Fluency

🌐Data Readiness e IA In un’era dominata dai dati, prepararsi alla data readiness è una scelta strategica, non solo tecnologica. Implementare un framework di data readiness significa creare un processo chiaro e metodico che permetta ai dati di diventare un vero asset aziendale. Il diagramma rappresenta le tre fasi fondamentali per un’efficace data readiness: 1️⃣ Definire l'ambito dei dati: ogni trasformazione aziendale basata sui dati deve partire da una chiara definizione degli obiettivi. Identificare il caso d'uso e il contesto aziendale consente di pianificare in modo mirato e strategico le azioni successive. 2️⃣ Valutare la data readiness: adottare strumenti e processi specifici per analizzare il livello di data readiness e identificare eventuali aree di miglioramento. Questo passaggio è essenziale per garantire che i dati siano realmente pronti per essere integrati con l’IA. 3️⃣ Migliorare la data readiness: un piano a lungo termine che abbraccia miglioramenti continui è essenziale per ottimizzare la qualità e la gestione dei dati. Pulizia, eliminazione dei bias e priorità ai dati rilevanti rappresentano alcune delle azioni chiave per ottenere risultati concreti. Perché tutto questo è importante? La data readiness garantisce che i dati siano accurati, accessibili e pertinenti, riducendo il rischio di errori nelle analisi e decisioni. Senza un’adeguata preparazione, anche le tecnologie più avanzate possono fallire nell’estrarre valore dai dati. 🔍 Se vuoi approfondire questo argomento, ti consigliamo la lettura del nostro blog post https://lnkd.in/ddQcRRYs #Datareadiness #IA #Datadriven #Innovazionedigitale #Fluency

Perché adottare un Data Base Management System (DBMS) è fondamentale per il successo aziendale? Un Data Base Management System (DBMS) offre un'infrastruttura essenziale per trasformare i dati da semplici risorse passive a veri e propri asset strategici. Un DBMS può fare la differenza per le aziende in quanto offre numerosi vantaggi. Tra i principali: 1️⃣ Organizzazione e centralizzazione: un DBMS integra i dati in un’unica piattaforma, facilitando l’accesso e migliorando la gestione. Basta con dati sparsi e disorganizzati: centralizzare i dati significa maggiore efficienza e sicurezza. 2️⃣ Riduzione di errori e conflitti: la gestione centralizzata riduce il rischio di errori e incongruenze. Quando più utenti accedono ai dati contemporaneamente, il DBMS previene conflitti e mantiene l’integrità delle informazioni. 3️⃣ Sicurezza e backup: i DBMS moderni includono strumenti di backup e ripristino, essenziali per prevenire la perdita di dati e garantire la continuità operativa. Esistono varie tipologie di DBMS, come capire qual è il più adatto? La scelta dipende dalle esigenze aziendali, dal tipo di dati e dalle risorse disponibili. Ogni sistema offre vantaggi e sfide, e trovare il giusto equilibrio tra flessibilità, sicurezza, scalabilità e costi è cruciale per una strategia di successo. Ecco alcune tipologie di DBMS: 🔹 Dati strutturati vs. dati non strutturati I dati strutturati sono organizzati e facilmente analizzabili, ideali per report rapidi e decisioni informate. I dati non strutturati, più complessi, richiedono tecnologie avanzate per estrarne valore, ma offrono preziose informazioni che possono migliorare l’esperienza cliente e le strategie di mercato. 🔹 Cloud-based vs. on-premise Le soluzioni cloud-based offrono flessibilità e accesso ai dati da qualsiasi luogo, senza bisogno di costose infrastrutture fisiche. Le soluzioni on-premise sono ideali per aziende che richiedono un controllo rigoroso su sicurezza e conformità normativa, con i dati mantenuti all’interno delle strutture aziendali. 🔹 Centralizzato vs. decentralizzato La centralizzazione permette di archiviare i dati in un unico punto, rendendo più semplice la governance e la sicurezza. La decentralizzazione, d’altra parte, è vantaggiosa per aziende con sedi distribuite o team in smart working, poiché riduce i tempi di latenza e migliora l’accessibilità locale. Vuoi approfondire come scegliere e integrare il DBMS giusto per la tua azienda? Scopri di più nel nostro blog! 👉 https://lnkd.in/dvN7z8tG #DataManagement #DBMS #Fluency #DigitalTransformation

