THE FUTURE IS IN THE DATA
Tag Archive for: Big Data
Porini with Experis Academy:
Big Data Analytics Course
PORINI with Experis Academy presents the Big Data Analytics course: the course has the purpose of teaching to work with Big Data, to visualize and analyse data, to work with structured and unstructured data, to interrogate relational databases, to implement Data Warehouse and to process Big Data static and dynamic through the orchestration of Data streams and implementation of Big Data analysis solutions.
Frequency: 200 hours – Weekends ( Friday – Saturday – Sunday)
Location: Kilometro Rosso Bergamo
Porini con Experis Academy:
Master Big Data Analytics
PORINI con Experis Academy presenta il master alta formazione in Big Data Analytics: in una società sempre più connessa, i big data sono diventati una risorsa chiave per capire il mondo che ci circonda. Analizzare ed interpretare opportunamente questo enorme flusso di informazioni è sempre più una necessità condivisa. Il master in Big Data Analytics studiato da Experis Academy in partnership con Microsoft e Porini si pone l’obiettivo di formare dei professionisti capaci di estrarre ed analizzare dati costruendo soluzioni Big Data.
La direzione tecnica e didattica del master è affidata a Microsoft e Porini. La docenza sarà tenuta direttamente dai tecnici delle prestigiose aziende partner, con l’obiettivo di distaccarsi da un approccio accademico alla ricerca di un taglio applicativo fortemente orientato al mercato.
Insegnamenti principali
Il master ha la finalità di insegnare a lavorare con i Big Data, visualizzare ed analizzare dati, lavorare con dati strutturati e non, interrogare database relazionali, implementare Data Warehouse e processare Big Data statici e dinamici grazie all’orchestrazione di flussi dati ed implementazione di soluzioni di analisi Big Data.
A chi è rivolto
Il master è destinato a laureati in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica, Statistica o discipline scientifiche e/o professionisti già attivi nel settore o in settori IT affini, che desiderano far convergere la loro carriera nell’ambito data analytics.
Frequenza: 200 ore – Lezioni il venerdì – sabato – domenica.
Sede: Kilometro Rosso Bergamo
Porini with Experis Academy:
Big Data Specialization Course
PORINI with Experis Academy presents the specialization course in Big data for the 4.0 Processes that aims to prepare experts able to carry out data analysis activities aimed at optimizing the automated processes for the industry 4.0. The aim of the course is to provide participants with technical expertise on the main data analysis tools. Teaching includes: frontal lessons, individual and group exercises, comparison and case studies.
Duration: 25 February – 5 April 2019
Frequency: 240 ore – From Monday to Friday
Location: Bergamo
Porini con Experis Academy:
Corso di Specializzazione in Big Data
PORINI con Experis Academy presenta il corso di specializzazione in Big Data per i Processi 4.0 che mira a preparare esperti in grado di svolgere attività di analisi dati finalizzata all’ottimizzazione dei processi automatizzati per l’industry 4.0. Obiettivo del corso è fornire ai partecipanti competenze tecnico pratiche sui principali strumenti di analisi dati. La didattica prevede: lezioni frontali, esercitazioni individuali e di gruppo, confronto e casi aziendali.
Insegnamenti Principali
SQL, overview Azure, modellizzazione multidimensionale, integration services, AS tabular, R language & fondamenti di Statistica con R, regressione, classificazione, Python language, Azure machine learning Studio, Big Data con R (RevoScaleR), Big Data con DataBricks, Predictive Maintenance, Clustering & Recommendation.
A chi è rivolto
Il corso di specializzazione è rivolto a 15 giovani o adulti in cerca di occupazione e in possesso di laurea triennale e magistrale in Informatica, Ingegneria Informatica, Fisica, Matematica, Statistica. E’ richiesta una buona conoscenza della lingua inglese.
Durata del corso: 25 febbraio – 5 aprile 2019
Frequenza: 240 ore – Lezioni dal lunedì al venerdì
Sede: Bergamo
Come candidarsi
Per candidarsi è necessario inviare CV e lettera di presentazione all’indirizzo academy.tech@it.experis.com entro il 18 febbraio 2019.
CEO: rethinking role and skills
according to the new business needs
IoT at the service of CEO: how to collect and use data
Digital revolution, Internet of Things, Big Data, machine learning, artificial intelligence, cloud… There are many elements of disruptive innovation that in recent years have subverted many operational practices of daily life and business. These technologies are so disruptive that they have been able to disrupt even the agendas of top management. It is a substantial change that has climbed all industrial sectors, has invested all operational processes and the entire corporate culture, coming to knock strongly at the door of the highest levels. The new technological paradigm has required and requires even CEOs to get involved and rethink their role and skills in accordance with the new business needs. This is certainly a challenge, but IoT and Big Data know how to repay the winners with new horizons of value for the business.
