#DATAQUALITY

#DATAQUALITY

PER LA GESTIONE DELLE INFORMAZIONI

PER LA GESTIONE DELLE INFORMAZIONI

L’evoluzione nel trattamento della grande mole di dati che le aziende devono necessariamente gestire con un approccio trasversale: Analisi, Pulizia, Preparazione del dato e Ricerca del golden record.
Fondamentale per la buona riuscita di una analisi è avere dati qualitativamente validi!

QUALITÀ DEI DATI

QUALITÀ DEI DATI

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L’evoluzione nel trattamento della grande mole di dati che le aziende devono necessariamente gestire con un approccio trasversale: Analisi, Pulizia, Preparazione del dato e Ricerca del golden record.
Fondamentale per la buona riuscita di una analisi è avere dati qualitativamente validi!

Data Surfing Platform

CARATTERISTICHE PRINCIPALI

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MACHINE LEARNING

È quella specializzazione dell’intelligenza artificiale che permette alla macchina di apprendere in maniera autonoma. Grazie a ciò è possibile identificare pattern sui dati così da correggerli e migliorarli autonomamente.

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ANALYTICS

Applicazione di modelli di dati per un processo decisionale efficace: la connessione tra dati ed effettivo processo decisionale all’interno di un’organizzazione. Applicazione simultanea di statistiche, programmazione informatica e ricerca operativa.

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DASHBOARD

Creazione di cruscotti grafici facili e interattivi, in modo tale da rendere accessibili i risultati ottenuti a varie figure aziendali.

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DATA PATTERN

Apprendimento automatico nell’analisi e identificazione di collegamenti all’interno di dati grezzi. Legami tra business e potenzialità.

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DATA LAKE

Un content condiviso che permette di acquisire e archiviare una grande mole di dati eterogenei, strutturati, semi-strutturati e non strutturati.

I PLUS DEL DATA SURFING

I PLUS DEL DATA SURFING

#CFS #RPA #MDM #ML #AI #DATAVIZ

#CFS #RPA #MDM #ML #AI #DATAVIZ

Analisi

Lo scopo di un’analisi esplorativa dei dati è quello di utilizzare statistiche e visualizzazioni riepilogative per comprendere meglio i dati e trovare pattern sulle tendenze dei dati, sulla loro qualità e permette di formulare delle ipotesi su una possibile analisi.

Preparazione

Organizzare, in maniera strutturata e puntuale, i dati provenienti dall’integrazione di diverse fonti cosi da poter sviluppare algoritmi di machine learning in grado di poter anticipare le necessità di business.

Pulizia

Effettuare un buon data cleaning: identificare criticità nei dati in modo da poterli correggere automaticamente mantenendo una certa soglia di affidabilità.

Ricerca

Utilizzo intelligente dei Big data con l’obiettivo di ottenere informazioni preziose. La gestione e l’analisi di una mole così elevata di dati richiede competenze specifiche, tecnologie avanzate in grado di supportare l’elaborazione di file di dimensione cosi grandi per poter estrarre informazioni utili, nascoste e preziose per il business.

Analisi

Lo scopo di un’analisi esplorativa dei dati è quello di utilizzare statistiche e visualizzazioni riepilogative per comprendere meglio i dati e trovare pattern sulle tendenze dei dati, sulla loro qualità e permette di formulare delle ipotesi su una possibile analisi.

Pulizia

Effettuare un buon data cleaning: identificare criticità nei dati in modo da poterli correggere automaticamente mantenendo una certa soglia di affidabilità.

Preparazione

Organizzare, in maniera strutturata e puntuale, i dati provenienti dall’integrazione di diverse fonti cosi da poter sviluppare algoritmi di machine learning in grado di poter anticipare le necessità di business.

Ricerca

Utilizzo intelligente dei Big data con l’obiettivo di ottenere informazioni preziose. La gestione e l’analisi di una mole così elevata di dati richiede competenze specifiche, tecnologie avanzate in grado di supportare l’elaborazione di file di dimensione cosi grandi per poter estrarre informazioni utili, nascoste e preziose per il business.

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