Data mining, business intelligence e dintorni

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Data Mining, Business Intelligence e dintorni 13/05/2014 Maurizio Girometti Laurea magistrale in SCIENZE STATISTICHE E DECISIONALI Corso: Data Mining e Classificazione

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Data Mining, Business

Intelligence

e dintorni

13/05/2014

Maurizio Girometti

Laurea magistrale in SCIENZE STATISTICHE E DECISIONALI

Corso: Data Mining e Classificazione

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Maurizio Girometti

Laureato in Statistica Demografica.

Ho iniziato la mia carriera lavorativa nel 1979 in qualità di Statistico, prima come libero professionista per Confindustria e, poi, presso l’Istituto Centrale di Statistica. Dopo circa 5 anni sono entrato in Praxis Calcolo, azienda “storica” del mercato IT italiano, dove ho lavorato per 27 anni con livelli di responsabilità crescenti.

Da circa tre anni sono impegnato, tramite la Società Giemmeconsulting, di cui sono titolare, nella fornitura di servizi di consulenza finalizzati ad attività di General Management, Business Development e Training.

Sono stato impegnato in attività di Advisoring per Retis S.p.A., azienda IT italiana, e attività di Business Development per una Innovation Company italiana, Creactives S.p.A., che opera nel campo delle tecnologie semantiche. Svolgo attività di Formazione nelle aree della Gestione Aziendale e della Comunicazione d’Impresa.

Attualmente ricopro il ruolo di General Manager per una azienda italiana, ECM2 S.r.L., che fornisce prodotti e servizi orientati alla Business Discovery.

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Data Mining, Business Intelligence

e dintorni

o Data Mining

o Business Intelligence vs Business Discovery

o Dalla Business Intelligence ai Big Data

o Big Data

o Semantic Technologies

o Il mercato della BI e degli Analytics

o Business Intelligence e Business Discovery Tools

o Social Monitoring & Analytics Tools

o Le figure professionali

o Cosa fare dopo la laurea?

o ECM2

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Cosa è il Data Mining

o Data mining:

• Extraction of interesting information or patterns

from data in large databases

o Alternative names and their “inside stories”:

• Data mining: a misnomer?

• Knowledge discovery(mining) in databases,

knowledge extraction, data/pattern analysis, data

archeology, data dredging, information

harvesting, business intelligence, etc.

Page 5: Data mining, business intelligence e dintorni

Dove è applicabile?

o Database analysis and decision support • Market analysis and management

o Target marketing, customer relation management, market basket analysis, cross selling, market segmentation

• Risk analysis and management o Forecasting, customer retention, improved underwriting,

quality control, competitive analysis

• Fraud detection and management

o Other Applications • Text mining (news group, email, documents) and

Web analysis.

• Intelligent query answering

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Cosa è il Data Mining

Confluence of Multiple Disciplines

Data Mining

Database

Technology Statistics

Machine

Learning

Pattern

Recognition

Algorithm

Other

Disciplines

Visualization

Page 7: Data mining, business intelligence e dintorni

Cosa è il Data Mining

Typical Data Mining System

data cleaning, integration, and selection

Database or Data Warehouse Server

Data Mining Engine

Pattern Evaluation

Graphical User Interface

Knowledge

Base

Database Data

Warehouse World-Wide

Web

Other Info

Repositories

Page 8: Data mining, business intelligence e dintorni

Cosa è il Data Mining

Typical Data Mining System

Ambienti e Motore

del

Data Warehouse

Processi ETL

(Estrazione,

Trasformazione e

Caricamento)

Business

Intelligence

Metadati

(informazioni sui dati: tipo, origine, utilizzo, etc.)

