Big Data Conference

Descrizione

Oggi per molte aziende l’investimento in Dati e Analitica è diventato mainstream. E’ un argomento ad alta priorità nei consigli di amministrazione e nelle aspettative degli azionisti, soprattutto l’Intelligenza Artificiale, pensato come strumento per migliorare la “Customer Experience”. Vediamo che gli investimenti stanno avvenendo in differenti dipartimenti e business unit per finanziare i propri dati e i propri progetti analitici.
Le iniziative di Data Science sono emerse ovunque nell’azienda e l’adozione del Cloud sta crescendo molto rapidamente per tanti di questi progetti analitici. Il risultato è un considerevole aumento di attività soprattutto sul Cloud.

I Data Lake vengono sviluppati su Cloud usando la memoria del Cloud al posto di Hadoop.

I Data Warehouse sono costruiti su Cloud e molti dei Data Warehouse esistenti vengono migrati.

I Data Scientist stanno usando Machine Learning automatiche per la preparazione di dati self-service in modo da accelerare lo sviluppo del modello e modelli “allenati” vengono pian piano distribuiti per permettere previsioni on-demand.

Il risultato di tutte queste iniziative indipendenti su dati e analitica sta creando dei silos. Vengono creati nuovi flussi di dati di cui l’IT non è a conoscenza e molti nuovi dati fluiscono in azienda da dispositivi periferici, download non governati e applicazioni mobile connesse alle applicazioni Enterprise su più Cloud e più Data Center.

Stanno emergendo due grossi problemi.

Il primo è che le fonti di dati stanno crescendo e i dati acquisiti si stanno diffondendo nel Data Center e su più Cloud creando un paesaggio distribuito. Ciò rende i dati più difficili da trovare, da integrare e da governare.

Il secondo problema è che, sebbene ci siano molta attività e investimenti in corso su dati e analitica, molti di questi dati sono frammentati e non integrati.

  • Come si crea una strategia di Intelligenza Artificiale per mettere insieme progetti indipendenti su più business unit?
  • Come usare dati e Intelligenza Artificiale per migliorare la Customer Experience?
  • Come industrializzare quello che stiamo costruendo per abbreviare il time to value?
  • Come si governano i dati in un panorama di dati distribuiti e si mantiene il controllo?
  • Come si crea un’Architettura dati per operare su più fronti, su più Cloud e più Data Center?
  • Riuscite a creare Data Warehouse più rapidamente sul Cloud e in che modo?
  • Integrate il Vostro Data Warehouse su Cloud con il Vostro Data Lake?
  • Infine, state costruendo sufficienti modelli predictive?
  • Come andare oltre l’analitica predittiva e prescrittiva per diventare un’azienda self-learning?

A tutte queste domande e a molte altre verrà data risposta in questa Conferenza sui Big Data.

Argomenti Trattati

  • Creare una strategia di Intelligenza Artificiale per ottenere il massimo successo di Business
  • L’impatto del Cloud sull’Architettura dati per la Data Driven Enterprise
  • Realizzare una Data Governance value-driven in un ambiente dati distribuito
  • Enterprise DataOps: industrustrializzare e automatizzare lo sviluppo di Pipeline per dati e analitica
  • La nuova generazione di Intelligenza Artificiale: andare verso il Continuous Self-Learning Enterprise
  • Sviluppo basato su componenti di un Agile Data Warehouse
  • Integrare il vostro Data Lake e il Data Warehouse nel Cloud
  • Data Governance Automation usando l’Intelligenza Artificiale
  • La Customer Data Platform: migliorare la Customer Experience usando dati e Intelligenza Artificiale
speakerCon

Cost

€1.350,00

Date

03 Dic 2020 - 04 Dic 2020

Location

Evento online

Cost

€1.350,00

Evento prenotazione

Quota senza traduzione simultanea - 1350€ Senza IVA (solo per aziende esenti)
Available Posti: 100
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Quota con traduzione simultanea - 1450€ Senza IVA (solo per aziende esenti)
Available Posti: 100
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Quota senza traduzione simultanea - 1647€ IVA inclusa
Available Posti: 100
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Quota con traduzione simultanea - 1769€ IVA inclusa
Available Posti: 100
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