CEO: ripensare il proprio ruolo e le proprie competenze
in funzione delle nuove esigenze aziendali
L’IoT al servizio del CEO: come raccogliere i dati e farne buon uso
Digital revolution, Internet of Things, Big Data, machine learning, artificial intelligence, cloud… Sono molteplici gli elementi di dirompente innovazione che negli ultimi anni hanno sovvertito molte prassi operative della vita quotidiana e del business. Si tratta di tecnologie talmente disruptive da essere riuscite a scombinare anche le agende dei vertici aziendali. È un cambiamento sostanziale che ha scalato tutti i comparti industriali, ha investito tutti processi operativi e l’intera cultura aziendale, arrivando a bussare con forza alla porta dei piani più alti. Il nuovo paradigma tecnologico ha richiesto e richiede anche ai CEO di mettersi in gioco e ripensare il proprio ruolo e le proprie competenze in funzione delle nuove esigenze aziendali. Si tratta certamente di una sfida, ma IoT e Big Data sanno ripagare i vincitori con nuovi orizzonti di valore per il business.
L’IoT e la smart Industry
L’IoT non si limita a rendere più intelligenti gli oggetti, ma permette di rendere smart anche il business attraverso una più profonda e proattiva comprensione del contesto demografico e socio-economico in cui ogni processo di produzione e distribuzione è calato, in tempo reale. Le analisi avanzate dei dati da essa raccolti, infatti, aiutano le aziende a oliare i processi produttivi, ridurre i costi, ottimizzare la supply chain, migliorare i processi di manutenzione e garantire una customer experience di alto livello. Ecco perché il valore aggiunto dell’Industria di oggi è rappresentato dalla capacità di saper trasformare i dati provenienti da più fonti, interne o esterne all’azienda, in informazioni di valore su cui basare processi decisionali veloci ed efficaci relativi a tutto il ciclo produttivo e distributivo dei beni o dei servizi.
I CEO e il nuovo processo decisionale data-driven
L’era digitale ha modificato dalla A alla Z il mondo industriale: dalla produzione, passando dal marketing, lungo tutta la supply chain, per arrivare al servizio clienti post-vendita. Impossibile ignorare la necessità di assecondare, promuovere e favorire questi cambiamenti con nuove prassi di gestione, nuovi investimenti e nuovi strumenti messi a disposizione dalla Internet of Things e dal paradigma della Industria 4.0. L’industria di oggi, in altre parole, non può più prescindere da iniziative data-driven. In questo scenario, i CEO sono chiamati a essere i condottieri di un percorso di trasformazione unico nella storia dell’economia e del commercio. E le armi vincenti che hanno a loro disposizione per riuscire nell’intento si chiamano Big Data e analisi predittive. Storicamente, infatti, sono state le materie prime l’asse portante della crescita e dello sviluppo industriale. Con la nascita di internet tutto è definitivamente cambiato. E un ulteriore salto quantico sta per essere fatto nel solco del paradigma 4.0 con le analisi avanzate dei dati.
Come raccogliere i dati in maniera efficace
Lungo tutta la filiera ci sono migliaia di diversi dispositivi in grado di emettere e scambiare dati contemporaneamente. Alcuni sono interni all’azienda – macchinari, dispositivi, database, sensori e applicazioni – altri sono esterni, si pensi a sistemi di raccolta di informazioni sul meteo, sul traffico, su congiunture economiche, trend di mercato o tendenze provenienti dai social network. Ma tutti questi dati grezzi non apportano alcun valore se non trattati con un approccio olistico. Anche in questo caso si può dire che il tutto sia maggiore della somma delle parti. A patto che il tutto sia processato, orchestrato e analizzato in maniera efficace. Tanto più che su un mercato veloce, omnicanale, volatile ed esigente come quello attuale l’abilità fondamentale è quella di saper prevedere e anticipare la realtà (ovvero la domanda). Affidarsi a strumenti avanzati di predictive analysis in grado di dipanare l’immensa mole di informazioni in cui è immerso e da cui è alimentato il mondo digitale – abilitate da tecnologie come machine learning e intelligenza artificiale – rappresenta quindi l’asso nella manica imprescindibile per i C-Level 4.0 che vogliano mantenere il proprio business competitivo.
