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Operativa dal 2025 e finanziata dal Pnrr, serve a mettere in relazione i dati di università, uffici pubblici, centri di ricerca e privati “Un giorno tutto questo sarà tuo” , dice Mufasa al piccolo Simba. Senza scomodare  Il Re Leone , si potrebbe modificare la citazione in: “Un giorno questa immensa mole di dati sarà a tua disposizione” . A organizzare tutto sarà Amelia , la mega piattaforma digitale in fase di costruzione che, a partire dal 2025, vorrebbe fungere da contenitore e collettore di tutti i dati prodotti in tre anni di attività di ricerca dagli otto gruppi di studiosi che compongono la Fondazione Grins (Growing Resilient, INclusive and Sustainable), il progetto multidisciplinare per la crescita sostenibile finanziato con 115 milioni di euro del Piano nazionale di ripresa e di resilienza (Pnrr). Un’iniziativa proposta dall’Università di Bologna , a cui si sono via via aggiunti molti tra i più importanti atenei d'Italia (da nord a sud), oltre a centri di ricerca ed enti ...

Large language models (LLMs) support data analysis through conversational user interfaces, as exemplified in OpenAI's ChatGPT (formally known as Advanced Data Analysis or Code Interpreter). Essentially, LLMs produce code for accomplishing diverse analysis tasks. However, presenting raw code can obscure the logic and hinder user verification. To empower users with enhanced comprehension and augmented control over analysis conducted by LLMs, we propose a novel approach to transform LLM-generated code into an interactive visual representation. In the approach, users are provided with a clear, step-by-step visualization of the LLM-generated code in real time, allowing them to understand, verify, and modify individual data operations in the analysis. Our design decisions are informed by a formative study (N=8) probing into user practice and challenges. We further developed a prototype named WaitGPT and conducted a user study (N=12) to evaluate its usability and effectiveness. The findin...

Modern advanced marketing analytics is hard to imagine without ETL tools. After all, before a company starts building reports and searching for insights, all the data they collect from disparate sources must be processed: cleaned, verified, brought into a single format, and combined. In this article, we detail the top 15 ETL softwares for 2023 so you can choose the best one for your business. Read more:  https://medium.owox.com/top-15-etl-tools-in-2023-1e0a87bb299f

 Oggi è stata pubblicata la versione aggiornata del Piano Triennale per l'Informatica nella Pubblica Amministrazione, edizione 2024-2026. Il capitolo 5 è interamente si focalizza su "Dati e Intelligenza Artificiale", riconoscendo che: "La valorizzazione del patrimonio informativo pubblico è un obiettivo strategico per la Pubblica Amministrazione per affrontare efficacemente le nuove sfide dell’economia basata sui dati (data economy), supportare gli obiettivi definiti dalla Strategia europea in materia di dati, garantire la creazione di servizi digitali a valore aggiunto per cittadini, imprese e, in generale, per tutti i portatori di interesse e fornire ai vertici decisionali strumenti data-driven da utilizzare nei processi organizzativi e/o produttivi. La ingente quantità di dati prodotti dalla Pubblica Amministrazione, se caratterizzati da un’alta qualità, potrà costituire, inoltre, la base per una grande varietà di applicazioni come, per esempio, quelle riferite al...

In questa intervista Claire Bramley, CFO di Teradata, spiega come i dati e l'analisi predittiva possono supportare le decisioni strategiche, finanziarie e di assunzione del rischio in un'azienda: «Agility requires early indicators: we call them “trip wires.” It’s the information that allows you to say, “Hang on a minute. This isn’t progressing the way we anticipated. Is this a trend, or is it a one-time situation?” We continue to evolve our thinking and decision making based on the new data that we get every day.» Leggi tutto:  https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insights/data-analytics-and-decisions-an-interview-with-teradatas-cfo

‘Data’ is a word that has been around for a long time. Data is essential for decision-making today when a staggering 2.5 trillion bits of data are produced daily. However, how do you believe we can manage that much data? The function of a data analyst is one of several important roles in the marketplace today that work with data to obtain insights. A data analyst has to use various techniques to extract insights from data. The top tools that any aspiring data analyst to an experienced professional must master by 2023 are covered in this post on the 10 most popular data analytics tools. Read more:  https://www.analyticsinsight.net/top-10-data-analytics-tools-for-2023/

