BI e Big Data Management (eBook, ePUB)
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L''importanza dell''informazione come fattore di produzione è aumentata notevolmente negli ultimi anni. Le aziende si rendono sempre più conto che l''analisi delle informazioni aziendali (business intelligence, big data, data science) può generare vantaggi competitivi decisivi. Inoltre, i requisiti legali, nel contesto dei requisiti di conformità BCBS 239, Basilea II e III, SOX e Solvency II, richiedono una qualità minima dei dati e dei processi nel reporting e nella pianificazione. Lo sviluppo di una gestione dei dati a livello aziendale continua quindi a essere una delle principali sfid...
L''importanza dell''informazione come fattore di produzione è aumentata notevolmente negli ultimi anni. Le aziende si rendono sempre più conto che l''analisi delle informazioni aziendali (business intelligence, big data, data science) può generare vantaggi competitivi decisivi. Inoltre, i requisiti legali, nel contesto dei requisiti di conformità BCBS 239, Basilea II e III, SOX e Solvency II, richiedono una qualità minima dei dati e dei processi nel reporting e nella pianificazione. Lo sviluppo di una gestione dei dati a livello aziendale continua quindi a essere una delle principali sfide che l''IT e il management dovranno affrontare nei prossimi anni. Il tema della qualità dei dati è un fattore di successo essenziale per la creazione di un''infrastruttura informativa ottimale. Secondo uno studio condotto nel 2002 dal "The Data Warehousing Institute" (TDWI), i costi della scarsa qualità dei dati negli Stati Uniti ammontano a circa 622 miliardi di dollari. Nel 2006 la società di ricerche di mercato Gartner ha dichiarato: "La scarsa qualità dei dati costa a un''organizzazione tipica il 20% del suo fatturato...". In retrospettiva, la crisi finanziaria ed economica globale dal 2007 in poi può essere vista anche come una crisi della qualità dei dati. Nonostante i requisiti di conformità di ampia portata, molte società del settore dei servizi finanziari non erano e non sono tuttora in grado di aggregare e preparare i propri dati sul rischio in modo tempestivo, per poterli gestire in modo adeguato. Nell''era dei Big Data, in cui i dati sono intesi come il nuovo petrolio e la quantità di dati disponibili a livello mondiale si moltiplica di anno in anno, i requisiti di trasparenza e qualità dei flussi di dati aumenteranno ancora di più, poiché si suppone che essi costituiscano la base per casi d''uso in parte completamente nuovi (non solo a supporto delle decisioni).Ma a cosa servono montagne di dati sempre più grandi se la loro qualità e la loro orig
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