Sistemi

ERP (Enterprise Resource Planning)

Dati Esterni

Database

Operazionali Data

Mining

Fonti

informative

aziendali

Page 9: Data mining, business intelligence e dintorni

Cosa è il Data Mining

Typical Data Mining System

Business Intelligence

Data Mining

(Business Discovery)

Data Warehouse

Ambiente dati a supporto

delle decisioni manageriali

Integrato Subject-oriented

Non Volatile

Tante fonti eterogenee

racchiuse in un unico contenitore

Estrazione, esplorazione ed analisi dei dati finalizzata al

business

Creazione vantaggio

competitivo

Pianificazione strategie di

medio-lungo periodo Ottimizzazione

dei processi

Knowledge Discovery in Database

Page 10: Data mining, business intelligence e dintorni

Business Intelligence vs Business Discovery

Limiti della BI «tradizionale»

Page 11: Data mining, business intelligence e dintorni

Business Intelligence vs Business Discovery

Business Discovery, la BI di nuova generazione

Page 12: Data mining, business intelligence e dintorni

Business Intelligence e Big Data

Business Intelligence

Social Intelligence Using Social Media for Business Intelligence

(Social Monitoring)

Big Data

Page 13: Data mining, business intelligence e dintorni

o Grandi quantità di

informazioni in diversi

formati in gran parte non

strutturati (documenti testuali,

video, dati rilevati da sensori,

immagini, dataset, ecc.)

o Caratterizzate da un ciclo di

vita molto breve (secondo

alcune stime, il 90% dei dati

utilizzati oggi dalle imprese è

stato creato negli ultimi 2

anni).

o Provenienti da molteplici

fonti sia interne all'impresa

che esterne (siti Web, social

media, ecc.),

Big Data

Page 14: Data mining, business intelligence e dintorni

Big Data

Page 15: Data mining, business intelligence e dintorni

o Consumer Profiling – Target ADV

o Web Marketing

o Brand Analysis

o Reputation Analysis

o Sentiment Analysis

o Social Customer Care

o Social Comparative Analysis

o Social Predictive Analysis

o ….

Big Data

Cosa ci faccio?

Page 16: Data mining, business intelligence e dintorni

o La capacità di analizzare un'elevata mole di informazioni

e di dati - spesso non strutturati - può rappresentare una

fonte di vantaggio competitivo e di differenziazione.

o Nuove soluzioni HW + SW per immagazzinare i dati.

o Nuove soluzioni per selezionare, analizzare e

classificare i dati.

Big Data

SEMANTICA

Page 17: Data mining, business intelligence e dintorni

Semantic technologies

Page 18: Data mining, business intelligence e dintorni

Semantic technologies

Page 19: Data mining, business intelligence e dintorni

Semantic technologies

Page 20: Data mining, business intelligence e dintorni

Il mercato della BI e degli Analytics

Page 22: Data mining, business intelligence e dintorni

Social Monitoring & Analytics Tools

o Esistono tool gratuiti o a pagamento

o Le principali funzionalità sono: • Monitoring (Listening) – informazioni relative agli

account aziendali nei Social Media, Blog, Forum, Piattaforme di Videosharing o Photosharing feed. Ricerche per keywords.

• Engagement – permettono di interagire con i SM creando nuovi post o risponendo a post di altri account. Gestione team. Gestione campagne.

• Analyzer – Analisi competitor.

o Classificazione e Sentiment in base a keywords (solo alcuni tool italiani hanno capacità semantiche)

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Page 24: Data mining, business intelligence e dintorni

Le professionalità

Data Base

Admninistrator

Data Analyst

Business

Analyst

End User

Page 25: Data mining, business intelligence e dintorni

Le professionalità

o Business Analyst

• l Business Analyst è un professionista specializzato

in un particolare ambito aziendale (Es.: strategia,

organizzazione, produzione, risorse umane,

marketing, qualità, finanza, contabilità etc.) che

lavora per un'impresa, un ente o una

organizzazione al fine di individuare e risolvere

specifici problemi.

• Il Business Analyst analizza le procedure, il

business, le funzioni aziendali, e le unità

organizzative per ottimizzare questi elementi.