 Una definizione per l’espressione Sports Analytics potrebbe essere “la gestione di dati strutturati storicamente, l’applicazione di modelli analitici predittivi che utilizzano tali dati e l’uso dei sistemi di informazione per informare i decision makers e metterli nelle condizioni di aiutare l’organizzazione a ottenere vantaggio competitivo sul campo di gioco”. Tale definizione, però, risulta parziale e in qualche modo inutile, poiché non tiene conto di quanti siano gli aspetti e i dipartimenti di un’organizzazione sportiva che possono essere influenzati dall’utilizzo dei dati e delle analytics, oltre ai decision makers. Leggi tutto:  https://www.culturedigitali.org/analytics-e-sport-dati-prestazioni-sportive/

(Un consiglio: leggi tutto, perchè la vera sorpresa arriva dopo i primi 5 paragrafi) Il libro "Data analytics per tutti" di Andrea De Mauro è un'ottima guida per chiunque voglia avvicinarsi all'analisi dei dati. L'autore utilizza un linguaggio semplice e chiaro per spiegare argomenti complessi, rendendoli accessibili a tutti. Il libro è strutturato in modo logico e progressivo, fornendo le basi per iniziare a lavorare con i dati e approfondendo poi gli argomenti in modo sempre più avanzato.   Personalmente, ho trovato questo libro veramente appassionante, tanto da spingermi a voler approfondire ulteriormente l'argomento. La guida fornisce numerosi spunti di riflessione e approfondimento, e l'utilizzo di software come Knime e PowerBI rappresenta una soluzione concreta per chi vuole acquisire competenze in questo campo. Particolarmente interessanti sono i capitoli dedicati all'utilizzo di Knime per la raccolta, pulizia, organizzazione e analisi dei da...

HPE ha presentato i risultati di un sondaggio globale che mostra come la mancanza di data maturity ostacoli sia il settore privato sia quello pubblico nel raggiungimento di obiettivi chiave come l’aumento delle vendite o il progresso nella sostenibilità ambientale. L’indagine, condotta da YouGov per conto di HPE su oltre 8.600 decision maker di tutti i settori privati e pubblici in 19 paesi, rivela che il livello medio di data maturity delle organizzazioni, ovvero la loro capacità di creare valore dai dati, è di 2,6 su una scala di 5, con solo il 3% di queste che raggiunge il livello di maturità più elevato. In tale contesto, il dato relativo all’Italia riflette quello mondiale. Leggi tutto:  https://www.cwi.it/big-data/big-data-analytics/mancanza-data-maturity-limita-successo-organizzazioni-153568

I dati sono una risorsa strategica per guidare il progresso economico e sociale di un sistema Paese. Tutti, governi compresi, sono allineati a questo assunto, peccato che la mancanza di “data maturity” costituisca un serio ostacolo (sia in ambito privato che pubblico) per il raggiungimento di obiettivi chiave. A lanciare l'allarme è una ricerca internazionale condotta da YouGov per conto di HPE (Hewlett Packard Enterprise) su un campione di oltre 8.600 decision maker di aziende attive in tutti i settori. Il dato che dovrebbe indurre a una seria riflessione i leader di imprese e istituzioni è il seguente: la capacità di creare valore dai dati delle organizzazioni si attesta a un valore medio di 2,6 su una scala di 5, e solo il 3% delle aziende che hanno partecipato alla ricerca raggiunge il livello di maturità più elevato. Il Sole 24 Ore ne ha discusso con Claudio Bassoli ad di Hpe per l'Italia, nel video qui sotto. (Fonte: Il Sole 24 Ore )

A survey of financial institutions shows that firms have made significant progress during the past several years in using new data and techniques for credit portfolio management, but also demonstrates that challenges remain around technology, talent, and integration of new use cases like climate and environmental, social, and governance (ESG) risk. In recent years, many financial institutions have increased their adoption of data and new technologies to manage credit portfolios. McKinsey and the International Association of Credit Portfolio Managers (IACPM) surveyed 44 financial institutions globally on the latest developments in data and analytics for credit portfolio management. Read more:  https://www.mckinsey.com/capabilities/risk-and-resilience/our-insights/data-and-analytics-innovations-to-address-emerging-challenges-in-credit-portfolio-management

