEOIN SRL
Corso Milano / In aula985 € +IVA
Descrizione
-
Tipologia
Corso
-
Luogo
Milano
-
Ore di lezione
16h
-
Durata
2 Giorni
-
Inizio
Scegli data
I Big Data permettono efficacemente, grazie al controllo di informazioni e dati, di ottimizzare le prestazioni operative dell'azienda e quindi di rafforzare i suoi vantaggi competitivi. Se per alcuni di noi i Big Data rimangono un concetto impreciso, per altri si aprono già le strade per molte applicazioni. Il corso fa luce sugli usi e le tecnologie associate ai Big Data e risponde alle domande sulla sua implementazione all'interno dell'azienda o nella forma in Cloud DaaS (Data as a Service).
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
Comprendere le problematiche e i principi chiave dei Big Data
Familiarizzare con le specifiche applicazioni Big Data
Identificare le competenze per migliorare il coinvolgimento nei progetti Big Data
Manager di Business Unit
Data Analyst
Digital Manager
Sales Manager
Data Scientist di nuova nomina e/o provenienti da altre funzioni aziendali
IT Manager
Esempi pratici di applicazioni di Big Data in azienda
Big Data e progetti aziendali
Opinioni
Materie
- Dall'acquisizione alla governance
- Esempi di monetizzazione
- Dall'acquisizione alla governance
- Soddisfazione dei clienti
- Profilazione dei consumatori
- Identificazione di tentativi di attacco
- Big Data
- Tipologie di database NoSQL
- Google Big Data
- Big data di Microsoft Azure
- Revisione dei processi aziendali
Programma
Dai Dati ai Big Data
- Principi e sfide di Big data
- Le 5V di Big Data: Volume, Velocità, Varietà, Veridicità, Valore
- Raccolta ed elaborazione di dati strutturati, semi-strutturati e non-strutturati
- Trasformazione dei dati in informazioni: dall'analisi dei report all'analisi predittiva.
- Creazione di valore dai dati: esempi di monetizzazione
- Gestione del ciclo di vita dei dati: dall'acquisizione alla governance
- Commerciale: adattare e personalizzare l'offerta; proporre azioni commerciali istantanee; monitorare la concorrenza e adattarsi rapidamente
- Soddisfazione del cliente: conoscere in tempo reale il comportamento e la soddisfazione dei clienti
- Comunicazione digitale: monitorare e analizzare conversazioni online; gestire la reputazione elettronica; costruire e sviluppare la reputazione e la visibilità dell'azienda
- Marketing digitale: ottimizzare le prestazioni del sito; personalizzare la relazione; integrazione col mondo social (Google, Twitter, Youtube,…); profilazione dei consumatori: DNA digitale
- Sicurezza informatica (log studio): identificazione di tentativi di attacco
- Riepilogo dei criteri di successo per un progetto Big Data e molte cause di errore
- Mappatura dei bisogni: elementi da considerare
- Comprendere gli elementi fondamentali delle principali tecnologie
- Archiviazione dei dati da elaborare: Data Lake
- Tipologie di database NoSQL
- Hadoop: un modello di elaborazione dati distribuito (HDFS, YARN, MapReduce ...)
- Implementare i Big Data: 3 approcci metodologici
- Soluzione on-premise
- Implementazione di piattaforme Big Data in cloud
- Soluzione locale distribuita: Hortonworks, MapR, Cloudera
- Gli approcci a confronto: difficoltà tecniche e precauzioni da prevedere (metriche di qualità, sicurezza, ...)
- I principali player di mercato: le piattaforme cloud pubbliche di Big Data a confronto
- IBM Analytics
- Amazon Web Services (piattaforme di archiviazione e analisi dei dati)
- Google Big Data
- Big data di Microsoft Azure
- Best practice di governance dei dati
- Qualificazione dei dati (temporali, contestuali, collegamenti ad altri dati ...)
- Formati aperti e proprietari
- Arricchire i propri dati con Open Data / WiKiData
- Sicurezza dei dati e privacy
- GDPR e Big Data
- Raccomandazione dell'International Cloud Security Alliance (CSA)
- Panoramica dei mezzi tecnici di sicurezza dei dati e accesso al data center (crittografia e Data Loss Prention: prevenzione della perdita di dati ....)
- Evoluzione delle fonti di dati (IoT, mobilità ...)
- Revisione dei processi aziendali
- Impatti sulle competenze dei team IT esistenti
- Nuovi ruoli (Data Scientist, Data Steward ...) e nuove competenze da acquisire
- Ruolo dell’Information System di fronte all'ascesa dei Big Data e alle attività digitali dell'azienda
Hai bisogno di un coach per la formazione?
Ti aiuterà a confrontare vari corsi e trovare l'offerta formativa più conveniente.
Big Data - essentials
-
IED Istituto Europeo di Design S.B.p.A.
Corso Milano / In aula2.600 € -
VALEOIN SRL
Corso Milano / In aula985 € +IVA