Big Data :  volume di dati  livelli variabili di complessità  generati a velocità differenti  non elaborabili con tecnologie tradizionali.

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
THE BUSINESS NETWORK AGGREGATOR I PARTNER. THE BUSINESS NETWORK AGGREGATOR NKW è un Network Innovativo. Si configura come aggregatore di reti dimpresa.
Advertisements

Dott. Nicola Ciraulo Internet ed il Web Dott. Nicola Ciraulo
U.V.P. la base del Marketing
LE POTENZIALITÀ DI INTERNET NELLAGGIORNAMENTO DISCIPLINARE E DIDATTICO DEGLI INSEGNANTI Obiettivo: Illustrare le potenzialità ma anche i rischi dellutilizzo.
Punto di informazione per negozi e distribuzione
Modulo 1 – Ambiente di lavoro Windows 7
Strumenti di sviluppo Microsoft Campagna incentivi per Software Assurance Opportunità di vendita.
Metodi e strumenti della didattica 2.0
Agire Digitale Roma, 25 gennaio TM Agenda Il Gruppo eBay I servizi di eBay per le imprese e i professionisti eBay e larga banda.
Prof. Emanuele Marino Concetti teorici di base della tecnologia dellinformazione.
Introduzione ai sistemi di basi di dati
Prodotto, innovazione e binomio prodotto-cliente
5 novembre 2010 Tecnologie per la promozione e la valorizzazione del patrimonio culturale - Vincenza Ferrara Musei e nuove tecnologie Attenzione alla Disabilità
Le vendite Capitolo10.
Le vendite Capitolo10. Prof.ssa Annalisa Tunisini - a.a. 2009/2010 Ruolo delle vendite VENDITA: comunicazione, persuasione, comunicazione INTELLIGENCE:
Corso “Docenti Web 2.0” Elaborato sul web 2.0
UNIVERSITA’ CARLO CATTANEO UNIVERSITA’ CARLO CATTANEO
TRASMISSIONE DATI (e Networking) Luglio GENERALITA Sono tecnologie (hardware e software) che consentono di collegare fra loro due calcolatori, o.
I videogiochi Sviluppo online e videogiocatori online Di F. Luca e M. Carlo Scuola media G. Zignani Anno scolastico 2008/09.
Apprendimento cooperativo: open learning e nuovi media
IL PATRIMONIO DI DATI - LE BASI DI DATI. Il patrimonio dei dati Il valore del patrimonio di dati: –Capacità di rispondere alle esigenze informative di.
Lottomatica ed il Contact Center Roma, 26 giugno 2009
MBS MILANO O PEN S OURCE M ANAGEMENT.
Concetti di base IR spiegati con l'esempio di Google.
Alessia Tronchi Resp. Sistemi di Comunicazione Comunicare lEmergenza 1 Facebook e emergenze: lesperienza di Monza.
Data mining for e-commerce sites
Lavoro svolto da Veronica Mancin
IL CLOUD COMPUTING: portabilità o privacy?
© Alleanza 2012 Agenzia di JESI Crescere è facile, se hai un alleato.
Applicazioni mobile Better Software 2009 Massimiliano Zani Sms Italia.
Come organizzarsi a casa
Gestire la conoscenza: Google Apps, Facebook e Linked-In nella scuola Livia Petti – Università degli Studi di Milano-Bicocca 1 Livia Petti – 29/10/2010.
+ eLogic Incontri 2013: #NextToYou eLogic S.r.l. Anno di fondazione: 2001Numero di addetti: 18 Fatturato 2012: Clienti: circa 150.
DIGITAL SIGNAGE Progetto Monitor in Store.
GIOCARE PER GIOCO Meeting di Rimini 2011 Relatore Giovanni Emilio Maggi.
Internet L’essenziale.
1. Che cosa fa Db-Line? 17 anni di storia dei videogiochi Db-Line è stata fondata nel Lazienda è cresciuta posizionandosi come solido punto di riferimento.