Data Management: l’elemento essenziale per la trasformazione digitale Oggi, i dati non sono solo un insieme di numeri: rappresentano il vero motore della trasformazione aziendale. Ma come trarne il massimo valore? Il data management è la chiave per far sì che i dati non siano un semplice archivio passivo, ma un asset strategico e attivo per il successo aziendale. La quantità di dati generata ogni giorno è cresciuta esponenzialmente, e la loro corretta gestione è diventata una componente imprescindibile. Per le aziende moderne, data management significa avere il controllo completo sui propri dati, dalla raccolta all'analisi, passando per l’archiviazione e l’utilizzo. Non si tratta solo di raccogliere informazioni, ma di saperle organizzare, centralizzare e proteggere in modo efficiente. Per questo motivo, implementare una strategia di data management non è più solo un’opzione, ma una necessità. Sicuramente saprai che i dati sono fondamentali per prendere decisioni rapide e informate, ma hai mai pensato a come i tuoi dati vengono gestiti? Senza un sistema di gestione dei dati ben strutturato, i team possono essere rallentati da dati frammentati, informazioni non aggiornate o difficili da reperire. In questo modo, la capacità di reagire ai cambiamenti del mercato si indebolisce, e la concorrenza ne approfitta. Ecco altre 3 motivazioni per cui il data management può fare la differenza per le aziende: 1️⃣ Decisioni informate: un’efficace gestione dei dati consente di accedere a informazioni accurate e aggiornate, fondamentali per prendere decisioni strategiche e ridurre i rischi operativi. Le aziende che non hanno dati puliti e organizzati rischiano di prendere decisioni su basi errate, con conseguenze disastrose. 2️⃣ Efficienza operativa: un Database Management System (DBMS) centralizza i dati e li rende accessibili in modo rapido e sicuro, garantendo che le informazioni giuste siano disponibili quando servono. Questo riduce il tempo perso alla ricerca di dati frammentati o disorganizzati. 3️⃣ Conformità normativa: in un mondo sempre più regolamentato, le aziende devono garantire che i dati siano gestiti secondo le normative vigenti, come il GDPR o il CCPA. Un sistema di data management aiuta a proteggere i dati sensibili e a evitare sanzioni costose, oltre a salvaguardare la reputazione aziendale. Stabilire una governance dei dati, implementare un DBMS per centralizzare e ottimizzare i dati, e formare i team sulla corretta gestione delle informazioni sono azioni essenziali per rimanere competitivi. Se vuoi garantire che i tuoi dati siano una risorsa strategica, inizia oggi a sviluppare un piano di gestione dati che ti permetta di sfruttare al massimo il loro potenziale. Scopri di più nel nostro blog post 👉 https://lnkd.in/dgQD4Dtz #Datamanagement #Strategiadati #Datadriven #Fluency

Strategie cloud e ambienti multi-Ibridi: il futuro della gestione dati e dell'intelligenza artificiale Nel mondo iper-digitale di oggi, la data readiness e l'implementazione dell'intelligenza artificiale dipendono fortemente dall'adozione di strategie cloud e ambienti multi-ibridi. Queste soluzioni consentono alle aziende di processare grandi quantità di dati con efficienza e agilità, adattandosi facilmente ai cambiamenti operativi e di mercato. 🎯 Perché adottare il cloud e ambienti multi-ibridi? 1️⃣ Flessibilità e scalabilità: il cloud computing permette alle aziende di espandere o ridurre le risorse in base alle esigenze, ottimizzando i costi e velocizzando i processi. 2️⃣ Rapida implementazione: con il cloud, le nuove applicazioni e servizi vengono lanciati rapidamente, riducendo il time-to-market. 3️⃣ Sicurezza e controllo: gli ambienti multi-ibridi combinano il meglio di cloud pubblici, privati e infrastrutture on-premises, offrendo flessibilità per i carichi di lavoro meno sensibili e controllo rigoroso per i dati più critici. Questa combinazione permette di mantenere il controllo sui dati sensibili, garantendo al contempo potenza e flessibilità. Il vero successo dipende dalla capacità di integrare piattaforme diverse in modo sicuro, mettendo sempre al primo posto la governance e la conformità alle normative. 🚀 Pronto a sfruttare il pieno potenziale del cloud e dell'IA? Scopri come queste soluzioni possono supportare la trasformazione digitale della tua azienda. 👉 Approfondisci nel nostro blog post: https://lnkd.in/ddQcRRYs  #CloudComputing #DataReadiness #IntelligenzaArtificiale #Fluency

