Rilasciata la community edition di SDaaS

E’ stata rilasciata la community edition della piattaforma SDaaS™ di LinkedData (sdaas-ce). sdaas-ca è una edizione semplificata e limitata della piattaforma commerciale, disponibile in modalità open source su repository github. E’ possibile provare on-line la piattaforma con un semplice tutorial da dieci minuti. provala ora

Il Data Design Thinking, un metodo per capire come estrarre valore dai dati

L’accesso a quantità di dati fino a pochi anni fa impensabili ha comportato una modifica radicale del modo di fare impresa. Non è solo una questione di nuovi strumenti che le aziende hanno a disposizione, ma le modalità stesse del processo decisionale vengono stravolte per poter sfruttare al meglio il potenziale che i dati raccolti offrono. Il data design thinking è un nuovo modello di approccio alla gestione dell’impresa che parte dalla necessità, imprescindibile oggi, di sfruttare la più ampia base di dati disponibile per elaborare scenari accurati di breve e medio termine riducendo ai minimi la componente del rischio.

Da big data a smart data

Oggi nel mondo un essere umano su due è collegato a Internet, per un totale di 3,58 miliardi di persone che ogni giorno usano computer, smartphone ma anche automobili smart, sistemi di domotica, contatori elettrici connessi alla rete web e molto molto altro ancora. Si calcola che per il 2020 saranno 28 miliardi nel mondo i devices connessi. Una cifra spaventosa che preavvisa una grande rivoluzione nel nostro modo ci concepire e rapportarci con la realtà, con la vita, il lavoro, i mercati.

Quando usare database a grafo

I database a grafo sono progettati appositamente per lo storage e la navigazione di relazioni. Presentano vantaggi rispetto ai database relazionali per i casi d’uso come social network, motori di raccomandazioni e rilevamento di frodi, dove è necessario creare molte relazioni tra dati ed eseguire rapidamente query su di esse. La creazione di questi tipi di applicazioni utilizzando un database relazionale prevede alcune difficoltà: sono necessarie più tabelle con varie chiavi correlate (foreign keys); le query SQL per la navigazione in questi dati richiederebbero strutture annidate e join complesse che diventano scomode e inefficienti con il crescere della quantità dei dati nel corso del tempo.

Come diventare una data-driven company

Quando si parla di data-driven company in Italia spesso sembra di stare facendo fantascienza: molti amministratori hanno le idee poco chiare in materia e vige l’idea – errata – che una ristrutturazione del modello aziendale esistente verso un modello più reattivo all’evolversi dei flussi di grandi moli di dati (big data) sia riservato solo alle grandi compagnie o ai grandi gruppi societari. Per fortuna non è così. L’architettura di una data-driven company infatti offre vantaggi nell’immediato e nel lungo termine in termini di minimizzazione delle perdite e aumento del vantaggio competitivo dell’impresa.