Realizzazione siti e web marketing. The spy at work. Social Media Marketing. Web Marketing. Grafica e Design. Contenuti e comunicazione. Siti ottimizzati.
AFFRONTARE LATTUALE SCENARIO ECONOMICO O PEN S OURCE M ANAGEMENT.
1. Che cosa fa Db-Line? 18 anni di storia dei videogiochi Db-Line è stata fondata nel Lazienda è cresciuta posizionandosi come solido punto di riferimento.
© 2011 Db-Line Srl  
Open Days Matera 29 ottobre 2009
Firenze – Festival della Creatività 2009 Comm.it s.r.l. – Ing. Davide Rogai, Ph.D. – Software >> fast on demand software.
Domande rivolte: 1.Chi eravate nel 1998, quando avete fondato Google? 2.Qual era il vostro obiettivo? 3.Volevate diventare ricchi? 4.Qual è stata.
O PEN S OURCE M ANAGEMENT 16 Dicembre 2011 IL PROGETTO DI CRESCITA QUALE STRADA PER IL FUTURO?
Cambia il modo di lavorare e cambierai il mondo !!!
Identificazione dei database interni alle applicazioni software Napoli 30 gennaio 2014 Ing. Gennaro Di Giaimo Presidente del CdA Mediamobile Italia S.p.A.
Gestione call center e forza vendite NeaGest Call Center & Sales Force
Le vendite Cap.10.
PIANO DI COMUNICAZIONE
Il portale di commercio elettronico per le pmi italiane Napoli,
I DATABASE.
Tipo Documento: unità didattica 4 Modulo 14 Compilatore: Antonella Bolzoni Supervisore: Data emissione: Release: Indice: A.Scheda informativa B.Introduzione.
Partner SISTEMI – Innovazione e consenso CSB Software & Solutions.
© 2008 IBM Corporation Virtualization, Consolidation, High Availability, Disaster Recovery IBM General Business.
Storia e Cittadinanza - Seminario di studi marzo Torino -Venaria Reale Le risorse dell’insegnamento: le tecnologie A cura di Patrizia.
Tecnologie dell'informazione e della comunicazione - Stacey S. Sawyer, Brian K. Williams Copyright © The McGraw-Hill Companies srl “Commercio elettronico,
Tecnologie dell'informazione e della comunicazione - Stacey S. Sawyer, Brian K. Williams Copyright © The McGraw-Hill Companies srl Introduzione.
NiXuS srl1 Training Galco Italia 22 Gennaio 2000 pMeter Software per l’analisi delle performance aziendali. N I X U S srl Via G. Scarabelli Roma,
E - Commerce.
COME RISPONDERE ALLE CRITICITA’ DEL MERCATO Relatori: Dott. Flavio Barlettelli Stefano Di Marcantonio Praesidium Srls.
Le basi di dati.
BSTPortal.com Ha la risposta per il suo negozio, la quale consegna informazione, conoscenze e servizi con i cui puoi guadagnare, risparmiare soldi e tempo.
Web Agency specializzata in pay per click, search marketing e keywords advertising.
UNO STRUMENTO DI MARKETING MULTILINGUE Grazie a questa partnership strutturale abbiamo potenziato la capacità produttiva della nostra Divisione Contact.
L’IFS in Lombardia Ufficio Scolastico Regionale per la Lombardia WEB & COMMUNICATION IMPRESA FORMATIVA SIMULATA Centrale di Simulazione IS Carlo Dell’
Sito Internet che fornisce agli utenti della rete un punto d'incontro virtuale per scambiarsi messaggi, chattare, condividere foto e video.
Data warehouse(B.2.8) Nei database ci sono molti dati di tipo diverso e ciascuna tipologia di dato può avere un formato diverso. Alcuni provengono da legacy.
ROMA 24 GIUGNO 2016 AREA TEMATICA 4. NUOVE FONTI E DOMANDE Raffaella Cagliano NUOVE FONTI E DOMANDE ISTAT - Rilevazione Multiscopo sulle attività complesse.
Transcript della presentazione:

Big Data :  volume di dati  livelli variabili di complessità  generati a velocità differenti  non elaborabili con tecnologie tradizionali

 Volume: gestione di moltissimi dati  Velocità: gestione in tempo reale  Varietà: fonti e tipologie diverse

 Veridicità: attendibilità dei dati raccolti  Volatilità: tempo di validità dei dati

 Opportunità di conoscenza  Capire il mondo reale  Opportunità commerciali

 Non possiedono un modello prestabilito  Non sono organizzati  Possono causare ambiguità  Sono costituiti da: › Testo › Audio › Video › Flussi di click › …

 Raccolta di informazioni  Classificazione in categorie prestabilite  Organizzazione secondo uno schema preciso  Memorizzazione fisica dei dati

 Collezione e memorizzazione dei dati  Classificazione per categorie  Trasformazione dei dati  Generazione dei risultati trovati

 ASCOLTARE  CAPIRE  RIELABORARE  VISUALIZZARE

 Script pattern matching: › individuare tokens › stabilire il pattern delle frequenze in un testo  Set di parole: › Google books › Twitter › Canzoni 1960/2007 › New York Times 1987/2007  Grado di felicitá: › Amazon’s Mechanical Turk

 h avg (T) = livello di felicitá della frase T  h avg (w i ) = felicitá di ciascuna parola  F i = frequenza della i-esima parola

 484 miloni di tweets  9.8 milioni di persone  Luglio 2009 e Gennaio 2012  54 piú larghe cittá della Gran Bretagna  Parole cercate: PAURA, GIOIA, RABBIA, TRISTEZZA PAPER: > Ilias Flaounas, Thomas Lansdall-Welfare, Nello Cristianini Intelligent Systems Laboratory, University of Bristol

PAPER: > P. Sheridan Dodds, K. Decker Harris, I. Kloumann, Center of complex systems of the university of Vermont

 AMBIGUITÁ  SENSI MULTIPLI  TONO  SARCASMO  SOPRANNOMI  IMMAGINI

«Il Big Data ha avuto un impatto nello studio del comportamento umano simile all’introduzione del microscopio o del telescopio nei campi della biologia e dell’astronomia» Zeynep Tufekci “Big Questions for Social Media Big Data”

 Big Data aiutano a comprendere le dinamiche del proprio mercato di riferimento  Per riuscire a trarne il massimo bisogna sodisfare alcuni requisiti: › Nuova mentalità › Leadership › Team di ricerca › Gestione dei dati

Big Data + Marketing = ROI enorme

Attraverso un’analisi dei dati il negozio Target è riuscito a scoprire che una ragazza era incinta, ancora prima che lo sapessero i suoi genitori. Fedelity Card Informazioni Personali + Informazioni di Vendita Big Data

 152 milioni di conti cliente Ricerche + Acquisti + Desideri Big DataPubblicità

 5 GB gratis  GB massimo  2 GB trasferimento massimo per file  $ 0.50 per GB  Online software  Cloud Player

Obiettivi:  Restringere tempi di attesa  Predire gli ordini del cliente « Se non lo vuoi, te lo regaliamo! »

 Aziende: › Pubblicità con testo › Pubblicità multimediale

 Trasporto pubblico  Attrazioni nelle vicinanze  Amici nelle vicinanze  Notizie

 Salvataggio posizione parcheggio  Conto alla rovescia  Promemoria pagamento bollette  Cronologia delle posizioni  GPS  Gmail  Calendario  Contatti  Ricerche Google

 immissione vocale  fotocamera  scrittura a mano libera  modalità offline

Reperimento delle informazioni: È l'insieme delle tecniche utilizzate per gestire oggetti contenenti informazioni

Permette di:  Rappresentare  Memorizzare  Organizzare

Soddisfa:  Il bisogno informativo dell’utente Gestistione:  Ricerca di informazioni, non di dati  Possibile restituzione di risultati non pertinenti

È un movimento che promuove il non utilizzo del modello relazionale. Identifica:  un'ampia varietà di tecnologie legate ai database Risponde:  al crescente volume di dati memorizzati sulla Rete  alle modalità e alla frequenza di accesso ai dati  alla necessitá di performance e di potenza di calcolo

 Scalabilitá  Prestazioni migliori  Schemi dinamici  Facile da utilizzare  Flessibile

 È un framework che supporta applicazioni distribuite con elevato accesso ai dati  Permette di lavorare con migliaia di nodi e petabyte di dati

 Yahoo! è il più grande contributore a questo progetto  È usato anche da: AOL, Ebay, Facebook, IBM, ImageShack, Joost, Linkedin, Spotify, The New York Times e Twitter