Page 26: Data mining, business intelligence e dintorni

Le professionalità

o Data Scientist • Il 'Data scientist', con competenze in statistica,

matematica e informatica, è tra le figure più ricercate del mondo del lavoro, con una domanda che supera di gran lunga la disponibilità di candidati.

• Secondo una recente ricerca nel mercato USA l'80% delle offerte di lavoro rimane insoddisfatta per mancanza di personale.

• Può lavorare in un'azienda commerciale come in un'università come in una Onlus.

• La caratteristica del suo lavoro è quella di analizzare dati che oggi sono disponibili a ritmo esponenziale sia per volume che per tipo, ai quali vanno aggiunti canali del tutto nuovi come ad esempio i social network.

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Le professionalità

o Data Scientist

• Predizione, non premonizione

o Per fare il suo lavoro si serve di tecnologia, matematica

e statistica per presentare dati che formulano un'ipotesi.

o Una volta terminato, il lavoro servirà a supportare le

conclusioni di chi nell'azienda ha potere decisionale.

o Ecco perché il Ds fornisce elementi predittivi ("in termini

tecnici significa usare algoritmi predittivi e data mining"),

per fare previsioni su andamenti. L'esempio classico è quello dei profili utilizzati da Amazon per proporre

prodotti ai clienti.

Page 28: Data mining, business intelligence e dintorni

Le professionalità

o Skill profiles individuati da IWA Italy (la sezione

italiana di IWA/HWG associazione internazionale di

professionisti del Web riconosciuta come realtà di

standardizzazione dal CEN)

• Community Manager

• Web Project Manager

• Web Account Manager

• User Experience Designer

• Business Analyst

• DB Administrator

• Search Engine Expert

• Advertising Manager

• Frontend Web Developer

• Server Side Web Developer

• Web Content Specialist

• Web Server Administrator

• Information Architect

• Digital Strategic Planner

• Web Accessibility Expert

• Web Security Expert

• Mobile Application Developer

• E-commerce Specialist

• Online Store Manager

• Reputation Manager

• Knowledge Manager

Page 29: Data mining, business intelligence e dintorni

Cosa fare dopo la laurea?

oNon fermarsi!!! • La tesi mi ha stancato e ora mi riposo

• Mi prendo un anno sabbatico

• Aspetto che esca il concorso

• ….

o Acquisire competenze

• Sperimentare prodotti

• Partecipare ad eventi

• Partecipare a Webminar e Seminari

• ……

Page 30: Data mining, business intelligence e dintorni

Cosa fare dopo la laurea?

o Mostrare le proprie competenze ed esperienze • Linkedin

• …

o Mostrare le proprie realizzazioni • Linkedin

• Slideshare

• Blog

• …

o Fare networking

o Bene i tirocini se si impara qualcosa di utile e se creano prospettive

Page 31: Data mining, business intelligence e dintorni

Cosa fare dopo la laurea?

o Preparare il CV

• Formato europeo solo se richiesto

• Max 2 pagine

• Solo informazioni rilevanti

o Individuare le aziende target

• Consulting

• Aziende di nicchia

Page 32: Data mining, business intelligence e dintorni

o La Business Discovery è l’elemento

caratterizzante della Mission di ECM2.

o ECM2 è Solution Provider Partner Qlikview.

o Nata nel 2007, ECM2 è una delle prime aziende

italiane ad aver investito nella tecnologia

Qlikview.

o ECM2 si propone come partner di Aziende e PA

nell’analisi dei processi e nella realizzazione di

sistemi di controllo e misura delle performance

aziendali, utilizzando la tecnologia Qlikview.

Page 33: Data mining, business intelligence e dintorni

Cosa fa ECM2 - The value chain

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Page 34: Data mining, business intelligence e dintorni

Realizzazione dei KPI dei processi di

vendita.

Analisi e calcolo degli indicatori

del rischio credito.

Analisi del contenzioso.

Analisi , simulazioni e

pubblicazione dei dati elettorali.

Page 35: Data mining, business intelligence e dintorni

Grazie

Maurizio Girometti

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