Come essere protagonisti nell’era dell’intelligenza artificiale e dei dati? Nel libro "AI & Data Literacy" Bill Schmarzo sottolinea un punto cruciale: per prosperare in un mondo dominato dall'IA e dai dati, è fondamentale che le persone siano al centro dell’innovazione. Rendere chiunque consapevole di come l’intelligenza artificiale e i dati plasmano le nostre decisioni, credenze e azioni è essenziale per un uso responsabile di queste tecnologie. 📊Al di là della sola analisi algoritmica, l’alfabetizzazione sull’IA implica una comprensione olistica del funzionamento delle tecnologie, delle loro applicazioni, delle implicazioni e dei potenziali pregiudizi inerenti a questi sistemi, per non parlare di chi ha creato gli algoritmi e come agiscono. Proprio come l’alfabetizzazione dei dati non riguarda semplicemente l’analisi dei numeri, ma implica un pensiero critico sulle fonti e sulla raccolta, sulle interpretazioni dei dati e come questi dati possono essere utilizzati e sono utilizzati. Ma l’alfabetizzazione sull’IA comprende anche la capacità di interagire in modo critico con le tecnologie stesse, mettere in discussione i loro risultati e utilizzarli in modo responsabile. Con l’intelligenza artificiale che modella decisioni ed esperienze, diventa essenziale possedere le competenze per interagire con queste tecnologie, non solo come professionisti ma come cittadini e consumatori consapevoli. 🔍Per diventare veri "Citizen of Data Science", Bill Schmarzo propone un framework strutturato che funge da guida per lo sviluppo personale e organizzativo in un mondo dominato dall'IA e dai dati. Questo framework offre principi, concetti e regole per garantire un utilizzo etico e responsabile dei modelli di intelligenza artificiale. Il framework si concentra su diversi aspetti critici: - Etica - Consapevolezza dei dati e della privacy - Competenza in ingegneria del valore - IA e tecniche analitiche - Previsioni e statistiche - Capacità di prendere decisioni informate In questo modo, “Ai & Data Literacy” offre un percorso, forse uno dei migliori attualmente, con il quale ogni persona e organizzazione può acquisire le competenze necessarie per affrontare le sfide dell'IA e dei big data, in modo etico e consapevole, ampliando la portata dell’alfabetizzazione a un pubblico vasto, ben oltre gli specialisti. Schmarzo ci ricorda inoltre che quest’opera di alfabetizzazione può trasformare la nostra vita professionale (e personale) reinventando industrie e aziende, favorendo una migliore qualità della vita per tutti. 👉 Approfondire l’argomento con questa edizione è il primo passo. #AI #DataLiteracy #EthicalAI #DataDriven #Fluency