“ Finora la tecnologia ci ha permesso solo di cifrare i dati in transito o a riposo , non era possibile farlo mentre sono processati durante un’operazione” , spiega Anil Rao. Sembra una questione di lana caprina ma non lo è: questa falla apparentemente piccola presta il fianco ad attacchi più o meno sofisticati, dalla malware injection allo scraping delle memorie , tecniche già usate in passato per intercettare dati di carte di credito o altri dati sensibili. Il confidential computing consisterebbe in “un ecosistema di soluzioni tecnologiche emergenti che permettono di mettere in sicurezza i dati mentre sono in uso ” , continua Rao. Leggi tutto: https://www.wired.it/article/confidential-computer-sicurezza-dati-in-uso/

Quando mi sono arrovellato sui numeri e sui grafici della "durata media del coinvolgimento" e delle "sessioni con coinvolgimento per utente" mi sono imbattuto in un paio di osservazioni sul concetto di "sessione" in Google Analytics 4, e quindi in Firebase, che mi pare utile annotare: A session is considered to be engaged if one of the following conditions is met: 1)It lasted longer than 10 seconds; 2) It resulted in 1 or more conversion events; 3) It resulted in 2 or more page/screen views. (Fonte: MEASURESCHOOL ) E: La metrica Engaged session indica la percentuale di sessioni con coinvolgimento di durata superiore a 10 secondi, quelle che hanno generato uno o più eventi di conversione o quelle che hanno fatto scattare almeno due visualizzazioni di pagina. (Fonte: HTML.it ) Per ora non ho trovato i riferimenti nelle pagine Google di queste affermazioni; considerate le fonti le prendo per buone. Quanto alle sessioni è opportuno ricordare che: Analytics ra...

Il riquadro del Coinvolgimento utente ( "Durata media del coinvolgimento" , "Sessioni con coinvolgimento utente" , "Durata media del coinvolgimento" ) nell'Analytics Dashboard di Firebase mi ha fatto letteralmente impazzire: il numero riportato nella tab non sembra avere alcuna corrispondenza con i punti del grafico sottostante. Come può essere la "durata media del coinvolgimento" essere pari 8m 07s quando la curva del grafico oscilla attorno ai 5 minuti?  Fonte: Firebase demo project Idem per le "Sessioni con coinvolgimento utente": il valore puntualmente riportato è pari a 1,7, con una curva piuttosto piatta attorno al valore 1.  Fonte: Firebase demo project Dopo un bel po' di ricerche ho trovato la spiegazione: semplicemente le due informazioni sono elaborate in modo diverso! Google lo spiega qui: riporto prima la versione in inglese (secondo me più chiara) e poi quella in italiano. In inglese: Note: The overview car...

These days, businesses convert their data into valuable assets. It becomes real with the support of AI technologies that retrieve actionable insights from the massive amount of data. In this regard, Business Intelligence tools help to generate insights, analytics, and reports by processing and analysing the data. Know that Power BI and QlikView are the two primary BI tools that help users on a larger scale with their key features. This blog distinguishes the two tools in all dimensions and explores them in-depth. Read more:  https://mindmajix.com/power-bi-vs-qlikview

I dati sintetici possono essere utilizzati per costruire i dataset più disparati e per molte applicazioni per le quali usare dati “reali” sarebbe un problema. Presentano molti vantaggi, in termini di qualità e possibilità di utilizzo, ma anche diverse criticità. Facciamo il punto. Leggi tutto:  https://www.agendadigitale.eu/sicurezza/privacy/i-dati-sintetici-nuova-frontiera-dellintelligenza-artificiale-opportunita-e-limiti/

Data analysis, data analytics. Two terms for the same concept? Or different, but related, terms? It’s a common misconception that data analysis and data analytics are the same thing. The generally accepted distinction is: Data analytics is the broad field of using data and tools to make business decisions. Data analysis, a subset of data analytics, refers to specific actions. To explain this confusion—and attempt to clear it up—we’ll look at both terms, examples, and tools. Read more:  https://www.bmc.com/blogs/data-analytics-vs-data-analysis