Emanuela Zaccone

Working Capital Accelerator – Mentorship Program

Roma, 15 ottobre 2013

BIG DATA,

BIGGER PRACTICESTUTTO CIÒ CHE DOVRESTE SAPERE SUI BIG DATA

(PRIMA DI FONDARE UNA STARTUP IN QUEST’AMBITO)

Cos’è big in «Big» Data?

+VERACITY, intesa come integrità dei dati

orientata al decision making

Volume

Velocity

Variety

Big Data Market

3

Big expectations?*

4

*Fonte: Gartner, 2013 Emerging Technologies Hype Cycle, Agosto 2013

Oltre la data analysis

5

La Data Analysis è solo una parte del data workflow

Dati non strutturati vs. strutturati

Data engineers vs. Data scientists

Trends:

>Data viz

>Cloud computing

*Fonte: O’Reilly Strata

Le trappole

6

CONFIRMATION BIAS

IRRILEVANZA

CAUSA VS. CORRELAZIONE

SIGNIFICATIVITÀ STATISTICA

AZIONE VS. INTENZIONE

1

2

3

4

5*Altri casi qui: http://bit.ly/BigDataPitfalls

CASE STUDIES

7

Case #1: TescoData driven retail

Case #2: IBM Slam Tracker

Case #3: Alcohol Analytics

Case #4: Recorded FutureGoogle + CIA su server Amazon

Case #5: Gatorade Mission Control

SOCIAL MEDIA MONITORING

13

Qu

an

tita

tiv

e

Growthmetrics

Engagement metrics

Qu

alit

ativ

e

Identities

Behaviours

Pre

dic

tiv

eA

na

lytic

s

Time seriesanalysis

User profiling

Machine Learning

Dagli Analytics 1.0 gli avanzati

Persone, dati, comportamenti

Italia2013: real time analysis framework

ITALIA2013

Volumi

Contenuti

Identitità

Strategie

>4M TWEETS

TECNOLOGIA

PROPRIETARIA:

STRUTTURA FLESSIBILE

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Analizzare le elezioni italiane

18

Analizzare le elezioni italiane

Analizzare le elezioni italiane

19

Predittività ed elezioniNO ALLE PREDIZIONI

> Elezioni siciliane

> Primarie centro sinistra

SAMPLING BIAS

COMPORTAMENTI

IMPREVEDIBILI

DATI ONLINE INSUFFICIENTI

RICERCA DI PATTERNS e

MODELLI ADATTIVI

Identificare gli influencers

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Studi di correlazione Tweets volume vs. TV audience

22

Misurazione delle performance

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24

https://angel.co/aida-monitoring

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http://bit.ly/AIDAgplus