Portare le persone al cuore dell’innovazione, rendendole consapevoli di come l’#IA e i #dati plasmano oggi le nostre decisioni e credenze, è essenziale. Più ancora, è vitale coinvolgerle attivamente per assicurare un uso responsabile e significativo dell’IA e dei dati. 📚Proprio per questo, vi consigliamo la lettura “AI & Data Literacy – Empowering Citizens of Data Science”, in cui l'autore, Bill Schmarzo, ci guida in questa esplorazione, rivelando come l’IA influenzi già diversi ambiti della nostra vita: occupazione, credito, finanziamenti, assistenza sanitaria, istruzione, tasse, forze dell’ordine, procedimenti legali, viaggi, intrattenimento, marketing digitale, social media, diffusione di notizie, distribuzione di contenuti, prezzi e molto altro… senza dimenticare che gli strumenti che utilizzano IA diventano più intelligenti mano a mano che vengono sempre più utilizzati. Ma per essere utilizzati i dati si devono trasformare da commodity tecnica a qualcosa di più. Da qui le possibilità offerte dai #bigdata e dalla loro granularità, nelle possibilità che restituiscono alle imprese di creare profili comportamentali. È a questo livello che nasce il reale valore del dato. 📖In questa edizione, l’autore con grande metodo ed esperienza identifica i diversi elementi critici dell’argomento, dando ad esempio enfasi all’importanza del design thinking come disciplina in grado di accelerare comprensione e risultati nel mondo del data science, oppure rimarcando la necessità di possedere una cultura orientata al miglioramento e al potenziamento continuo in grado di coinvolgere tutti gli stakeholder. E tu? Lo hai già letto o hai intenzione di farlo? Facci sapere nei commenti cosa ne pensi! #businessbooks # #consigliodilettura #datascience #Fluency

🚀 Intelligenza Artificiale e Data Readiness: la formula per decisioni più informate Nel mondo moderno, l'IA ha promesso di rivoluzionare la gestione dei dati, offrendo risultati e insight che prima erano impensabili. Tuttavia, molte aziende si trovano ancora ben lontane dall'essere pronte per sfruttare il pieno potenziale dell'IA. Secondo una recente indagine di Wavestone, il 79% dei Chief Data & Analytics Officer desidera adottare strumenti di Generative AI, ma la data readiness rimane un ostacolo critico. 🎯 Perché la data readiness è essenziale? L’IA, per quanto potente, non può operare su dati non preparati. Prima di implementare soluzioni IA, è fondamentale creare una strategia di governance dei dati robusta, assicurarsi che le fonti siano eterogenee e dare priorità alla qualità dei dati. Solo allora le aziende potranno esplorare a pieno le potenzialità dell'IA. 💡 Quali sono i vantaggi dell'IA nei processi di gestione dei dati? 1️⃣ Analisi più accurate: identificazione di anomalie e discrepanze nei dati. 2️⃣ Pulizia automatizzata: rimozione di errori, duplicati e dati mancanti. 3️⃣ Validazione rigorosa: confronto con fonti affidabili per garantire dati aggiornati e corretti. Con una data readiness solida, le aziende possono utilizzare l’IA per trasformare dati grezzi in insight pronti all’uso. Questo consente decisioni più rapide, informate e competitive. 🔍 Se la tua azienda non è ancora pronta, questo è il momento di agire. La combinazione di Data Readiness e IA può fare la differenza tra una crescita stagnante e un successo a lungo termine. 👉 Scopri di più su come preparare i tuoi dati per il futuro nel nostro nuovo blog post 👉 https://lnkd.in/ddQcRRYs #DataReadiness #IntelligenzaArtificiale #MachineLearning #Fluency

🌐 Data Readiness e l'importanza di un approccio data-driven Negli ultimi anni, la gestione dei dati è diventata cruciale per tutte le aziende che desiderano mantenere un vantaggio competitivo. Tuttavia, molte organizzazioni non sono ancora pronte a sfruttare il pieno potenziale dell'Intelligenza Artificiale a causa di una scarsa data readiness. Una recente indagine condotta da Wavestone ha rivelato che il 79% dei Chief Data & Analytics Officer ha indicato la mancanza di dati pronti come il principale ostacolo. Anche giganti come Google hanno fallito nel tentativo di prevedere trend attraverso i big data. Il progetto ""Google Flu Trends"" del 2013 ha sottolineato come i dati, se non gestiti correttamente, possano portare a errori enormi. Cosa possiamo imparare da questi fallimenti? 1️⃣ Governance dei dati Le aziende devono stabilire regole chiare e standardizzate per raccogliere, gestire e utilizzare i dati. Questo include la standardizzazione dei formati di data, ora e valute, ma anche la gestione delle fonti eterogenee. 2️⃣ IA per la pulizia dei dati L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per migliorare la qualità dei dati, individuando e correggendo errori, anomalie e outlier. 3️⃣ Cloud e ambienti multi-ibridi Le strategie cloud offrono flessibilità e scalabilità, permettendo di gestire grandi quantità di dati con facilità. Le aziende che riescono a integrare correttamente la data readiness con l’IA possono accelerare il processo decisionale e ottenere insight più accurati e tempestivi. Se desideri approfondire questo argomento, leggi il nostro nuovo blog post. 👉 https://lnkd.in/ddQcRRYs #BigData #DataReadiness #Cloud #IA #Fluency

