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  1. Con le Analytics di Big Data si intendono sinteticamente quelle tecniche avanzate di analisi di business sui dati, effettuate su un grande set di dati. Per comprendere bene questo fenomeno cerchiamo di definire al meglio cosa siano le analytics, e il perché del loro utilizzo, finalizzato a far parlare le grandi moli di dati di una compagnia. Secondo un\'indagine del 2009 condotta da TDWI*(The Data Warehousing Institute)*il 38 per cento delle organizzazioni intervistate ha confermato di praticare analisi dei dati avanzate, laddove invece l\'85 per cento ha detto che ha intenzione di intraprenderle entro i prossimi 3 anni. Perché questa corsa alle analytics? Le analytics ci aiutano a capire cosa cambia nel contesto in cui opera l\'azienda e come reagire a questo cambiamento. In secondo luogo la analytics sono utili per capire le nuove opportunità di business, e come queste dovrebbero essere dimensionate. Le analytics sono il miglior modo per scoprire nuovi segmenti di consumatori, identificare i migliori fornitori, associare i prodotti affini, comprendere la stagionalita delle vendite e così via. Per queste ragioni TDWI ha registrato nelle sue ricerche un costante flusso di organizzazioni che implementano le analytics negli anni più recenti. In questi anni molte organizzazioni stanno abbracciando analytics avanzate per la prima volta, e quindi sono confuse riguardo al come affrontarle. Anche avendo esperienza nel data warehousing, nella reportistica e nell\'OLAP si può notare come i requisiti tenici e di business delle analytics più avanzate siano differenti. Per aiutare le compagnie e selezionare la giusta forma di analytics e preparare i big data per l\'analisi TDWI ha preparato un report che allego a fine articolo e che discuterà nuove opzioni per analytics avanzate e database per big data in modo che gli utenti possano prendere decisioni intelligenti nella loro adozione di queste tecniche. L\'analitica più avanzata contempla una serie di tec... Continua a leggere, clicca qui.
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