Big Data Management
in the service of the decision-making process
How to predict what you need to produce and distribute: the role of Big Data
Companies today can no longer afford to be simply reactive to the changes in a market characterised by extreme volatility. Today it is the customer who decides independently what he wants, how, when and, above all, by whom. And production and distribution throughout the supply chain must keep up if they want to keep their competitiveness high.
Order and sales history, shipping status but also weather conditions, traffic, social sentiment, market trends… the data processed by automatic learning technologies to achieve these goals can come from a myriad of sources both inside and outside the company. In such a landscape, therefore, it is clear that the ability to analyze and shape these huge flows of information in real time is the key element for the industry to focus on in order to be able to govern the situation lucidly and revolutionize the business. Each node in the chain becomes part of an ecosystem of information exchange that generates value. From this point of view, the challenge is represented by the ability to implement an excellent strategy of Big Data Management and Big Data Analysis that allows to transform into clear, defined and strategic decisions and actions a initially shapeless and chaotic pile of information.
Big Data Management
al servizio del processo decisionale
Come prevedere quello che è necessario produrre e distribuire: il ruolo dei Big Data
La rivoluzione digitale nel suo dedalo di connessioni alimentate dai sensori della Internet of Things ha fatto sì che la quantità di dati in circolazione per la rete aumentasse in modo costante ed esponenziale. Questo groviglio di informazioni provenienti da una moltitudine di fonti diverse, se adeguatamente processate, gestite e analizzate, rappresentano un valore inestimabile per il business nell’era della digital economy. Per descrivere il fenomeno Big Data gli esperti parlano anche di datizzazione, riferendosi al fatto che oggi – potenzialmente – siamo in grado di acquisire informazioni su tutto ciò che esiste e accade al mondo. Un mondo caratterizzato da perimetri culturali, sociali e commerciali sempre più liquidi su cui si fonda un mercato sempre più veloce, il cui perno centrale è un consumatore esigente come mai prima d’ora.
Big Data Management al servizio del processo decisionale
Le aziende oggi non possono più permettersi di essere semplicemente reattive a fronte delle mutazioni di un mercato caratterizzato da una volatilità estrema. Non può essere più il business a indurre i bisogni nel consumatore per vendergli ciò che (il business stesso) vuole. Oggi è il cliente che decide in modo autonomo cosa vuole, come, quando e, soprattutto, da chi. E produzione e distribuzione lungo tutta la supply chain devono stare al passo se vogliono mantenere alta la competitività.
Storici degli ordini e delle vendite, stato delle spedizioni ma anche condizioni meteo, traffico, social sentiment, trend di mercato… i dati processati dalle tecnologie di apprendimento automatico per raggiungere questi obiettivi possono provenire da una miriade di fonti sia interne sia esterne all’azienda. In un panorama del genere, dunque, è chiaro come la capacità di analizzare e dare forma in tempo reale a questi enormi flussi di informazioni rappresenti per l’industria l’elemento chiave su cui puntare per riuscire a governare lucidamente la situazione e rivoluzionare il business. Ogni nodo della catena diventa parte di un ecosistema di interscambio informativo che genera valore. In quest’ottica, la sfida è rappresentata proprio dalla capacità di mettere in atto una strategia eccellente di Big Data Management e Big Data Analysis che permetta di trasformare in decisioni e azioni chiare, definite e strategiche un ammasso inizialmente informe e caotico di informazioni.
Obiettivo finale: customer satisfaction
L’obiettivo è quello di prevedere cosa sia necessario produrre e distribuire per anticipare la domanda e soddisfare così i requisiti di un mercato customer-centrico dove il primo comandamento è quello della velocità e il secondo quello della estrema personalizzazione del prodotto/servizio. Strumenti avanzati di analisi dei dati e di Business Intelligence al servizio di strategie di forecasting e demand planning in chiave 4.0 possono dunque supportare industria e supply chain nel difficile compito di assicurare, in un’ultima analisi, una customer experience di prim’ordine.
Dal punto di vista dell’analisi delle informazioni questo significa poter affinare i processi decisionali e renderli data-driven, con strumenti in grado di passare da approcci meramente descrittivi ad approcci predittivi. L’impiego di metodologie di prescriptive e di predictive analysis permette di rendere quindi prevedibile gli scenari futuri e anticipare in tempo reale preferenze e abitudini dei consumatori. Una capacità di forecasting avanzata che abilita una gestione dinamica, resiliente e intelligente delle attività di produzione, approvvigionamento del magazzino, inventario e distribuzione.