Perché le PMI hanno bisogno di un tech & data advisor? Nel panorama attuale, caratterizzato da rapidi sviluppi tecnologici e dall’esplosione dei dati, le PMI non possono più permettersi di rimanere indietro. Un tech & data advisor può fare la differenza, supportando le aziende nell’identificare le soluzioni più adatte per migliorare efficienza operativa, sicurezza e competitività. In cosa può essere utile un tech & data advisor? 🔹 Ottimizzazione dei processi aziendali → automatizzare e migliorare i flussi di lavoro per ridurre tempi e costi 🔹 Innovazione continua → restare aggiornati sulle tecnologie emergenti per non perdere terreno rispetto alla concorrenza 🔹 Sicurezza e compliance → adottare strategie di cybersecurity per proteggere i dati e garantire la conformità alle normative (GDPR, ISO 27001, NIS2) 🔹 Strategia basata sui dati → trasformare le informazioni in insight strategici per prendere decisioni più consapevoli 🔹 Supporto alla trasformazione digitale → guidare l’azienda nella migrazione al cloud, nell’adozione dell’IA e nella modernizzazione delle infrastrutture IT Le PMI oggi hanno accesso alle stesse tecnologie delle grandi aziende, ma spesso mancano di risorse e competenze per implementarle in modo efficace. Qui entra in gioco la technology consulting, un servizio essenziale per accompagnare le imprese in un percorso di crescita sostenibile e data-driven. 📌 Scopri nel nostro nuovo articolo come un tech & data advisor può trasformare la tua azienda, migliorandone produttività, sicurezza e innovazione 👉 https://lnkd.in/dNA5GpQ8 #Techconsulting #Digitaltransformation #Datadriven #Innovation #Businessgrowth #Fluency

Navigare la complessità del martech: una questione di equilibrio Nel mondo in continua evoluzione del marketing tecnologico, trovare il giusto equilibrio tra la complessità dello stack e la maturità organizzativa è necessario. L’infografica che riportiamo illustra in modo chiaro il concetto in questione. Cosa ci insegna? 🔹 Stack complesso + Organizzazione immatura = Inefficienza Il rischio è alto quando si implementa una tecnologia avanzata senza avere le basi organizzative per supportarla. In questa situazione, il costo supera di gran lunga il valore, trasformando ciò che dovrebbe essere un acceleratore in un ostacolo 🔹 Stack agile + Organizzazione in strutturazione = Potenziale in crescita Le organizzazioni che si trovano in questa zona stanno ancora sviluppando le loro capacità tecnologiche e organizzative. È una fase di crescita, dove l'agilità è la chiave per mantenere un equilibrio tra costo e valore 🔹 Stack complesso + Organizzazione avanzata = Eccellenza Quando la maturità organizzativa incontra una tecnologia avanzata, il risultato è un'accelerazione del valore. Qui, l'efficacia è massimizzata, e l'organizzazione è pronta a cogliere le opportunità del mercato con rapidità e precisione 💡 La lezione è chiara. Non si tratta solo di avere la tecnologia migliore, ma di avere la struttura organizzativa giusta per sfruttarla al meglio. Solo così il costo sarà inferiore al valore creato, portando l'efficacia al massimo livello. A questo punto dovresti chiederti: dove si trova la tua organizzazione in questo percorso? #martech #innovazione #maturitàorganizzativa #efficienza #digitaltransformation #Fluency