Big Data Management Solutions
Data Scientist, predictive analytics, decision making, hidden structuresAnalytics, robustezza statistica ed altro ancora
Nel nostro portfolio diverse proposte
I Big Data rappresentano una sfida recente per la gestione e il trattamento dei dati. Questi possono essere di natura e struttura differente, divenendo collegabili tra loro con modalità non tradizionali.
Con i BIG DATA si cercano CORRELAZIONI
L’analisi dei Big Data consiste nella ricerca di correlazioni, l’osservazione delle quali consente di prendere delle decisioni aziendali, aumentare la produttività, aumentare la soddisfazione del cliente e supportare in generale la propria organizzazione.
Predictive & Business analytics
Ogni giorno ci poniamo domande che celano la necessità di conoscere con un certo grado di confidenza il verificarsi di eventi futuri. Ciò per poter prendere le migliori decisioni che riguardano il nostro futuro. Normalmente le decisioni le prendiamo basandoci su informazioni. E in certi casi abbiamo dati effettivi e tangibili sui quali basarci. Altre volte utilizziamo l’intuito e l’esperienza. In ogni caso stiamo facendo previsioni su eventi futuri.
Dati sempre più numerosi
Al crescere della disponibilità dei dati, si intensifica il desiderio o la necessità di prendere decisioni basate su queste informazioni.
I modelli predittivi sono la massima espressione del processo di sviluppo di uno strumento (matematico) che consente di generare previsioni accurate.
Statistical learning for decision making
Il machine learning, trasforma l’informazione in strategie finalizzate alla risoluzione di problemi o al decision making. La crescita dei dati, affiancata alla necessità di una maggiore potenza di calcolo, ha dato la spinta allo sviluppo di metodi statistici avanzati che sono poi sfociati nel termine generico di Machine Learning
Machine Learning e Data mining
Per certi versi sono due termini si sovrappongono, ma il ML è focalizzato sul creare modelli che insegnino alle macchine come utilizzare i dati per risolvere un problema. Virtualmente il data mining implica l’utilizzo anche del ML, ma non sempre l’utilizzo di algoritmi di ML comportano il ricorrere a tecniche di data mining.
Le attività con la Ro.S.A.
Il vero valore dei Big Data deriva dalla loro corretta interpretazione. Per poter essere competitiva, all’avanguardia, e garantire standard di servizio elevati, Omigrade ha stretto un’accordo di partnership con la Robust Statistic Accademy dell’università di Parma. Questo accordo coglie diversi obiettivi: da un lato consente ad Omigrade di rispondere ai propri clienti, in modo efficace, attuale, e proponendo sempre le migliori soluzioni in termini di metodologia statistica. Dall’altro si stabilisce un importante collegamento tra azienda ed università, realizzando un rapporto virtuoso, che valorizza importanti professionalità anche di livello internazionale che hanno modo di esprimere in questo modo il proprio potenziale anche su scala locale.
Robust Statistic Accademy
La Robust Statistic Accademy è focalizzata nel promuovere un approccio statistico robusto. La proprietà della robustezza in statistica, consente di ottenere modelli che sono insensibili al variare delle assunzioni sottostanti. Restano validi pur in presenza di perturbazioni e/o errori. Quanto sopra è di cruciale importanza nel mondo dei Big Data. Infatti spesso, la numerosità campionaria N di un set di dati, è proprio pari al totale delle osservazioni per quel set specifico. Pertanto la presenza di valori errati o anomali è pressochè certa tanto più se N tende ad assumere valori elevati, come negli scenari tipici di gestione dei Big Data.
Spatial intelligence
The folks who are able to link geospatial analysis, standard predictive and machine learning, along with integrating say, text analytics or other types of advanced analytics were really the ones who are able to provide the broadest value sets to their customers.
L’80% dei dati legati al business ha una componente di geolocalizzazione. Pertanto è possibile ricavare significative indicazioni da questi dati. Indicazioni che vanno al di la di quelle che si riescono ad ottenere semplicemente con la somma delle parti.
C’è un numero sempre più crescente di device che registrano dati e contemporaneamente anche la posizione geografica.
Si genera di conseguenza un mole di dati sempre maggiore e sempre più ricca. Ne consegue la necessità di interpretare questi dati e collocarli in un ambito ben di spatial analysis, su questi dati.
Omigrade si propone come interprete ed è disponibile ad intervenire in tutti quei casi nei quali si vuole comprendere un fenomeno o un processo geografico.