Demand planning and forecasting:
the Supply Chain Manager 4.0 tools
Supply chain manager 4.0: advanced tools for demand forecasting in the retail sector
In recent years, the digital revolution has also involved retail in its process of radical change. The sector has become multichannel, liquid and deeply customer-centric, with an informed and demanding buyers audience like never before. Today’s customers expect more and more personalized products from retailers. And they want them fast. That’s why supply chain managers 4.0 need to operate in an accelerated marketplace with ever-changing balances. A competitive scenario full of challenges, in which technology offers to those who know how to seize all the tools necessary for the success of the business. The catalyst for all these changes is the flow of Big Data generated continuously by the digital world.
Demand planning and forecasting:
gli strumenti del Supply Chain Manager 4.0
Supply chain manager 4.0: strumenti avanzati per la previsione della domanda nel retail
La digital revolution, negli ultimi anni, ha coinvolto nel suo processo di radicale cambiamento anche il retail. Il settore è diventato multicanale, liquido e profondamente customer-centrico, a fronte di una platea di acquirenti informati ed esigenti come mai prima d’ora. I clienti di oggi, infatti, si aspettano dai rivenditori prodotti sempre più personalizzati. E li vogliono in fretta. Ecco dunque che i supply chain manager 4.0 si trovano a operare in un mercato accelerato caratterizzato da equilibri in mutamento costante. Uno scenario competitivo e carico di sfide, in cui però la tecnologia offre a chi li sa cogliere tutti gli strumenti utili per la buona riuscita del business. L’elemento catalizzatore di tutti questi cambiamenti è rappresentato dal flusso di Big Data generati senza soluzione di continuità dal mondo digitale.
Prevedere la domanda per garantire la customer satisfaction
Garantire l’approvvigionamento non basta più: la supply chain ai tempi dell’economia digitale e dell’Industria 4.0 deve dimostrare di essere altamente reattiva e resiliente per soddisfare una domanda estremamente volatile. E per riuscirci è chiamata a mettere in atto una strategia di demand planning e forecasting che vada ben oltre alla tradizionale stima delle vendite. Si tratta di impiegare metodi di analisi e previsione statistica per processare la grande quantità di informazioni provenienti sia dall’interno che dall’esterno dell’organizzazione attraverso tecnologie di apprendimento automatico in grado di decodificare una serie di variabili che influiscono sulla domanda. I dati disponibili in un mondo dominato dalla Internet of Things e disseminato di sensori e smart object, infatti, provengono da più fronti e possono parlare di condizioni meteo come di traffico, di comportamento dei consumatori sulle piattaforme social come di particolari contingenze socio-economiche o ancora di variazioni di mercato e di andamento delle vendite. Il supply chain manager 4.0 deve poter navigare nel Mare Magnum di queste informazioni e tracciare la rotta giusta per prendere le decisioni più efficaci relative alle operazioni di inventario e produzione, con l’obiettivo di approdare a un risultato di customer satisfaction eccellente. E perché questo possa avvenire è necessario che tutti gli attori della catena diventino dei nodi attivi nel processo di scambio delle informazioni, protesi in maniera olistica al raggiungimento di un forecast collaborativo.
Demand planning e forecasting: gli strumenti del Supply chain manager 4.0
Le tecnologie di analytics che consentono di gestire e analizzare i Big Data tramite algoritmi avanzati possono quindi reinventare radicalmente la cultura e gli approcci della vendita al dettaglio. Per supportare il processo decisionale in tempo reale e piegare a proprio favore l’estemporaneità del mercato attuale, è necessario puntare su strumenti di demand planning e forecasting che siano semplici da utilizzare, ma al contempo evoluti. Dal punto di vista del supply chain manager 4.0, una strategica previsione della domanda aiuta a perfezionare l’inventario in base ai flussi di domanda, massimizzare la redditività di ogni canale o prodotto di vendita, ridurre la necessità di scorte, gestire efficacemente le reti di distribuzione e ottimizzare gli investimenti. Tutti miglioramenti che, in ultima analisi, si traducono in una maggiore soddisfazione del cliente e, in definitiva, una maggiore redditività per il business. In questo senso Gartner parla di algorithmic retailing: processare i Big Data con analisi avanzate attraverso una struttura di vendita sempre più complessa e dettagliata per offrire un’esperienza cliente efficiente, flessibile e allo stesso tempo unificata.
PORINI SRL
Share capital: 267.000 €
VAT N° : IT01257760130
REA : CO – 158527
CONTACTS INFO
Phone : (+39) 02.8721132
E-mail : info@porini.it
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